实际工作中，多人协作是非常常见的，多人协作最麻烦的就是数据的有效性和唯一性，例如：系统能够识别的政治面貌类别为：中共党员、中共预备党员、团员和群众。但在实际
操作中，很多亲填写的为：党员、预备党员等。那么，如何避免类似的现象呢？
一、数据验证（数据有效性）。
数据验证（数据有效性）顾名思义就是：为保证数据的完整性和唯一性进行的一种操作。在早期的Excel版本中称作：“数据有效性”，在高版本的Excel中称作：“数据验证”。下文中
以16版的Excel为例为大家介绍数据验证实操技巧。
1、选定目标单元格。
2、【数据】-【数据验证】；根据需求单击【验证条件】下【允许】中的相应命令即可。
二、实用技巧。
（一）、通过下拉列表选择性别。
方法：
1、选定目标单元格。
2、【数据】-【数据验证】，选择【允许】中的“序列”，并在【来源】中输入：男女。
3、【确定】。
解读：
当需要选择的值比较简单，内容不宜出错时，可以在【来源】中手动输入需要在下拉菜单中显示的内容，需要注意的是内容之间必须用“”分隔。
（二）、通过下拉列表选择政治面貌。
方法：
1、选择目标单元格。
2、【数据】-【数据验证】，选择【允许】中的【序列】，并单击【来源】右侧的箭头，选择需要在下拉列表中显示的内容并单击箭头返回。
3、【确定】。
解读：
通过选择数据来源可以有效的避免数据的唯一性，保证数据的准确性，防止数据冗余。如果显示内容有误，只需在相应的区域进行修改，维护也比较方便哦！
（三）、多级联动下拉列表的制作。
1、最终效果。
从效果图中可以看出，当选择省份时，市、区的内容自动更新，没有冗余数据哦，是不是很方便呢？
2、制作步骤。
（1）、规范数据源。
a：将一级菜单项整理在一行，在同一列中列出二级菜单项。如下图。
b：将二级菜单项整理在同一行，在同一列中列出三级菜单项。如下图。
c：一、二、三级菜单整体数据分布。如果有四、五、六……等级菜单，原理相同哦！
（2）、一级菜单。
方法：
1、选定目标单元格。
2、【数据】-【数据验证】，选择【允许】中的【序列】，单击【来源】右侧的箭头，选取B2:D2单元格（暨一级菜单项的内容）并单击箭头返回。
3、【确定】。
（3）、二级菜单。
方法：
1、选取一二级菜单项所在的单元格区域。
2、快捷键Ctrl+G打开【定位】对话框，【定位条件】-【常量】-【确定】。
3、【公式】-【根据所选内容创建】，选定【首行】-【确定】。
4、选定二级菜单项所在目标单元格，【数据】-【数据验证】，选择【允许】中的【序列】，在【来源】中输入公式：=INDIRECT($G$3)并【确定】。
解读：
公式：=INDIRECT($G$3)中参数G3为一级菜单所在单元格地址。
（4）、三级菜单。
方法：
1、选取二三级菜单项所在的单元格区域。
2、快捷键Ctrl+G打开【定位】对话框，【定位条件】-【常量】-【确定】。
3、【公式】-【根据所选内容创建】，选定【首行】-【确定】。
4、选定二级菜单项所在目标单元格，【数据】-【数据验证】，选择【允许】中的【序列】，在【来源】中输入公式：=INDIRECT($H$3)并【确定】。
解读：
公式：=INDIRECT($H$3)中参数G3为二级菜单所在单元格地址。
（四）、限制文本长度。
方法：
1、选定目标单元格。
2、【数据】-【数据验证】，选择【允许】中的【文本长度】，【数据】中的【等于】，在【长度】中输入指定的值（身份证号长度为18，手机号长度为11）。
3、单击【出错警告】，选择【样式】中的【警告】，输入【标题】和【错误信息】并【确定】。
（五）、限定日期范围。
方法：
1、选定目标单元格。
2、【数据】-【数据验证】，选择【允许】中的【日期】，【数据】中的【介于】，录入【开始日期】和【结束日期】。
3、完善警告信息。
（六）、防止重复数据的录入。
方法：
在目标单元格中输入公式：=COUNTIF(B$3:B$9B3)=1。
结束语：
下拉菜单的制作、以及文本长度、唯一性等都可以通过【数据验证】来实现哦，对于使用技巧，你Get到了吗？
如果有不懂、不明白的地方，欢迎在留言区留言讨论哦，如果亲觉着实用，别忘了“点转评”哦，有亲的支持，小编会进一步努力的哦！
剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析
科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一
养生馆会销模式日常操作流程 俗话说“生孩子容易养孩子难”，也就是说当我们做出一个选择或是开设一家养生馆的时候是相对容易的一件事情，但是如何使养生馆在开设之后如何能很好的经营发展下去，这才是至关重要的事情。 对于养生馆来讲，人气就是财气，不管什么样的养生馆如果没有人来的话就根本无从去谈销售和发展。在很多养生馆店长在养生馆开设之后不知道如何去经营，每天只知道坐在店里等顾客上门，然后检测、卖产品。所以在日常经营中，必须要提升专卖店的人气，提升人气就不能死守在店里，必须要走出去，一般有以下几种形式： 第一种形式——宣传品的发放 一、提起宣传单发放，很多人一下子就会想起在菜市场、超市门口、大街上那种硬塞乱抛那种宣传单，虽然很多人很反感，但是如果这种方式一点用没有还会有人去做吗？当然上面这种方式并不适合我们，我们更需要注重发放质量的，所以在宣传品的发放上更要注重以下几个方面： 制作：很多养生馆制作的宣传单一般是纸张劣质、内容繁多、排版粗糙，看完至少需要7，8分钟，当您接到这样一张劣质的，像一块糊糊饼似的宣传单你会有心情看下去吗？所以宣传单的制作对于人气的吸引非常重要，必须要内容突出，并有冲击力，一下子就能抓住顾客的视线和注意力。例如说，宣传单前面是免费体验的资料，后面是食物相克或者通经络的小常识或其它，让消费者一看到首先想到的是这个东西有用不要一下就扔掉的感觉。或者是夏天来了，可以在塑料扇子上面印一些广告来发放。 二、发放地点： 1）、社区内发放 联系社区和物业，以中国老年保健医学研究会下属砭石专家委员会或砭石养生研究会的名义组织的“砭石与养生健康”等活动的名义、向居民发放免费体验宣传单。向中老年人介绍活动形式。
19年上岸事业单位，备考经验如下： 复习资料使用目录： 1、用书及视频课程推荐 2、建议复习进度以及方法 3、复习注意点 1、用书及视频推荐 基础知识复习书籍：中公、华图都可以（内容就那些） 习题：中公6000题、华图也可以（哈哈哈） 真题：中公公共基础历年真（真题一定要看） 视频：秦叶事考红宝课、李梦娇口诀、罗红军老师、行测看粉笔 秦叶、李梦娇和罗红军的视频都不错，但是选择谁呢？ 这里给大家一个对照思路： （1）如果你是记忆性比较好，但没有任何基础——选择李梦娇老师的课 （2）如果你有基础or文科生——选择罗红军老师的课 （3）如果你记忆力不好，也没有基础——选择秦叶老师的课 2、建议复习进度以及方法 （1）考前一个月复习公共基础： 一般公基复习不需要太早开始，因为都是记忆的东西，太早容易忘记，而且容易产生疲倦感。考前一个月开始复习就足够了。我们可以先看中公的基础教材，知识比较难，文字难以理解的地方就听听秦叶的课。 像是法律部分我一点基础都没有了解的地方就全程听老师的课，帮助理解记忆。就这样结合着，也算可以吧，一遍掌握了个八九成。 等基础知识都复习的差不多了，那么就可以看相对应总结性的资料以及做一些题了。秦叶有相关的自检环节，加深我们对考点的记忆。还可以刷中公的6000题，这是书本知识和题目互相巩固的过程。
还推荐大家刷5套左右的模拟题，中公华图都有，自行选择。因为模拟题可以模拟考试的题型，让我们提前了解都有哪些题型，方便对不同题型安排做题顺序。最好不要直接做真题，真题大家都知道，是出题人关在小笼子里（不是），研究了好久才出来的，类似于考研题。 为了不让你飘，扎那可是狠呐，不过不要灰心！到最后再看真题，做完真题后就研究一下历年真题的出题思路，以及答案，弄懂他的每一道题目。通过真题你能知道出题规律，相当珍贵啊，得留着慢慢看！！！ 每次错的知识点一定要重点标注，抽空翻到相关知识点，仔细看看考查的知识是不是记得准确。因为复习到最后你就会发现，你错的最多的就是你标注的那些、没认真看的知识点。 然后再针对薄弱环节做题。不要做无意义的无用功，如果明确知道知识点已掌握，那就不要再花费时间了，以掌握为核心，效率很重要！ （2）半个月复习职测： 行测题量特别多，但是时间并不充足，做不完题的人比比皆是，所以行测复习时除了必须要记忆的知识点，还需要解题技巧的积累，在考场上，同样的时间做出更多的题目才有可能从其中脱颖而出！ 具体技巧 首先是言语理解与表达，主要考查名词的褒贬义，理解能力比较强的人这方面不用过于担心。 然后是常识判断，主要考察热点事件或者法律相关知识。平时要多注意新华网、人民网等官方网站以及政府网站的时评信息。 还有逻辑推理，推理的基本公式必须熟记于心，看见题目就可以把他的逻辑直接转化为公式，熟能生巧。套路就那么多，套路了解完了，题目在你面前就是个小喽啰。 数量关系短时间难以提升，如果你的数学特别差的话，可以酌情。如果你是数学高手的话，多练练，提高速度就可以了。 资料分析对于之前的基础并没有特别高的要求，任何人都可以做好这部分，所以，这一关，主要拼的是解题速度。 习题练习 同样刷题可以用中公的习题，中公家的重点会标记出来，对于题目的分析和讲解也比较详细，不会看起来特别费劲。当时我是边看阿甘上岸说边做题的，一是为了查漏补缺，练习解题技巧，二是为了熟悉知识点，顺便也熟悉题目，保持做题的手感。历年真题，在历年真题上找出重点和难点，进行复习。
大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发
亚马逊店铺运营干货资料包 1、为什么这个促销在详情页面不显示？ 1、设置促销的商品没有购物车； 2、如果你有购物车那么可能的原因有: a、促销活动日期还未生效（促销至少4h生效和时差问题）； b、促销设置里customize messaging中未勾选Detail page display text； c、商品不可售； d、尝试将display precedence的数值设置成偏小的数字，这提升促销活动的展示顺序。通过以上步骤如果促销信息仍然不显示，建议及时联系卖家支持做进一步的处理。 2、账号如何防止账户关联呢？ 干净的电脑、全新的网络、干净的注册信息（不同的信用卡，账单地址，电话，邮箱，收款账号，身份证信息等），账号信息( SKU，各种模板，图片,产品信息等等)。 注意： -同一套资料可以注册不同的站点，使用同一网络和电脑，但是要注意“连坐”，一个站点出问题的话被关闭账号的话，其他站点也很容易受牵连。 -A账号死掉，注册新的B账号去跟卖A账号的Listing，跟卖比重不要超过30%，不然很容易有关联风险。
3、订单量突然减少的情况: 1、账号本身受到亚马逊平台处罚降权，短时间内差评、退款、A-to-Z增多等情况，导致热销产品的排名下降； 2、自发货产品发货不及时，FBA发货的产品库存不足，断货导致产品下架等； 3、没有进行持续的产品优化工作； 4、季节性或节假日产品，本身流量降低； 5、竞争对手销量增加，占了靠前的排名。 4、亚马逊审核要求提供的发票是什么样的？ 正规的增值税发票证实购货渠道（普通的增值税发票有带店铺网址也可），发票内容需包含：-供货商名称地址，电话，以及店铺网址； -采购方的名称地址，电话等信息； -内容包含货品名称数量金额等；发票日期为90天内开具为宜。所购产品一定要属于所申请的类目。 5、买家想要退货怎么办？ 1.货还没有发走的情况收到客户取消的邮件,可以直接取消订单；
大数据处理及分析理论方法技术 （一）大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？ 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决
图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以
解除劳动合同方法及实操要点优质干货 解除劳动合同方法及实操要点一、由用人单位提出协商解除劳动合同1.法律依据：《中华人民共和国劳动合同法》【2012年修正】第三十六条用人单位与劳动者协商一致，可以解除劳动合同。 2.实务操作要点：1）由用人单位提出，双方就解除劳动合同事项充分协商后达成一致意见，无需履行提前30日通知义务；2）双方签订协商解除劳动合同协议；3）劳动者应当按照双方约定办理好工作交接手续；4）用人单位在劳动者办理好工作交接后支付经济补偿以及在3个工作日内支付正常工作时间工资报酬（深圳规定）；5）用人单位应当在解除劳动合同时出具解除劳动合同证明，并为劳动者办理档案和社会保险关系转移手续。 3.注意事项：1）协商解除不受《劳动合同法》第42条约束性条款的限制，双方协商一致，属于双方行使各自的民事权利，应当承担民事义务，协议签订即具有法律效力，2）除非存在行为人对行为内容存在以下情形，可以变更或撤销：2.1违反法律、行政法规的强制性规定的；2.2存在欺诈、胁迫、或者乘人之危情形的；2.3存在重大误解或显失公平情形的；二、由劳动者提出协商解除劳动合同1.法律依据：《中华人民共和国劳动合同法》【2012年修正】第
三十六条用人单位与劳动者协商一致，可以解除劳动合同。 2.实务操作要点：1）由劳动者提出，双方就解除劳动合同事项达成一致意见，无需履行提前30日通知义务；2）劳动者填写辞职申请书或者双方签订协商解除劳动合同协议；3）劳动者应当按照双方约定办理好工作交接手续；4）劳动者离职后3个工作日内，用人单位支付劳动者工资报酬（深圳规定），无需支付经济补偿；5）用人单位应当在解除劳动合同时出具解除劳动合同证明，并为劳动者办理档案和社会保险关系转移手续。 3.注意事项：1）经由劳动者方提出的协商解除劳动合同，用人单位无需支付经济补偿; 2）签订协议时用人单位应注意措辞的严谨性; 3）经由劳动者方提出的协商解除劳动合同，用人单位不同意时需及时转向预告解除方式。三、由劳动者单方预告解除劳动合同 1、法律依据:《中华人民共和国劳动合同法》【2012年修正】第三十七条劳动者提前三十日以书面形式通知用人单位，可以解除劳动合同。劳动者在试用期内提前三日通知用人单位，可以解除劳动合同。 2、实务操作要点:1）劳动者辞职无需说明理由；2）劳动者需履行告知义务即试用期满后以书面形式提前30日通知用人单位或者试用期内提前3日通知用人单位；3）用人
公文写材料干货金句20例 1.愈是关键节点，愈是考验定力。“咬定青山不放松”，做好打硬仗的准备，坚持稳中求进工作总基调，坚持新发展理念，坚持推动高质量发展，坚持以供给侧结构性改革为主线，坚持深化市场化改革、扩大高水平开放，坚持创新引领开放崛起，不徘徊、不犹豫、不打退堂鼓。 2.信访是党和群众的“连心桥”，要牢固树立群众观念，带着对群众的深厚感情做好信访工作，让冰冷的键对键变成温暖的面对面，千方百计把群众反映的问题解决好、把群众利益维护好、把群众的情绪疏导好。 3.信访工作事关改革发展稳定，事关民生改善，事关党的执政基础和民心所向。要站稳群众立场，做到换位思考，真正关心群众、帮助群众，依法依规、妥善解决群众反映的问题。 4.有“作战图”，有“工作量”，“责任人”就是决定因素。各级干部的精气神是“气血”，直接决定着经济社会发展“脉搏”的强弱。把好的精神状态保持下去，驰而不息向着全面建成小康社会的目标冲刺。 5.厅长不要做“听”长，局长不能是局外人，理应善于学习、善于钻研、善于实践，方方面面的情况都心中有数、了然于胸，努力让自己成为经济工作的行家里手。 6.学习的目的全在于运用。学懂、弄通是前提，用好、做实是根本。 7.时间，是忠实的见证者，一分耕耘，必有一分收获。2019年的最好姿态，就是保持经济持续健康发展和社会大局稳定，为全面建成小康社会收官打下决定性基础，以优异成绩迎接中华人民共和国成
立70周年。 8.思路转、天地宽。三大攻坚战，虽然仗仗艰难，但难中有机。比如，防范化解政府债务风险有利促进和倒逼深化改革、转变观念;脱贫攻坚促进了农村产业发展和结构调整，培育出巨大的内需市场;污染防治促进生态、环保、旅游产业的加速发展，培育形成了新的经济增长极。 9.所当乘者势也，不可失者时也。前行之路，从来没有什么岁月静好，鲜花与荆棘相伴、困难与挑战同行，已然是我们面临的常态。只要我们保持战略定力、坚定必胜信心，从最坏处着想，向最好处努力，就完全有能力实现经济发展的预期目标。 10.经济发展强调“信心”和“定力”，将经济工作会不仅定位为“分析会”“部署会”，还努力开成“打气会”“鼓劲会”，完全有必要。 11.改革开放是前无古人的崭新事业，短期成效看智慧，长期成效看作风。在全面深化改革的新形势下，做“有决心有担当的改革实干家”既是对各级领导干部工作作风的一次坐标定位，也是事业发展的需要，更是时代前行的呼声。 12.大力弘扬“钉钉子精神”，抓常抓细抓长，以抓铁有痕、踏石留印的韧劲抓落实，一张蓝图绘到底，一锤一锤接着敲，一茬接着一茬干，以埋头苦干的务实行动力推改革事业更好造福人民。 13.贪廉一念间，荣辱两世界。对党员干部来说，党章党纪党规就是心中戒尺，是行稳致远的前提条件。党员干部应不断加强党性修养，始终牢记自己的党员身份，勤勤恳恳地为党工作，任何时候任何条件下都与党同心同德。 14.定力如山才不至于迷失。心有定力，纵然风浪再大，也能“岿然不动”。然而，管不住自己的“心魔”，必将为外物所役;顶不住眼前的诱惑，注定会突破底线。
常用的数理统计及数据处理方法 水泥厂生产中的质量控制和分析都是以数据为基础的技术活动。如果没有数据的定量分析，就无法形成明确的质量概念。因此，必须通过对大量数据的整理和分析，才能发现事物的规律性和生产中存在的问题，进而作出正确的判断并提出解决的方法。 第一节数理统计的有关概念 一、个体、母体与子样 在统计分析中，构成研究对象的每一个最基本的单位称为个体。 研究对象的所有个体的集合即全部个体称为母体或总体，它可以无限大，也可以是有限的，如一道工序或一批产品、半成品、成品，可根据需要加以选择。 进行统计分析，通常是从母体中随机地选择一部分样品，称为子样（又称样本）。用它来代表母体进行观察、研究、检验、分析，取得数据后加以整理，得出结论。取样只要是随机和足够的数量，则所得结论能近似地反映母体的客观实际。抽取样本的过程被称作抽样；依据对样本的检测或观察结果去推断总体状况，就是所谓的统计推断，也叫判断。 例如，我们可将一个编号水泥看成是母体，每一包水泥看成是个体，通过随机取样（连续取样或从20个以上不同部位取样），所取出的12kg检验样品可称为子样，通过检验分析，即可判断该编号水泥（母体）的质量状况。 二、数据、计量值与计数值 1，数据 通过测试或调查母体所得的数字或符号记录，称为数据。在水泥生产中，无任对原材料、半成品、成品的检验，还是水泥的出厂销售，都要遇到很多报表和数据，特别是评定水泥质量好坏时，更要拿出检验数据来说明，所以可用与质量有关的数据来反映产品质量的特征。 根据数据本身的特征、测试对象和数据来源的不同，质量检验数据可分为计量值和计算值两类。 2，计量值 凡具有连续性或可以利用各种计量分析一起、量具测出的数据。如长度、质量、温度、化学成分、强度等，多属于计量值数据。计量值也可以是整数，也可以是小数，具有连续性。
干货原料涨发
第一节干货原料涨发的概念及意义 涨发后的干货原料在烹调中应用广泛，涨发效果可直接影响到原料的烹调和菜品的质量，所以，这一环节在菜肴制作中意义重大。 一、干货原料涨发的概念 （一）干货原料干货原料简称干货或干料，是指对新鲜的动植物性烹饪原料采用晒干、风干、烘干、腌制等工序，使其脱水，从而干制成易于保存、运输的烹饪原料。（二）干货原料涨发干货原料涨发就是利用干货原料的物理性质，采用各种方法，使干货原料重新吸收水分，最大限度地恢复其原有的鲜嫩、松软、爽脆的状态，同时，除去原料的异味和杂质，使之合乎食用要求的过程。 二、干货原料涨发的意义 （一）干货原料应用广泛鲜活的高档原料如鱼翅、燕窝、海参、鱼肚、鱼皮、干贝等，通常先制成干货原料，烹调前再进行涨发，以保证其品味、质地与鲜活时相近。还有许多原料像莲子、玉兰片、黄花菜、香菇、木耳等，干制涨发后则具有特有的风味。 1.作菜肴主料使用，具有特殊风味 干货原料中的山珍海味在烹调中大多作为主料使用。它们在宴席的大菜或主要菜肴中，具有独特的风味特点，形成了许多脍炙人口的名菜，如“红烧大群翅”、“蒜子鱼皮”、“鸭包鱼翅”等。 2.作菜肴的配料使用，具有特殊风格
干货原料涨发后由于其松软、脆嫩、味美等特点，因此在与其他原料组成配合时可形成特殊风格，如“干贝珍珠笋”、“猴头蘑扒菜心”、“香菇炖鸡”等。 3.作菜肴的馅料使用，具有特殊味道 涨发后的许多干货原料，如干贝、鱼肚、海参、海米等，可用来作为菜肴的馅料使用，具有特殊味道。 （二）干货原料涨发的要求干货原料涨发是一个较复杂的过程，尤其是高档的山珍海味，如鱼翅、燕窝等干货原料，涨发的质量决定着成菜的品位和档次。因为对干货原料涨发有以下要求： （1）干货原料涨发要使原料恢复其原有的鲜嫩、松软、脆爽的状态。（2）干货原料涨发要除去原料的腥膻等异味和杂质。 （3）干货原料涨发要使原料便于切配，从而形成各种形态。 （4）干货原料涨发要方法得当，使原料达到最大出成率。 （5）干货原料涨发要以菜肴质量标准为依据，在色泽、质感、形态上应达到菜肴质量要求。 第二节干货原料涨发的方法和基本原理 干货原料的涨发方法主要有水发、油发、盐发、碱发、火发等。涨发过程中伴随着复杂的物理、化学变化。 一、干货原料涨发的方法 （一）水发水发是应用最广的一种干货原料涨发的方法，适用于大部分植物性、真菌类及动物性干货原料，即使经过盐发、油发、碱发等的原料，最后也要经过水发的辅助过程。水发是通过水的浸泡
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
资料分析常见名词与干货： 基期和本期 基期，表示的是在比较两个时期的变化的时候，用来作比较值（基准值）的时期，该时期的数值通常作为计算过程中的除数或者减数。 本期，相对于基期而言，是当前所处的时期，该时期的数值通常作为计算过程中的被除数或者被减数。 【注】和谁相比，谁做基期。 增长量、增长率（增长速度、增长幅度） 增长量，表示的是本期与基期之间的绝对值差异，是一绝对值。 增长率，表示的是末期也基期之间的相对差异，是一相对值。 增长率=增长速度（增速）=增长幅度（增幅） 【注】增加（长）最多比较的是增长量 增加（长）最快比较的是增长率 多少是量；快慢是率 同比、环比 同比和环比均表示的是两个时期变化情况，但是这两个概念啊比较的基期不同。 同比，指的是本期发展水平与历史同期大发展水平的变化情况，其基期对应的是历史同期。 环比，指的是本期发展水平与上一个统计周期的发展水平的变化情况，其基期对应的是上一个统计周期。 【注】环比经常出现在月份、季度相关问题。 百分数、百分点 百分数，表示的是将相比较的基期的数值抽象为100，然后计算出来的数值，用%表示，一般通过数值相除得到，在资料分析题目中通常用在以下情况： ①部分在整体中所占的比重；②表示某个指标的增长率或者减少率 百分点，表示的是增长率、比例等用百分数表示的指标的变化情况，一般通过百分数相减得到，在资料分析题目中通常用在以下情况： ①两个增长率、比例等以百分数表示的数值的差值； ②在A拉动B增长几个百分点，这样的表述中。
倍数、翻番 倍数，指将对比的基数抽象为1，从而计算出的数值。 翻番，指数量的加倍，如：如果某指标是原来的2倍，则意味着翻了一番；是原来的4倍，则意味着翻了两番，以此类推。所用的公式为：末期/基期=2N,即翻了N番。 【注】注意，“比XX多N倍”和“是XX的N倍”两种说法的区别。比XX多N倍，说明是XX的N+1倍。 比重、比值、平均 比重：某事物在整体中所占的分量，计算公式为比重=部分/整体*100% 比值：两数相比所得的值。 平均：将总量分成若干份，例如：人均消费=总消费/总人数 【注】题目中出现“占”字时，考察的是比重的问题。 产业增加值 产业增加值：该行业在周期内（一般以年计）比上个清算周期的增长值。该描述为固有名词，为本期量，切忌与增长量混淆。 资料分析的做题顺序 总的来说，要先看问题，后看材料，让问题引领我们去了解材料。 具体顺序：看资料首句（图表标题），确定材料时间—--从问题入手—--分析问题--—选取关键字—---回到原文寻找关键字所在语段------圈出所给数据------根据问题进行分析计算 挑选关键词原则：简略、特别（英文缩写，带有“”等等） 四则运算计算常用技巧 解决加减法之尾数法和高位叠加法 技巧解读： 尾数法与按位叠加法均适用于多个数求和求差的题型，但两种方法又有不同，适用题型如下： 尾数法：精确求和 按位叠加：估算多个数总和 适用计算：加法和减法
对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对 价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的 价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？ 大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需 要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样 化的信息资产。 大数据分析方法 1.预测趋势分析 数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据 挖掘的结果做出一些预测性的判断。根据预测性的判断，及时做出一定的对策，做到真正的 反防范于未然。 2.相互对比分析 数据的多样性造就了数据的对比性丰富，在做数据分析时，可以依据数据的这一特性，将数 据进行对比分析，找到数据的不同。针对不同数据的变化趋势，对最终数据产生的结果做一 定的预判。 3.不同象限分析 不同数据的来源于与数据的质量可以划分为不同的象限，根据固定的象限规定线进行区分， 得到不同数据的权重分布，从大的范围将数据划分为一个整体，为最终数据结果的总结提供 不同的趋势走向。 4.多向交叉分析 对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分 析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。这样得出 的数据分析结果更加的全面。 商业智能数据分析平台 数据分析方法是紧紧围绕数据展开，对于企业而言，相比人工数据分析而言，借助于专业的 数据分析系统的效率更高。在商业智能领域，帆软的Finebi就很好的运用数据分析的强大功 能其简单易用的特点，解决了非技术人员的困扰，成为真正企业人人可用的自助式BI，为最 终的实现企业的高效运转提供强有力的推动力。目前在商业智能领域，Finebi独占鳌头，深 受行业用户的青睐，相信，未来数据分析的应用将会更加的全面，应用的领域也将更加的广泛，数据分析技术也将更加的先进，我们拭目以待。
常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、
类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法
常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：
5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）
逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）
【干货】盘点十大材料之最！ NO.1 最跨界的材料 一说到玻璃，大众的反应是玻璃板，易碎。但是在科学家眼里，玻璃是任何能从液体冷却成固体而无结晶的材料。大多数金属冷却时就结晶，原子排列成有规则的形式称作晶格。如果不发生结晶并且原子依然排列不规则，就形成金属玻璃。 不像玻璃板，金属玻璃不透明或者不发脆，它们罕见的原子结构使它们有着特殊的机械特性及磁力特性。 这也是金属玻璃被称之为“敲不碎、砸不烂”的“玻璃之王”的原因。 姓名：非晶态金属(又称金属玻璃) 特性：强度高于钢，硬度超过高硬工具钢，且具有一定的韧性和刚性。 来源：20世纪30年代，Kramer第一次报道用气相沉积法制备出金属玻璃，在1950年，冶金学家学会了通过混入一定量的金属——诸如镍和锆一去显出结晶体，1960年，美国加州理工学院的Klement和Duwez等人采用急冷技术制备Au75Si25金属玻璃。 应用领域：航天方面，现在卫星收集太阳能维持运转的伸展机构;金属玻璃可用来制造动能破甲、穿甲弹。电压变压器芯体;手表表壳、高档手机、手提电脑外壳，仪器仪表，微型手术刀微型马达等医疗器械，折叠屏手机铰链以及在汽车重要部件上的应用。 入选理由：玻璃圈里最像金属，金属圈里最像玻璃，靠跨界声名远播。 NO.2 最耿直的材料 磁铁作为日常的材料来说，为大众所知，好像自然而然理所当然的存在，因为磁铁并不是人发明的，而是天生的。 古希腊人和中国人发现自然界中有种天然磁化的石头，称其为“吸铁石”。这种石头可以魔术般的吸起小块的铁片，而且在随意摆动后总是指向同一方向。 中国四大发明之一指南针就是来源于此。当然应用的区域也是相当的广泛的。磁铁的“身份证”如下。
数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维
在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。
到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，
会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图