算力日报表

㈠ 如何增强对数字的敏感

1、认识数字的重要性 “在商业世界里，数字非常重要。”这句话看似抽象，却很真切。数字就像体检表，是行动的结果和评量的工具；数字也像仪表板，可指引方向和预测未来。

2、养成凡事附上数据与参考资料的习惯 数字是沟通、说服及谈判的重要依据。例如，如果想申请增加设备，试着加上“可达到总费用节省多少钱”，让数字为你说话，或许就能提高通过的机率。

3、在评估或分析任何情况时，都试着将其数字化 简单明了的数字，十分有助于记录、资讯传达、比较检讨及分析等商业行为。这就像是学习做一个“重视金额”的人，凡事不以感情（感觉、印象、善恶）做判断，而是以“金额”“数字”“比率”，作为衡量的尺度。

例如，如果认为举办宣传活动可提升产品知名度，那就试着将知名度，换算成“金额”。

4、将PDC循环应用在工作上 在采取任何行动前，都要拟定计划（Plan），然后实际执行（Do），接着再检核（Check）结果与计划之间的落差，作为修正行动（Action）的参考。

5、经常以矩阵图思考问题 面临错综复杂的问题时，可以矩阵图加以展开，从中可发掘出未曾发现的问题点，然后再依据问题点的急迫性与重要性，研拟对策。

6、有时间观念 假设A公司1小时能处理1单位的工作量，B公司则是1小时10单位，这个10倍的差异，可换算成B公司1年处理的工作量，A公司得耗时10年。时间既可以换算成金钱、效率，更速度的展现。因此，有数字力的人不会虚度光阴，也会守时、守信用。

7、有效运用资金 要发挥金钱的价值，就必须在使用金钱之前，预测效果或效益如何，使用之后更要详细确认。在日常生活中，养成大小事情都必以“损益计算”的方式来思考。

8、养成计算（合计值）的习惯 许多人都有类似经验，那就是错误的数字往往像滚雪球一般，进货量、销售量或库存量的登记，有时候是一个项目出错，就连带一直错下去一样。因此，对于图表内的数字或金额，习惯性地进行加总，方便于在做整体控管时，能够依重要程度判定优先顺序。

9、将所有目标都数据化 日产汽车（Nissan）执行长卡洛斯·高恩（Carlos Ghosn）曾说：“无法数据化的目标，我无法执行。”

有时候，组织的愿景或任务，都是较为抽象的，因此要落实为具体的数字，才能执行与评量。 例如，可将“拓展人脉”这项目标，转化为“每个月与人交换30张名片，而且日后与其中5位保持联系”或是将“加强广告活动”转化为“向15家媒体宣传，达到8家确实刊载”。

如果目标较为远大，最好能区分为近程、中程和长程三阶段，然后再决定每一段时期要达成的目标。这个过程就是所谓的“倒算力”，亦即为了达成远程的目标，往回推算中程、近程应该做什么，甚至近到这个月、这星期或现在就该做什么，作为达成目标的查核点。

(1)算力日报表扩展阅读

在中国古代思想中，3为基数，9为极数，除了5和3、9外，12在古代文化中也有重要的地位，在我们的生活中除了五行、五味、五脏、五色等和5有关的物质外，还有很多和12有关的，如12生肖、12时辰、12个月……

这种思想在麻将中也得到了充分的体现，144是12的平方，108也是12的倍数。另外，在麻将规则中，规定每人抓13张牌，而13乘以4等于52，这正暗合了一年有52个星期的规律。反映了物质的存在形式，数字则代表了物质存在的数量。

计算过程中的一种数据特征，以二进制数字（零和一）表示。表示时要看它与一些特殊的数的关系。如...16、8、4、2、1等。

例：9 用二进制表达就是 1001 。因为它有1个8和1个1。

㈡ 来料到货后仓库需要做那些工作才可以将物料进行入库

唯智WMS仓储管理系统
功能特点:多仓库、多货主支持系统全面支持多仓库和多货主管理要求。能够通过一套系统快速实现对于客户分布于全国的仓库网络进行集中管理。 并有效的为大量不同的货主提供差异化仓库管理服务。相关仓库间可以实现联动作业， 以构建一体化的物流服务体系；集中部署，全局视角，对各类业务可以全局掌握和局部协调，可以实时查看分析、统计报表。
全局库存可视化:系统全面实现物流全局库存的可视化（Visibility），通过集中式管理，掌握所有仓库库存，从不同角度查看库存总量、分布情况，以及计划在途、实际在途库存等。实现精确的库龄管理，库存周转控制，对各仓库之间的调拨和库内移位提供依据和支撑。
强大的作业规则策略:系统提供强大的上架策略，拣选策略，补货策略，波次策略，盘点策略；当作业指令到达仓库后，系统能够根据预先制定的策略，自动编制执行方案；在满足客户各类收发货要求（例如先进先出，后进先出，按批次发货等）的基础上，优化仓库作业动线，节省叉车和作业人员工作量，解决作业瓶颈，优化库存摆放布局。
精益的库作业内管理:系统按照收货、上架、拣货、发货、移位、盘点、库内加工等将库内的各种作业模式进行细分，按照任务排入作业队列，各个区域的操作员会自动接收到作业任务。通过RF模式或者Paper模式的作业都能够记录相关工作量，可以实现计件工资管理以及员工KPI考核。系统通过库存日志，完整记录每一个系统动作，和库存变化情况，当发生货差后，能够做到有据可查。系统支持部分收货、部分拣选、部分发运、退货、退拣等各种特殊作业要求。
细致的批属性管理:除了按货主、商品代码来区分货物品项外，系统提供15个货物批次属性，包括：包装、规格、供应商、原产地、颜色、批次、批号、保质期等。能够弥补ERP系统无法对于物料进行细致区分，并指导作业的缺点。 批次属性为仓库管理者提供了对于相同物料细节差异管理的手段。
支持Telnet模式的RF作业:系统内嵌RF 模块，可以实现仓库无纸化作业要求，能够大幅提升库存准确率和及时率。唯智RF模块基于Telnet协议开发，具备：支持企业集中部署、通讯速度快、网络要求低、兼容各类手持终端设备、易于软件更新和维护等多项优点。
基于自然语言的计费规则引擎:多货主，多业态的物流计费管理是灵活多变的，系统基于自然语言的计费规则引擎用来解决这个问题。唯智公司的计费引擎是同时支持TMS和WMS的一体化设计，可由客户任意定义计费规则、费用类型、多级费率、分段计费等复杂模
基础资料:主要提供仓库及库区、库位的划分设置；提供货主、客户、承运商等各应用主体及相关地址、联系方式和一些缺省资料的设置；提供货品、货品属性、包装、BOM组件等的设置；提供仓库管理的规则设置如全局参数配置、货品定位分类、库位定位分类、上架规则、拣货规则等；还提供基础数据导入模型的设置，方便基础数据的快速导入和校验。
收货管理:系统支持手工创建和导入收货单、ASN（提前到货通知），并提供收货单的打印和货品条码的打印功能。支持托盘管理，并根据预先定义的上架规则，完成收货作业。
库存管理:库存管理是用于对库内货物的日常管理功能，包含库内移位、冻结、解冻、码托、拆托、包箱、库存的查询功能； 通过相应策略设定，可以实现库内补货、和库内加工作业等功能。
盘点管理:系统支持全盘和循环盘点、明盘和盲盘功能。循环盘点可按货主、商品、货位、动碰盘点等方式进行。盘点完成后，系统自动生成差异报表。 作业人员可以通过差异调整功能，第一时间将库存调整为帐实相符，并释放相应库位以便将对于仓库作业影响降到最低。而后看可以通过盈亏调整功能， 解决仓库货差问题。
发货管理:同时支持按单拣货和批量拣货。既可根据发货单自动拣货，也可生成波次，制定批拣计划，根据设置的拣货规则完成批量拣货作业及二次分拣。另外，还包括交叉理货管理、BOL发运单及Master BOL装车单管理。
结算管理:系统支持多方复杂体结算体系。可根据面积、重量、托盘等算力资费、装卸费、加工费等各类费用。功能包括：规则定义、费率维护、费用计算、费用分摊、费用取消、手工录入费用等。
统计分析:采用润乾的报表工具，内置日常报表：进出存日报表、进出存月报表、出入库台帐、库存变化日志报表、仓储占用情况报表。报表工具灵活便捷，便于企业开发自身所需要的报表。
系统管理:按照用户、角色、组三级管理模式。可以从菜单权限和数据权限两个维度对角色进行授权，可以明细到功能按钮层级进行授权管理，满足各层级人员的管理需求。

㈢ 简信CRM分享：数据统计与分析的有力工具——在线CRM系统

任何企业不论大小，都会有一定的数据。企业每天做的业绩、运营等报表，不管是纸质的还是电子版，上面所显示的都是数据。正确的数据分析可以反映出经营的问题，就犹如舵手依赖导航一样。数据分析如此重要，如何进行数据分析呢?通过相应的算法模型将这些数据进一步分析，就能生成相应的企业经营指导方案重点在于，整个收集数据、分析数据与生成报告的过程都是自动化的，无需人工参与。例如在线CRM系统，只要有相应的数据，系统就会自动生成可视化报告，供企业人员参考。

1.收集数据

在线CRM系统可以积累大量的客户数据，包括客户档案，客户订购积累，客户对资讯的偏好等等。系统能够准确全面的获取客户信息和潜在客户信息，对客户信息进行集中管理，详细记录客户的基本信息以及业务员跟进的全过程，业务员还可以根据实际变化情况进行实时的更新。

2.整理数据

整理数据，是指将收集完毕的数据进行归类，对有效的数据进行统计，剔除无效数据。在线CRM系统可以在数据录入时，就可以有效避免无效数据，重复数据等情况的出现，且数据按字段进行录入，可以根据地区、时间等进行筛选查询。

3.分析数据

分析是在线CRM系统中极为重要的一部分，企业还可以根据自己的主要自定义需要分析的数据。筛选需要统计分析的关键字，系统自动从多个维度、多个方面对数据进行分析，管理人员可以从数据分析的结果得出企业的经营状况以及主要客户的特征，进而对企业下一步的规划作出调整。

未来是数字经济时代，企业经营的核心竞争力就在于能否通过一定的算力，处理大量复杂的数据。选择一个合适的工具，由业务数据化开始，完善的基础统计报表体系，实时处理数据、预测分析、指导下一步行动。》》》相关推荐：企业利用CRM系统能够节省多少成本?

在线CRM系统可以看成为一个数据库，能够对海量的数据进行分析处理，甄选出有用的数据。在线CRM系统可以从多个维度、多个方面对企业数据进行分析，让管理人员可以从数据分析的结果得出企业的经营状况以及主要客户的特征，进而对企业下一步的规划作出调整，是企业在大数据时代的福音。

㈣ 什么是动碰盘点

唯智WMS仓储管理系统 功能特点:多仓库、多货主支持系统全面支持多仓库和多货主管理要求。能够通过一套系统快速实现对于客户分布于全国的仓库网络进行集中管理。 并有效的为大量不同的货主提供差异化仓库管理服务。相关仓库间可以实现联动作业， 以构建一体化的物流服务体系；集中部署，全局视角，对各类业务可以全局掌握和局部协调，可以实时查看分析、统计报表。 全局库存可视化:系统全面实现物流全局库存的可视化（Visibility），通过集中式管理，掌握所有仓库库存，从不同角度查看库存总量、分布情况，以及计划在途、实际在途库存等。实现精确的库龄管理，库存周转控制，对各仓库之间的调拨和库内移位提供依据和支撑。 强大的作业规则策略:系统提供强大的上架策略，拣选策略，补货策略，波次策略，盘点策略；当作业指令到达仓库后，系统能够根据预先制定的策略，自动编制执行方案；在满足客户各类收发货要求（例如先进先出，后进先出，按批次发货等）的基础上，优化仓库作业动线，节省叉车和作业人员工作量，解决作业瓶颈，优化库存摆放布局。 精益的库作业内管理:系统按照收货、上架、拣货、发货、移位、盘点、库内加工等将库内的各种作业模式进行细分，按照任务排入作业队列，各个区域的操作员会自动接收到作业任务。通过RF模式或者Paper模式的作业都能够记录相关工作量，可以实现计件工资管理以及员工KPI考核。系统通过库存日志，完整记录每一个系统动作，和库存变化情况，当发生货差后，能够做到有据可查。系统支持部分收货、部分拣选、部分发运、退货、退拣等各种特殊作业要求。 细致的批属性管理:除了按货主、商品代码来区分货物品项外，系统提供15个货物批次属性，包括：包装、规格、供应商、原产地、颜色、批次、批号、保质期等。能够弥补ERP系统无法对于物料进行细致区分，并指导作业的缺点。 批次属性为仓库管理者提供了对于相同物料细节差异管理的手段。 支持Telnet模式的RF作业:系统内嵌RF 模块，可以实现仓库无纸化作业要求，能够大幅提升库存准确率和及时率。唯智RF模块基于Telnet协议开发，具备：支持企业集中部署、通讯速度快、网络要求低、兼容各类手持终端设备、易于软件更新和维护等多项优点。 基于自然语言的计费规则引擎:多货主，多业态的物流计费管理是灵活多变的，系统基于自然语言的计费规则引擎用来解决这个问题。唯智公司的计费引擎是同时支持TMS和WMS的一体化设计，可由客户任意定义计费规则、费用类型、多级费率、分段计费等复杂模 基础资料:主要提供仓库及库区、库位的划分设置；提供货主、客户、承运商等各应用主体及相关地址、联系方式和一些缺省资料的设置；提供货品、货品属性、包装、BOM组件等的设置；提供仓库管理的规则设置如全局参数配置、货品定位分类、库位定位分类、上架规则、拣货规则等；还提供基础数据导入模型的设置，方便基础数据的快速导入和校验。 收货管理:系统支持手工创建和导入收货单、ASN（提前到货通知），并提供收货单的打印和货品条码的打印功能。支持托盘管理，并根据预先定义的上架规则，完成收货作业。 库存管理:库存管理是用于对库内货物的日常管理功能，包含库内移位、冻结、解冻、码托、拆托、包箱、库存的查询功能； 通过相应策略设定，可以实现库内补货、和库内加工作业等功能。 盘点管理:系统支持全盘和循环盘点、明盘和盲盘功能。循环盘点可按货主、商品、货位、动碰盘点等方式进行。盘点完成后，系统自动生成差异报表。 作业人员可以通过差异调整功能，第一时间将库存调整为帐实相符，并释放相应库位以便将对于仓库作业影响降到最低。而后看可以通过盈亏调整功能， 解决仓库货差问题。 发货管理:同时支持按单拣货和批量拣货。既可根据发货单自动拣货，也可生成波次，制定批拣计划，根据设置的拣货规则完成批量拣货作业及二次分拣。另外，还包括交叉理货管理、BOL发运单及Master BOL装车单管理。 结算管理:系统支持多方复杂体结算体系。可根据面积、重量、托盘等算力资费、装卸费、加工费等各类费用。功能包括：规则定义、费率维护、费用计算、费用分摊、费用取消、手工录入费用等。 统计分析:采用润乾的报表工具，内置日常报表：进出存日报表、进出存月报表、出入库台帐、库存变化日志报表、仓储占用情况报表。报表工具灵活便捷，便于企业开发自身所需要的报表。 系统管理:按照用户、角色、组三级管理模式。可以从菜单权限和数据权限两个维度对角色进行授权，可以明细到功能按钮层级进行授权管理，满足各层级人员的管理需求。

㈤ EOS的开发流程

EOS的是Block.One主导研发的一个区块链底层公链系统，它专门为支撑商业去中心化 应用（Decentralized Application）而设计，其代码开源。

比特币被称为区块链1.0，因为它开辟了数字加密货币的天下，走出了从0到1的决定性一步。

以太坊被称为区块链2.0，因为它提供了可运行智能合约的图灵完备的虚拟机，带来了无限的可能性。

而EOS则被称为区块链3.0，为什么？ 两个字：性能。

EOS的定位正是其首页的口号：

英文：The most powerful infrastructure for decentralized applications。

中文：最强大的去中心化应用基础设施。

EOS期望做加强版的以太坊，一个高吞吐量的智能合约平台。

以太坊虽然功能齐备，但受制于其设计选择，15秒的出块速度导致交易吞吐量 远远不能达到大规模实用的程度，大约只有30~40TPS（交易/秒）。而EOS则选择了不同的技术路线，目标是达到可观的百万TPS——考虑到Visa实际的处理速度才1700TPS，这一目标的确相当诱人。

EOS的共识机制

比特币和以太坊之所以吞吐量这么低，是受制于其设想的应用场景以及针对该场景所选择的共识机制——这两者都假设系统运行的环境完全不可信，因此都采用了工作量证明（Proof of Work）这种共识机制。

共识，顾名思义，就是大家对某件事达成统一的认识——对于 区块链而言，某件事指的就是对交易的确认——任何一个节点要提交交易，都需要大家认可。

比特币和以太坊目前所采用的PoW机制是传奇人物中本聪的设计。在这种机制下，矿工们为了获得记账权和数字币奖励，需要不停挖矿来寻找合规的哈希值，通过对哈希值的共识来对交易数据进行确认和打包。PoW没有准入门槛，任何节点都 有平等的权利参与记账——当然，胜出的概率与算力有关：

RAM的价格是基于班科（Bancor）算法，也就是说是由市场供需调节的：如果RAM供不应求，则买入RAM时就需要更多的EOS通证，而这时卖出RAM也能获得更多的EOS通证。

内存是消耗资源，不可赎回，只能买卖。以EOS上发币为例，目前发币需要20M的内存，一个EOS可买20KB，按目前的存储价格发一个币需要消耗1000个EOS。这是EOS内存消耗的刚需来源。

课程概述

本课程面向对EOS去中心化应用开发感兴趣的朋友，课程内容涵盖EOS DApp开发的核心概念、智能合约的开发与部署以及前端页面与EOS区块链如何交互，并最终完成一个基于React和EOS的完整Dapp的开发。

第一章：进入EOS世界

了解EOS的定位与特点、共识机制、付费计算模型等核心概念。

第二章：Hi EOS

了解EOS节点的软件整体框架以及节点服务器、钱包服务器和命令行工具的作用， 学习配置、启动EOS节点服务器和钱包服务器的方法，初步了解命令行工具的使用方法。

第三章：钱包、密钥与账户

理解EOS中与个人身份相关的三个核心概念：钱包、密钥与账户，学习使用命令行工具 创建钱包、密钥与账户的方法。

第四章：智能合约的开发与交互

了解智能合约的概念与作用，学习EOS智能合约的编写和编译，学习使用命令行工具 部署合约并与合约交互。

了解EOS智能合约中状态的持久化机制，学习使用多索引表保存合约状态。

第五章：发行自己的代币

学习在EOS上发行代币的原理和实现机制，并通过实际操作，掌握如何 使用命令行工具进行代币的发行、转账和余额查看等操作。

第六章：使用代码与智能合约交互

理解应用与EOS区块链交互的原理，学习利用JSON RPC接口和eosjs封装库来 访问EOS区块链。

第七章：实战便签DApp开发

综合运用EOS知识，使用React完成一个EOS便签去中心化应用，学习从需求分析到 代码实现的完整过程。

eos开发还是需要一个完整的学习的，上面的课程地址如下：EOS教程

㈥ 如何培养对数字的敏感性

1.体认数字的重要性 “在商业世界里，数字非常重要。”这句话看似抽象，却很真切。数字就像体检表，是行动的结果和评量的工具；数字也像仪表板，可指引方向和预测未来。
2.养成凡事附上数据与参考资料的习惯 数字是沟通、说服及谈判的重要依据。例如，如果想申请增加设备，试着加上“可达到总费用节省多少钱”，让数字为你说话，或许就能提高通过的机率。
3.在评估或分析任何情况时，都试着将其数字化 简单明了的数字，十分有助于记录、资讯传达、比较检讨及分析等商业行为。这就像是学习做一个“重视金额”的人，凡事不以感情（感觉、印象、善恶）做判断，而是以“金额”“数字”“比率”，作为衡量的尺度。例如，如果认为举办宣传活动可提升产品知名度，那就试着将知名度，换算成“金额”。
4.将pdc循环应用在工作上 在采取任何行动前，都要拟定计划（Plan），然后实际执行（Do），接着再检核（Check）结果与计划之间的落差，作为修正行动（Action）的参考。
5.经常以矩阵图思考问题 面临错综复杂的问题时，可以矩阵图加以展开，从中可发掘出未曾发现的问题点，然后再依据问题点的急迫性与重要性，研拟对策。
6.有时间观念 假设A公司1小时能处理1单位的工作量，B公司则是1小时10单位，这个10倍的差异，可换算成B公司1年处理的工作量，A公司得耗时10年。时间既可以换算成金钱、效率，更速度的展现。因此，有数字力的人不会虚度光阴，也会守时、守信用。
7.有效运用资金 要发挥金钱的价值，就必须在使用金钱之前，预测效果或效益如何，使用之后更要详细确认。在日常生活中，养成大小事情都必以“损益计算”的方式来思考。
8.养成计算（合计值）的习惯 许多人都有类似经验，那就是错误的数字往往像滚雪球一般，进货量、销售量或库存量的登记，有时候是一个项目出错，就连带一直错下去一样。因此，对于图表内的数字或金额，习惯性地进行加总，方便于在做整体控管时，能够依重要程度判定优先顺序。
9.将所有目标都数据化 日产汽车（nissan）执行长卡洛斯·高恩（Carlos Ghosn）曾说：“无法数据化的目标，我无法执行。” 有时候，组织的愿景或任务，都是较为抽象的，因此要落实为具体的数字，才能执行与评量。 例如，可将“拓展人脉”这项目标，转化为“每个月与人交换30张名片，而且日后与其中5位保持联系”或是将“加强广告活动”转化为“向15家媒体宣传，达到8家确实刊载”。
如果目标较为远大，最好能区分为近程、中程和长程三阶段，然后再决定每一段时期要达成的目标。这个过程就是所谓的“倒算力”，亦即为了达成远程的目标，往回推算中程、近程应该做什么，甚至近到这个月、这星期或现在就该做什么，作为达成目标的查核点。
10.追究数字出错的原因 数字出错时，不是更正即可，更要探究导致错误的原因，并且提出预防过失再度发生的对策。
11.保留数字修正的纪录 将错误的数字更正后，仍要保留原本（错误）的数字，一方面可供日后检视修正过程的原委，另一方面可作为重要的检核点，因为修正过的数字，仍有可能出错，因此，“修改纪录”可作为审慎计算的重要提醒。
12.随时掌握取最新的数据 过时的数据不但没有意义，甚至会造成误导，因此一定要迅速、正确地处理资料，随时将数字的纪录更新成最新的资料。
13.数字是两面刃 数字固然是沟通与说服的利器，但是若恶意扭曲，则会成为诈欺的工具。许多企业弊案就是起因自窜改财报数字，试图欺骗视听。
14.计算会议成本，检视费用与成果之间的关系 英特尔（intel）董事长安迪·葛洛夫（Andy Grove）曾以“经理人的时薪×会议时数”计算会议成本，藉以说明会议的召开必须有效率和具体成果，否则就是浪费人力与资源。换言之，与会者的位阶越高、人数越多、时数越长，会议的成本就越高。若会议成本低于回收成果，就没有开会的必要。
15.计算公司各部门的成本开销 这是一种“磨练经营感觉”的好方法，因为各行各业及组织内各部门，都要做成本控管。成本可以决定产品售价（成本+利润=售价），而透过成本内容的分析，有助于了解哪些项目成本过高或效率不彰。
16.了解公司的基本损益制造，并且知道问题所在 会计的最基本原则就是简单的减法：利润（损失）=营业额－费用；现金=收入－支出。懂得了这个简单的算式，就可以感觉与现实之间的差异，同时找到企业为何亏损的关键。企业想提升利润，唯一的方法就是增加收入、减少费用，但如果两者相减之后为负，就会出现亏损。 这样虽然简化了公司的损益构造，但是却可以作为思考问题的起点和线索。例如，如果公司都没赚钱，但还是会产生费用，那为了不让损失扩大，可以减少哪些开销，进而构思对策与采取行动。
17.订制重大投资决策时，能评估效益和风险 无论是设备投资或其他重大投资计划，在预估收益和现金流量时，至少都要估计出乐观与悲观的情势，而最后在做判断时，通常是依据后者做决定，做好面对失败的准备（最大的损失就是这个程度）。
18.从经营者的角度分析公司的财务报表 不只是看懂各类财务指标，还要能够看出背后的管理意涵，找出公司的优势与弱点。看懂财报的基本技巧是，不要用“读”的，而是“找”出财报中有问题的关键数字。最重要的则是“比较”，因为比较与竞争是一体两面，不但要比较公司过去一年的财报数字攀升或骤跌，也要比较同业竞争者或其他行业在财报上显现的重要数字。
19.对于公司的税务有基本的认识 我们对于自己的所得当中，有哪些可以减税或不用报税都会斤斤计较，对于公司也要抱持同样的心态。
20.数字不是绝对的 数字是决算或预估的数值或假设，但不是绝对的标准。例如，我们现在都已经知道智商高的人，不见得就会是杰出的工作者，还要将其他的人格特质纳入考量。因此，真正有数字力的人，不会将数字的力量无限上纲，反而更懂得数字也有其限制。

㈦ 大数据公司排名是什么样的

阿里云、华为云、网络、腾讯。

3、网络：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。

4、腾讯：在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交领域，只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。

大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。

当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。

㈧ 如何培养对数字的敏感能力

数学不好的人，数字能力就不好吗？对数字敏感的人，成本掌控能力就一流吗？虽然答案未必是肯定的，但想在工作上事半功倍，就必须养成对数字敏感的20个好习惯。 每每说到数字，人们下意识地就会说：“我数学最烂了！”而既然数学很烂，显然也就不会懂得太艰深的数学公式或原理，更别说是怎么应用了。所以，我们或许可以说，数学烂的人就无法将太高深的数学用在职场上，但有没有另一种可能的状况是：商场上所用到的数学，其实都不会很难，有专家说是不会超过高中数学程度；也有人说，只要会加减乘除即可。 这很容易得到验证，因为我们很少听到什么经营之神是数学家，反倒经常听到没读过什么书的杰出企业人士，对于财报数字了若指掌。 在工作场合里，我们会看到很多数字，但是我们不见得要计算这些数字，重点是对于数字要有一种“感觉”。感觉也许还是太过抽象，具体一点地说，就是要在心中对于数字所反映出来的真实，依据自己的专业与经验，建立起一套评断的标准，然后据以做出行动。 以下这20个数字力，不只是观念，更要养成一种习惯。如果在逐一检视之下，你发现自己已经多半具备，那恭喜你堪称“数字达人”，但如果发现自己缺了很多项，也不要觉得自己是“数字白痴”，因为它们都不难学会。 1.体认数字的重要性 “在商业世界里，数字非常重要。”这句话看似抽象，却很真切。数字就像体检表，是行动的结果和评量的工具；数字也像仪表板，可指引方向和预测未来。 2.养成凡事附上数据与参考资料的习惯 数字是沟通、说服及谈判的重要依据。例如，如果想申请增加设备，试着加上“可达到总费用节省多少钱”，让数字为你说话，或许就能提高通过的机率。 3.在评估或分析任何情况时，都试着将其数字化 简单明了的数字，十分有助于记录、资讯传达、比较检讨及分析等商业行为。这就像是学习做一个“重视金额”的人，凡事不以感情（感觉、印象、善恶）做判断，而是以“金额”“数字”“比率”，作为衡量的尺度。例如，如果认为举办宣传活动可提升产品知名度，那就试着将知名度，换算成“金额”。 4.将PDC循环应用在工作上 在采取任何行动前，都要拟定计划（Plan），然后实际执行（Do），接着再检核（Check）结果与计划之间的落差，作为修正行动（Action）的参考。 5.经常以矩阵图思考问题 面临错综复杂的问题时，可以矩阵图加以展开，从中可发掘出未曾发现的问题点，然后再依据问题点的急迫性与重要性，研拟对策。 6.有时间观念 假设A公司1小时能处理1单位的工作量，B公司则是1小时10单位，这个10倍的差异，可换算成B公司1年处理的工作量，A公司得耗时10年。时间既可以换算成金钱、效率，更速度的展现。因此，有数字力的人不会虚度光阴，也会守时、守信用。 7.有效运用资金 要发挥金钱的价值，就必须在使用金钱之前，预测效果或效益如何，使用之后更要详细确认。在日常生活中，养成大小事情都必以“损益计算”的方式来思考。 8.养成计算（合计值）的习惯 许多人都有类似经验，那就是错误的数字往往像滚雪球一般，进货量、销售量或库存量的登记，有时候是一个项目出错，就连带一直错下去一样。因此，对于图表内的数字或金额，习惯性地进行加总，方便于在做整体控管时，能够依重要程度判定优先顺序。 9.将所有目标都数据化 日产汽车（Nissan）执行长卡洛斯·高恩（Carlos Ghosn）曾说：“无法数据化的目标，我无法执行。” 有时候，组织的愿景或任务，都是较为抽象的，因此要落实为具体的数字，才能执行与评量。 例如，可将“拓展人脉”这项目标，转化为“每个月与人交换30张名片，而且日后与其中5位保持联系”或是将“加强广告活动”转化为“向15家媒体宣传，达到8家确实刊载”。 如果目标较为远大，最好能区分为近程、中程和长程三阶段，然后再决定每一段时期要达成的目标。这个过程就是所谓的“倒算力”，亦即为了达成远程的目标，往回推算中程、近程应该做什么，甚至近到这个月、这星期或现在就该做什么，作为达成目标的查核点。 10.追究数字出错的原因 数字出错时，不是更正即可，更要探究导致错误的原因，并且提出预防过失再度发生的对策。 11.保留数字修正的纪录 将错误的数字更正后，仍要保留原本（错误）的数字，一方面可供日后检视修正过程的原委，另一方面可作为重要的检核点，因为修正过的数字，仍有可能出错，因此，“修改纪录”可作为审慎计算的重要提醒。 12.随时掌握取最新的数据 过时的数据不但没有意义，甚至会造成误导，因此一定要迅速、正确地处理资料，随时将数字的纪录更新成最新的资料。 13.数字是两面刃 数字固然是沟通与说服的利器，但是若恶意扭曲，则会成为诈欺的工具。许多企业弊案就是起因自窜改财报数字，试图欺骗视听。 14.计算会议成本，检视费用与成果之间的关系 英特尔（Intel）董事长安迪·葛洛夫（Andy Grove）曾以“经理人的时薪×会议时数”计算会议成本，藉以说明会议的召开必须有效率和具体成果，否则就是浪费人力与资源。换言之，与会者的位阶越高、人数越多、时数越长，会议的成本就越高。若会议成本低于回收成果，就没有开会的必要。 15.计算公司各部门的成本开销 这是一种“磨练经营感觉”的好方法，因为各行各业及组织内各部门，都要做成本控管。成本可以决定产品售价（成本+利润=售价），而透过成本内容的分析，有助于了解哪些项目成本过高或效率不彰。 16.了解公司的基本损益制造，并且知道问题所在 会计的最基本原则就是简单的减法：利润（损失）=营业额－费用；现金=收入－支出。懂得了这个简单的算式，就可以感觉与现实之间的差异，同时找到企业为何亏损的关键。企业想提升利润，唯一的方法就是增加收入、减少费用，但如果两者相减之后为负，就会出现亏损。 这样虽然简化了公司的损益构造，但是却可以作为思考问题的起点和线索。例如，如果公司都没赚钱，但还是会产生费用，那为了不让损失扩大，可以减少哪些开销，进而构思对策与采取行动。 17.订制重大投资决策时，能评估效益和风险 无论是设备投资或其他重大投资计划，在预估收益和现金流量时，至少都要估计出乐观与悲观的情势，而最后在做判断时，通常是依据后者做决定，做好面对失败的准备（最大的损失就是这个程度）。 18.从经营者的角度分析公司的财务报表 不只是看懂各类财务指标，还要能够看出背后的管理意涵，找出公司的优势与弱点。看懂财报的基本技巧是，不要用“读”的，而是“找”出财报中有问题的关键数字。最重要的则是“比较”，因为比较与竞争是一体两面，不但要比较公司过去一年的财报数字攀升或骤跌，也要比较同业竞争者或其他行业在财报上显现的重要数字。 19.对于公司的税务有基本的认识 我们对于自己的所得当中，有哪些可以减税或不用报税都会斤斤计较，对于公司也要抱持同样的心态。 20.数字不是绝对的 数字是决算或预估的数值或假设，但不是绝对的标准。例如，我们现在都已经知道智商高的人，不见得就会是杰出的工作者，还要将其他的人格特质纳入考量。因此，真正有数字力的人，不会将数字的力量无限上纲，反而更懂得数字也有其限制

㈨ 数据分析师和数据挖掘工程师的区别

我们先来了解一下两者的区别。
一、意义不同
数据分析师 是数据师Datician的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。
二、薪资不同
数据分析师的职位平均工资大约在￥9086;算法工程师职位平均工资水平(元/月-税前)大约在￥1200之上。
数据分析师和算法工程师哪个难?由上可知算法工程师比数据分析师要难学。此外,企业对于数据分析师的技能要求很高，具体要求如下：
1、懂业务。
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。
指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效地开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。
指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。
懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。重要作用。
算法工程师需要掌握的技能
1. 编程：PYTHON,JAVA,C
2. 数据结构与算法
3. 机器学习算法
4. PAPER阅读能力
5. 造轮子的能力
对于算法工程师，有别于数据挖掘工程师的第一个区别就是对于传统的算法和数据结构的要求。 我自身不是计算机科班出身，在我工作的第一年压根没有接触过这一块，也从没打算去学这一块。 我第一次知道数据结构和算法的时候是去面试一家英语流利说的公司，当时面试官让我写一下斐波那契数列的伪代码，我听都没有听说过，于是面试官又让我写一下如何从一组数列当中最快的寻找出中位数，我依旧不知所措，因为平时都是习惯用函数，还从没想过真正的实现方式是怎样的。面试官很疑惑也很遗憾的当场就对我说：我觉得你可能不适合我们的岗位。
数据结构和算法应该是必备的技能，算法工程师应该对用常用的知识点有深入理解，能够在面对不同项目场景的时候灵活选择数据机构和算法。
第二点是机器学习算法，这个地方肯定会比之前的数据挖掘算法要求高很多。除了常用机器学习算法能够手推之外，还要对算法本身有更深入的思考。我记得我面试阿里的时候面试官抛出这么几个问题，说如果boosting算法不使用决策树，而使用SVM会怎样，或者说每一轮迭代都使用不同模型，比如第一次是决策树，第二次是SVM，那么会怎样？ 还有一个就是logistic regression这些算法为何没有使用ada,mone这些方法，能不能用？有什么优缺点等等。

㈩ 如何培养对数字的敏感度

多做题！~多思考！~建议多做些逻辑推理的题目！~对你的大脑会有很好的锻炼作用！~
给你几个连接！~
http://play.cfan.com.cn/xx/iqcs/2007-07-27/1185522610d84564.shtml
http://jdxcb.sytu.e.cn/down/2007/1129/down_102.html
http://www.todaytest.com/Article/A/A04/200411/72.html
一道很难的逻辑推理题，知道的把答案说一说！
美国货币中的硬币有1美分、5美分、10美分、25美分、50美分和1美元这几种面值
。请接着看正文吧，挑战你逻辑推理的极限。
一家小店刚开始营业，店堂中只有三位男顾客和一位女店主。当这三位男士同时站
起来付帐的时候，出现了以下的情况：
（1）这四个人每人都至少有一枚硬币，但都不是面值为1美分或1美元的硬币。
（2）这四人中没有一人能够兑开任何一枚硬币。
（3）一个叫卢的男士要付的帐单款额最大，一位叫莫的男士要付的帐单款额其次，
一个叫内德的男士要付的帐单款额最小。
（4）每个男士无论怎样用手中所持的硬币付帐，女店主都无法找清零钱。
（5）如果这三位男士相互之间等值调换一下手中的硬币，则每个人都可以付清自己
的帐单而无需找零。
（6）当这三位男士进行了两次等值调换以后，他们发现手中的硬币与各人自己原先
所持的硬币没有一枚面值相同。
随着事情的进一步发展，又出现如下的情况：
（7）在付清了帐单而且有两位男士离开以后，留下的男士又买了一些糖果。这位男
士本来可以用他手中剩下的硬币付款，可是女店主却无法用她现在所持的硬币找清零钱。
（8）于是，这位男士用1美元的纸币付了糖果钱，但是现在女店主不得不把她的全部
硬币都找给了他。
现在，请你不要管那天女店主怎么会在找零上屡屡遇到麻烦，这三位男士中谁用1美
元的纸币付了糖果钱？