aws marketplace,
软件还可以在云端运行，

数据分析 兼职的招么

老家高处挂着....

不会是因为是倒着挂的，所以所有方向都反了吧

记忆比较深的几次，

1) 找了个别墅，30 个人，周五下午去，晚上聚餐，然后别墅里面打桌球，棋牌，KTV ，有老婆孩子的晚上 89 点就回去了，年轻的一直玩到第二天早上...

2) 农家乐，20 个人，上午去，可以钓鱼，钓小龙虾，乒乓球，桌球，棋牌，下午太热了，一直在室内和同事吃西瓜打麻将，有些同事在隔壁 KTV 唱歌...

3) 项目上线了，8 个人，领导带我们去啤酒小龙虾，

不过回想起来，这几次团建体验比较好，是因为当时整个团队氛围本来就比较好，

@Sawyerhou 谢谢，

@NoOneNoBody 谢谢，我尝试一下，

@NoOneNoBody

这个场景的难点就是 字段名 = 乱码 + 数字，
而且字段很多，硬编码也得写 1000+次...

@NoOneNoBody

不仅仅 a1 a2 a3 b1 b2,,,
实际有 5000+字段，
而且字段名=字符串+数字，
字符串和数字范围都是无规律的，

直接硬编码太复杂了，

1 ）去年招人(公司要求是一本)，发现一个很神奇的现象，某应聘人高考的时候考了个二本/三本，毕业或者工作几年之后学校已经变成一本...

2 ）上个月回本科母校(某 211)，宿舍楼已经多建了很多栋，招生人数肯定是增加了的。跟学生沟通，学术素质明显比我当年强。

3) 随便搜 地名 + 近 x 年一本率，会发现一本率这几年都是上升的。
4) 或者搜 地名 + 学校 + 近 x 年招生人数，会发现基本上都是增加的。

社会进步，人类很多指标的趋势都是上升的，比如生活水平->平均身高增加，医疗条件->平均寿命增加，智力方面也是如此。
以前招保安身高要求 175 ，可能适龄男性里面只有 20%的人身高>175 ，
现在招保安身高要求 180 ，但是适龄男性里面有 25%的人身高>180 。
你说招保安的要求是变高了还是变低了？

看似要求变高(175 -> 180)，实则要求变低(top20% -> top25%)

加班如何，上海办公室具体位置？

方案 1：
婴儿在自己家，育儿嫂白班，一位老人住家，老人白天看着+做饭，晚上老婆带，老人辅助

方案 2：
婴儿在自己家，育儿嫂全天，一位老人早上来晚上回，老人看着+做饭，晚上育儿嫂带

方案 3：
婴儿住老人家，育儿嫂白班，老人看着+做饭，老婆下班了去老人家吃饭然后陪孩子玩一会，老婆等孩子睡了之后回自己家，晚上老人带睡

方案 4：
婴儿住老人家，育儿嫂全天，老人看着+做饭，老婆下班了去老人家吃饭然后陪孩子玩一会，老婆等孩子睡了之后回自己家，晚上育儿嫂带

你得分析具体是贵在什么地方，

1) 宝马子项多
330i 连发动机涉水险这种犄角旮旯的东西你都买了，子项比电车多一堆，能不贵么，

2) 车损险贵
在你的截图中看不到宝马的车损险是多少，估计也比电车高很多，
特斯拉车损 3102
极氪车损 2812 / 3268

3) 三者报价偏贵
330i 150w 三者 1858
特斯拉 200w 三者 697
极氪 300w 三者 669
极氪 300w 三者 897
是个人都能看出来 330i 的三者报价有问题，

4) BBA 4s 乱收费，车险估计是通过 4s 买的

op 的数据能得出的唯一结论：
宝马车主买车险多是冤大头

结合其他数据能得出的结论：
电车油车保险价格差距不大

我建议买个 3~5w 的二手，过几年结婚再换台好点的车。

停车费一个月 300~500 ，
油费 7 、8 毛一公里，如果只是周末出去玩玩，一年不会超过 1w 公里,
保养一年一两次，500~1000 ，
保险一年 2000~3000

刚毕业 1~2 年那会我觉得是最轻松的日子，
如果有台车周末生活真的会快乐很多，
包括谈恋爱，和女朋友出去玩，搬家...
这些东西不是能用钱衡量的，

我是 30 多岁结婚要孩子才买的车，
如果人生再来一次，我肯定毕业就买车。

昨天正好在想类似的问题，
我想的是，如果能让时间一直保持在某年(就像柯南永远长不大一样)，我会选择哪年...

我可能会选择初一吧，
去市里读书，
中午和同学一起踢球，
放学带着 1 块钱去网吧跟同学打 40 分钟红警，
年级 1000+人，期末考试我是 top20(如果一直保持能考清北)，
隔壁班有暗恋的女生，
爷爷奶奶外公外婆都还在身体也很好，
爸妈感情也很好，
自己每天都很开心，没什么压力，

不过已经回不去了，

a4 quattro

咨询 op 几个细节，
上海的大致工作地点，
上海 LLM 岗位的大概工作时长，
LLM 岗位的大致薪酬范围，

感谢~

是的...

大数据平台、数据中台 = 弄个很大的数据库
数据治理 = 给数据定个编码规则，顺便看看数据有没有缺失，乱码，格式错误
大数据分析 = 统计分析，打标签、分类
其实都是很简单的东西，包装一下就显得高大上，

LZ 说的另一方面是从业人员素质，我确实遇到过很多连基础的 SQL 都写不明白的人自称大数据专家...