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02:04查看AI文稿AI文稿大学里那些每年两个国家级奖项，三个省级奖项的比赛大神，到底是怎么拿到这么多奖的？给大家揭秘。这三个真相全都来自于我的学生的真实经历，希望能够帮到你。第一个真相和经验，大家先看看这张截图，如果你有同样的疑虑， 你感觉到自己人脉不行，你感觉到自己找不到人，就算你现在只有大一，凭什么我不能自己创造团队，然后招募人马？我很多学生大一的时候就是因为找不到人，自己开始带人的， 而带了人之后，好戏就在后面了。你会发现整个比赛的过程，你都需要自己独立去解决问题，代码不会没人帮你自己去想。模板找不到队员，队友找不到，每一个事情你要亲力亲为，但一旦你把这个过程扛过来了，你会得到巨额的成长。 我一个学生，跟我大一的时候一模一样，找了三个队友一起做一个比赛，最后三个队友两个把他放鸽子了，他和另外一个很靠谱的队友一起把这个比赛项目做下来了。做下来之后，他们比赛虽然挂掉了，但是他和 这一个一起做了的同学，最后在大二又参加了一次更有含金量的比赛。在经过这个比赛历练之后，他们在队友的选择上更加谨慎，更加靠谱了，又找到了两个更靠谱的人一起，最后他们就拿到了国家级的奖项。很多时候国家级的奖，省级的奖是有很大的运气成分在里面的， 但是运气的背后是你之前踩过的坑，是你之前因为比赛失败而做的针对性的复盘和努力，这些点都是看不到的东西。 第二个真相，靠谱的高含金量的比赛就这么一些，每一个专业所对应的靠谱的高含金量的比赛也就那几个对于所有大学生都适用的大小创，大小挑，大英赛，大数赛， 包括数学建模等等等等，这样一些比赛的含金量非常之高。每年在考研宝源复试的时候，非常受到老师的青睐，大家可以提早去关注，多去参与，但是很多时候这种帮助是隐性的，如果大家想读硕士以后，想去深造，各种各样的电脑技能，各种各样的 汇报展示技能，各种各样查找资料文献的技能，这些在比赛里面都会得到锻炼。第三个真相，如果你抱着非功利性的心态去参与比赛，更多的聚焦在提升自己的能力，聚焦在比赛本身做的怎么样，而不是你拿没拿奖上面的话，你整个人的比赛心态会非常轻松，简单来讲，你的运气可能更好， 能拿奖的人永远是少数，但如果你抱着非要拿奖的心态去参与比赛，你整个人会变得异常的浮躁，而更多建议大家抱着重在参与的心态去参加比赛。
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01:40查看AI文稿AI文稿九十秒告诉你欧冠的奖金怎么分配，想成为专家级的球迷，一定要看到最后。首先今年欧冠的总奖金二十点三亿欧元，零头的三千万欧直接分给资格赛淘汰的那些球队，别来沾边。剩下的二十亿大蛋糕分给所有参加正赛的球队，大家就记得一个口号就行了，叫做 五六六三。首先第一步五亿欧元评分给所有三十二支参赛球队，平均每支球队一千五百多万欧，直接给你拿走。 第二步就有意思了，这是根据过去十年你的欧战成绩，把三十二支球队依次来排名，第一名可以拿三十二份奖金，最后一名只能拿一份奖金，这个一份奖金是多少呢？就是用总共的六亿欧元，除以 一加二加三加四，一直加到三十二，总计是五百二十八六亿欧元除以五百二十八，每一份是一百一十三点七万，第一名拿三十二， 像皇家马德里这样的，可以拿到三千六百多万，而最后一名只能拿一百一十三点七万，这一下把大家的档次就拉开了，皇家马德里这样的球队，因为过去十年的卓越战绩，只要他进了欧冠，啥都不干，直接带走五千多万欧奖金。 那第三步的六一就是小组赛的赢球奖和评球奖，每赢一场二百八十万，每平一场九十三万，所以有些顶级豪门球队他们看不上这点赢球奖， 他们提前出现之后可能会放一到两场比赛，但是对于中小俱乐部来说，哪怕没有出现希望，他们也要争取赢球，因为二百八十万欧对于他们来说，这可是钱呐。 第四步就是剩下的三亿欧元，这个就简单了，晋级淘汰赛的奖金，比如说进十六强九百六十万，进八强一千零六十万，进四强一千二百五十万，进决赛一千五百五十万。听懂掌声点赞。
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05:56查看AI文稿AI文稿今天我们来讲一下生意参谋市场大盘数据隐藏的正确分析方式，感受数据带来的魅力。因为现在基本上大多数的人比较迷恋指引腕上面的操作技巧，对数据分析这一块，其实真正能分析到位的运营少之又少， 不是说你看个数据上涨下滑的幅度占比，这个就是分析数据。那么什么才是分析数据？我们开讲之前点点小爱心和关注，后续继续分享更多实操干货。 我们在日常分析市场大盘数据的时候，我们优先选择最近三十天的数据，因为最近三十天的数据能大幅度的观测行业最近三十天的一个行业走向。 首先我们来看一下十月二十七号一直到十一月二十五号一整个月三十天时间。首先从这边的数据来看，一零五八零一到高峰 期的一六九四九八，从搜索人气角度来说，整个行业相对来说它是比较平稳的阶段，因为这边的高峰期其实就是我们双十一期间，要不然也没有这么高。 那么我们在分析一个行业大盘数据的时候，我们首先看搜索人气跟访问人气这两个数据维度。 我们访问人气在最近三十天他有两个跳动，一个是十一月底，十一月初，还有一个呢是双十一期间， 而搜索人气只有一个跳动。另外我们来看一下访问人气跟搜索人气这两项指标的一个数据走向，也就是对比这两个数据指标之间的一个差别大不大。比如说这边的访问人气是一百一十一万，而搜索人气这边是五十万， 当你的搜索人气越接近你的访问人气的时候，意味着什么？首先，我们先要理解我们为什么要看搜索人气的趋势走势，因为搜索人气是精确的需求，代表了搜索流量， 所以搜索人气在市场大盘这边是一个很重要的数据指标，也就是说搜索人气越大，在这个类目他的精确需求人群他是越多的。 其次，我们在分析大盘数据这边，搜索人气和访问人气两者之间的比例倍数相差越小，意味着这个类目的流量结构偏向于搜索流量。 当你的访问人气和搜索人气越接近的时候，同时也意味着这个类目的用户偏向于搜索成交。 这个时候我们的推广应该更加侧重于直通车，因为这种类目是按照需求进行购买，因为如果是访问人气这边，他指的是多个流量渠道的总和，他不特指某个类目， 而搜索人气就是我们的搜索流量。所以当你的类目访问人气越接近搜索人气的时候，就意味着其他的流量渠道进来的流量非常少，也意味着你这个类目的用户不会有太多的渠道进来成交。 其次，我们来看一下搜索人气跟搜索热度这两项指标，当这两者之间的数据相差倍数越高，但是类目的支付件数偏低的时候，甚至是一键购买占比高的时候， 你像双肩包类目，用户往往购买的都是偏一件为主，当一个类目主要成交以一件为主，但是搜索人气和搜索热度相差的倍数很高的时候，就意味着用户购买的货比行为是比较前列的， 所以这种他的成交周期会比较长一点，所以遇到这种类目，我们产品的丰富度要提升上来。一个店铺你不要只做那么几个产品，你要让用户有更大的货比空间，无论在价格维度还是款式维度都要丰富起来。 那么在行业大盘数据里面还可以看到哪些隐藏的数据？比如说当你的加购人气、客群指数以及交易指数都有 一个比较大的波动，那么这个时候你的搜索人气这个时候没有太大的一个变化，也就是你整个市场的一个需求人群没有变化，但是他的需求量 是有加强的。这个时候说明你这个类目在最近的三四天里面有一个季节的变化，或者说节日的一个需求性在里面，这就是精确需求与交易指数之间的一个变动。 同时如果你的内幕出现了你的客群指数的变动，比交易指数的变动这个趋势要大的时候，这种情况就意味着内幕消费者客单价的一个倾向是有问题的，比如客群指数他的波动很大，但是你这边的交易指数 并没有随着客群指数的波动提升很多，说明最近类目偏向于低客单价的一个消费力。如果说你像我们最近三十天涉及到双十一这种活动的时候，那么你还要看他的一个加购人气， 其实你可以看到在最近三十天加购人气，其实在两波活动的时候，他是有一个爆发的，越往后他的加购人气是随之减少的，说明了最近用户购买的需求在减弱， 所以我们在分析市场大盘数据的时候，要看整体大盘的指标，不要单纯去看某一个数据指标他是怎么样的， 所以市场大盘隐藏了很多的数据维度，需要我们正确的去进行一个数据的解读。好的，今天我就聊到这边点个关注，我们下次继续聊。
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02:12查看AI文稿AI文稿各种世界大赛的奖金有多少？你看这是什么比赛不打巴掌比赛啊对了哈哈我要去参加，但是他也会打我吗？要，哈哈哈。这种比赛还要粉丝要奖金啊，你应该给对方钱哈哈哈哈。两千块钱，两千四百七十五块钱，我可以倒贴五百参加 哈哈哈哈哈那你猜获得诺贝尔奖会得多少奖金吧。应该不多吧，这个应该是荣誉比奖金重要吧。你得到诺贝尔之后你的福气在后头。哈哈哈哈哈哈铁哥获得诺贝尔奖会不会保赢？ 可以哎对了哈哈哈你可以骑着领导出去哈哈哈哈。五百万我很接近的再加一点。只加一点吗？我以为会往前万去 哈哈哈。我妈妈真的很尊重科学家，对人类有贡献感。六百万，六百八十五万，所以他兑换是他是瑞士币对，一千万瑞士币。你在说些你可以参加的项目。那不然我就 不能参加了吗。你可以参加扇耳光。哈哈哈哈哈哈我害怕了吗。跟你讲我参加这个比赛不是一个藤子我直接晕倒。哈哈哈哈下一个英雄联盟啊。对的，英雄 全球总决赛我参加过呀，全球两千万强。哈哈哈哈。我这个赛事每年奖金往往会有差别。我们来说 s 十一啊，就 e d g 那一年对一千万人也没有这么少啊。三百零五万，网界都是一百万美金，这届只有四十八万美金，行业不仅七毛。哈哈哈哈当时在 奖励了三百万现金。那也不多啊，后来老板给了他们每人一套广州珠江未来城的一套房子。这个比较实在。哈哈哈下一个就是你更熟悉了王者啊，对了，我其实比较适合这个斗地主啊哈哈哈哈。王者荣耀世界冠军杯，你猜去年重庆狼队获胜拿多少奖金？五百万，远远不止 一千万，让你拿到八百万，两千万，两千一百万，下一个都踏二。国际交警在创立于二零一一年，是一个全球性的电竞赛事，因奖金高而为零，哇哈哈哈。而且他们的奖金是众筹， 每年将大赛收入的百分之二十五进入奖池，然后使得他们的奖池越来越高，一切大概是一千多万，你猜一下，二零二一年两千万，五千万，合计大概一个亿啊，不止一个亿，不止啊，两点五亿左右，这已经像是彩票了，哈哈哈哈哈。
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06:00查看AI文稿AI文稿如果你喜欢或者擅长数学这类同学就非常适合来学统计学，月薪大概在一万五到两万之间。关于统计学专业，空旷这一个视频给你讲透。哈喽，大家好，我是艾瑞斯，我本科毕业于清华大学数学系，学的是概率统计方向，之后博士毕业于美国约翰霍夫基 大学生物统计系。博士毕业之后呢，我先是在美国宾西法尼亚大学做了一年半的博士后，现在是在一家国际药厂做生物统计师，希望能把我的学习和科研经验分享给更多的人。我个人理解，统计学就是用数学的方法对数据进行描述和分析的学科。统计学可以帮我们从数据中找到规律，从而做出更好的预测和 统计专业呢，对数学的要求比较高，所以数学类的课程非常重要。那数学类的课程主要有以下三大类，基础，数学课，概率论和统计。以前我们老师说过，数学是概率的基础，概率是统计的基础，所以最重 重要的就是基础的数学课。这其中包括大一的数学分析、高等代数以及高年级的十分系。其次是概率论相关的课程，比如概率论和数理统计学习过程等等。最后才是统计相关的课程，比如统计推断、线性回归、统计学习实践、序列分析、贝耶斯统计 等等。如果今后从事统计和数据分析相关的工作，这些统计课程里面学习的内容会经常用到。此外，编程能力也非常重要。编程的课程呢，包括两类，一类是和编程的底层逻辑和算法相关的课程，比如程序设计、基础数据结构等等，这些课程可以帮大家提高写代码的效率。 一类是编程语言，我建议大家至少熟练掌握 r 或者拍藏其中的一种，这两种编程语言在工作中是最常被用到的。统计专业对学习者的数学能力要求比较高，我觉得适合以下两类人来学习，第一类，如果你喜欢或者擅长数学，那又担心 基础数学就业面比较窄，那这类同学就非常适合来学统计学。在统计专业既可以学到理论的数学知识，也可以用理论的知识来解决实际问题，在就业的时候也相对会有更多的选择。 第二类，虽然你既不喜欢也不擅长数学，但是你能吃苦，因为对于绝大多数人来说，学习数学尤其是高等数学是一件非常痛苦的事情。如果你只是为了更好的就业前景而选择统计专业，最好具备吃苦耐劳的品质，这样你才有可能学好统计。 统计专业算是比较硬核的理科专业，除了数学和编程应技能的提升，抽象思维能力、逻辑思维能力、数理能力、分析能力在学习的过程中都会得到提升。此外，抗打击能力、抗压能力和忍耐力也会得到大幅提。 专业课的学习，我建议大家都去看一些国外的教材，会比国内的教材更通俗易懂一些，入门门槛也比较低。或者找一些 公开课，比如吴文达的机器学习系列课程口 sara 上面统计和数据分析相关的课程都是不错的自学资源。编程的学习，大家可以在 leaveco 上面多刷刷题，对我而言，视频是更简单直观的学习方式。我平时业余时间会看一些数学和统计 学的科普视频，可以帮我快速理解一个概念。这里给大家推荐 three two one brown 和 stat quest 的科普视频。我比较推荐大家在大学期间参加数学建模竞赛。数学建模需要比较好的数理基础和编程能力，参赛经历对未来不管是保研还是申请都非常有帮助。我周围同学参加比较多的是国赛和美赛， 就是全国大学生数学建模竞赛和美国大学生数学建模竞赛。未来想进入互联网行业的同学可以考虑参加开狗这样的算法类竞赛，这类竞赛对人工智能算法和编程能力有比较高的要求，参加比赛的项目经验在未来的求职过程中 也是非常加分的。统计算是一门万金油的工具类学科，就业方向还是比较广的。其中最对口的就是各个行业的数据分析类岗位，其中包括互联网公司、咨询公司、银行、券商、保险公司等等。其他的就业方向包括头行和私募基金的量化研究员、互联网公司的算法工程师、药企的统计师等等。 我建议大家在大学期间可以多去了解一下统计学在不同行业的应用，确定自己感兴趣的行业是金融、互联网还是生物医药。在研究生阶段可以结合自己感兴趣的行业进行深入学习。 另外要尽早去找实习，尽量去不同行业都体验一下，一方面更多的实习项目经验对未来的求职有非常大的帮助，另一方面，只有多尝试才知道自己喜欢哪个行业。兴趣是更强大、更持久的驱动力，建议大家在就业选择时把自己的兴趣放在第一位。统计专业就业在北上广深这样的一线 城市有一定的优势，因为大型的金融、互联网、生物医药公司在一线城市更多，对具备数据分析和建模能力的人才需求更大，个人未来发展的空间也相对较大。我个人认为统计专业读研还是有必要的， 有两个原因。首先呢，统计学在本科阶段的学习主要是在打数学基本功，大多数学生在研究生阶段才能找到就业方向。其次，统计相关的技术类岗位相对还是比较看重学历的，如果你想要进入大厂的话，一个研究生学历还是有必要的，除非你个人能力非常的强。 因为统计相关的大部分岗位在热门的金融互联网行业，所以就业薪酬整体还算可观。给大家分享我在国内工作的朋友提供的数据点，国内互联网行业的数据分析师月薪大概在一万五到两万之间， 大家参考。拿互联网行业来举例，数据分析师或者算法工程师未来的发展路径有两条，一个是做技术，不断 晋升成为技术专家。一个是做管理，不断晋升成为管理者。统计学可以跟很多学科交叉，跟现在热门的人工智能、机器学习、大数据等领域也有很强的相关性，就业前景还是不错的。大数据时代，数据分析的需求一直都在，统 专业的就业机会还是不少的。但另一方面，很多岗位比如数据分析师入门门槛并不高，在求职时会面临着和其他专业学生一起 竞争的巨大压力。最后来跟大家分享一些我对统计学的感悟吧。相比于当下高速发展的人工智能、机器学习等领域，统计学属于比较古老的传统学科了，大多数问题都已经被解决，也很难产生革命性的新的技术和方法。 虽然统计学是一个很强大的工具，但是传统意义上的统计学已经很难满足当下大数据、人工智能时代数据分析的需求了。 统计专业尤其打算从事技术类工作的同学，未来想要获得更好的发展，就一定要不断的去学习人工智能、机器学习等领域的新技术，并且把这些技术和自己的统计学知识结合起来，这样自己才能获得一定的不可替代性，在职场上走的更远。
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00:23查看AI文稿AI文稿部落联赛奖励分配临近联赛结束，老首领们对额外奖励的分配也很发愁，现在的分配方式无非就是三种，第一，根据联赛对战排名， 第二，根据部落里的职位，第三，根据部落捐兵量对联赛额外奖励进行分配。但无论选择哪一种方式，都会损失部分玩家利益，手里们也很是为难。
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