style="text-indent:2em;">各位老铁们好，相信很多人对数据条怎么弄好看都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于数据条怎么弄好看以及该如何学习大数据知识的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
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大家有被大数据杀熟过吗
看到这个标题，感觉高大上的科技大数据被冤枉，被利用。大数据
大数据是近年来很流行，很热门，潮流的一个词，一项技术，被热传，热用。并且大数据技术给人们生活，生产带来便利，深受人们喜爱，喜欢，企业广泛使用，尤其互联网企业，政府公共基础设施等。
大数据给人们优势的同时，也被别有用心的企业利用，谋取利益，窗户开了，在新鲜空气进来的同时，苍蝇蚊子也飞进来。
以互联网购物为例，人们在购物的同时，被大数据画像。比如你喜欢买什么衣服，经常去的店家，什么时间段去，价格是多少等这些指标，都成为大数据画像的点，无形中你就有了一副购物画像，被互联网公司捕获，被推广或者卖给某些需要的公司，作为商业投递，类似于我们被贩卖的电话号码，个人信息。
这些公司得到这些信息后，对你做精准推荐。比如360网页推荐，淘宝推荐，各类APP推荐，同时还可以修改数据，价格等。
这时候大数据杀熟就成为网红名词，权威性的人民日报做了批评性报道。
如何避免被大数据杀熟我没有过多的网购，也没有高频旅游定酒店，网页浏览少，所以大数据杀熟，还没有冲过我的护城河。
要想人不知，除非己莫为，古语精辟概括。今天人们被大数据监控，成了现代版，精准的高科技警察，验证古人精髓。
要想不被大数据杀熟，给杀熟的机会，除非你不上网，不购物，不用各类APP，远离网络，回到传统时代。
谢谢各位老铁留言讨论关于大数据杀熟的那些事，顺手点点【关注】成为朋友，希望你的每次到访都有新的收获。股票60日均线走势图要怎么看
60日均线非常重要，是做中期波段的买卖线，也是牛熊趋势的转换线。
一、看方向60日均线的方向，就是中期波段的方向。当60日均线方向改变时，往往是较大中级行情或牛熊转换的起止时段。
以上图上证指数为例，上图红色圆圈左侧，60日均线走平，说明趋势已经由原来的上升趋势进入转势阶段，红色圆圈右侧，60日均线开始下行，敏感的投资者就知道趋势已经发生改变，很可能进入熊市，应该果断清仓避险了。红色圈到黄色框一段，60日均线明显向下，这段时间就是熊市，空仓吧。至于上图黄色框内60日均线向下斜率减小，只能说明跌势变缓，可能在筑底，但只能当熊市看当熊市来做。
二、看拐点就是通过当日k线收盘价或者最高和最低价与60日均线的百分比大小，来判定当前价格偏离中期60日均线的程度，这就是60日乖离率BIAS，通过数值，可以大概推测盈亏比，制定中期进场和离场的大概价位。一般情况而言，当60日乖离率达到±12%时，趋势可能反转，向60日均线靠拢。当60日乖离率±3-5时，趋势可能反转，远离60日均线。个股不一样，股性不一样，乖离率值大小有点差别。
三、看赔率“K线是水，均线是舟，水能载舟，亦能覆舟”。经过上面拐点的大致判断后，要预想，如果乖离率达到拐点进入后趋势没有反转，而是向不利方向发展可能的空间，从而确立盈亏比（赔率）的大小，估计可能存在的风险。凡事盈亏比小于2，就不要进入，盈亏比达到3以上，才可以操作。另外，根据k线和60日均线位置以及k线技术组合，也能大概进行辅助判断。
再以上图上证指数为例，截止到今天2018年11月26日，60日乖离率位-3.36，按照以往下跌的反弹位置，大概乖离率要达到-8%到-10%，就算达到-6%到-7%，指数也相应到2505-2478点，所以目前还要耐心等待。如果在-6%开始进入，跌倒-8%，还有2个点空间，而向上可能有6个点空间里面，盈亏比可以达到3，那反弹就可以介入。
60日均线是关键的均线，是中期趋势的转折线，也是中期趋势拐点买卖的参考线。大道至简，如此而已。
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该如何学习大数据知识
谢谢邀请！
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
学习大数据首先要根据自身的知识结构选择学习方向，比如数学和统计学专业的学生可以选择数据分析方向，而计算机专业的学生可以选择大数据开发方向，不同的学习方向需要制定不同的学习计划。
虽然不同的学习方向往往需要学习不同的内容，但是对于零基础的学习者来说，以下三方面基础知识是都需要学习的：
第一：编程语言。不论是选择大数据分析方向还是大数据应用开发方向，掌握编程语言都是学习大数据的重要基础。目前在大数据领域应用比较广泛的语言包括Java、Python、Scala、R和Go等，其中Java在Hadoop平台应用比较多，而Scala在Spark平台应用比较普遍。从目前的应用趋势来看，学习Python则是不错的选择，既可以从事大数据开发，也可以从事大数据分析。
第二：大数据平台。学习大数据知识绕不过大数据平台，大数据平台承载了分布式存储和分布式计算的核心任务，所以大数据平台研发也是目前大数据领域的重要岗位。目前Hadoop和Spark是比较适合初学者学习的大数据平台，一方面是其开源的属性，另一方面Hadoop对于硬件的要求也比较低。
第三：算法。大数据技术的核心诉求是数据价值化，而目前数据价值化的主要方式就是数据分析，所以掌握算法不仅对于数据分析岗位非常重要，对于大数据开发岗位也具有现实的意义。可以说，大数据产业链内大量的岗位任务都要围绕算法展开，所以掌握算法是学习大数据技术的核心任务之一。学习算法可以从一些经典的算法开始，比如kNN、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等等。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
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