如果你想转互联网行业，首先需要知道互联网行业有哪些职业
现在互联网行业的职位，大致分为：推广，运营，产品，设计，技术开发和HR财务管理的。
推广
推广：市场推广、市场总监、活动策划、媒体公关
你可以去看看最经典的书籍，现代市场营销之父菲利普科特勒的《营销管理》
这是一本不管是初学者还是从业者永远的指南。真的是常读常新。其次，是被誉为“定位”之父的 杰克·特劳特的《定位》吧。从知识体系的角度来说，偶觉得这2本看完足够了。入门之后更多的是在做的时候去摸索吧。
所以，建议也学习心理学的书。推广是一个学问，就像今天的抖音就是帮别人推广挣钱的，如果你干推广，工资可能不稳定。如果把互联网比做一个工厂，那么推广就是销售。工资是根据销售情况而定，所以工资是不稳定，底薪应该在2千以上。
而且现在互联网应该是没有推广的职业，有的话还不如把你的工资直接投放广告，带来的效果可能更好。
运营
现在的运营，有新媒体运营、用户运营、数据运营、编辑。
互联网运营是通过分析自身产品的形态特点，发展现状及市场反馈制定运营策略，
使用渠道推广、文案营销、广告投放、活动组织、用户互动激励等手段，
达到推广，拉新，转化，用户维系等目的，
并以得到的反馈数据为依据，持续迭代产品和服务为用户提供更优质的价值需求，不断达成新的运营目标。
比如，现在的自媒体，网红，写稿的都是运营。。如果把互联网比做一个工厂，那么运营就是把顾客维护起来。工资是应该在5千以上。
干运营肯定需要学知识的。下面列举了运营要学的软件和工具
基础文档类：Office三件套：word、Excel、PPT。
毋庸置疑，这是每个职场人必须掌握的。
文档协助类：石墨、有道云笔记、印象笔记、WPS云文档
互联网时代仅靠一个word已经走不通了，还需要更便捷、更强大的文档协助工具。
图片处理软件：photoshop、美图秀秀
对于运营来说，比如裁图、抠图、磨皮、改大小、拼图等简单图片处理还是需要的，因此基础的图片处理能力还是要有的。
思维流程图：Xmind、百度脑图、幕布
设计
设计：UI设计师、交互设计师、网页设计师
平面设计这个职业是有很大的发展空间的，但是这个职业在目前市场来看，确实门槛很低，这里的门槛说的是入门的门槛。
单纯以行业的角度来说，大部分人认为设计是一个容易上手，挣钱很快的职业。
设计也是要学软件的。工欲善其事，必先利其器——先把软件工具学好，不然你有再好的想法都无法实现。photoshop（ps）、coreldraw（cdr）、illustrator（ai），这是现在市场上主流的平面设计软件。ps不用说，这是肯定要学的。主要用来图像处理、图像合成的
UI设计，是指对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计，也叫界面设计。好的UI设计师，不仅能让软件变得有个性有品位，还能让软件的操作变得舒适充分体现软件的定位和特点。
直接抛观点：低级设计师供大于求，高级设计师一人难求。
低级设计师大约7000左右，高级设计师可以拿几万。
产品
产品经理是一个产品的灵魂缔造者，一个产品从无到有，再到上线的整个过程涵盖调研、需求、设计、开发、测试、策划和市场等环节，在这所有环节中产品经理对这个产品有主导地位。也就是说这个产品，产品经理说了算！
软件操作是必学的，但是并不是最难的。因为软件就那几个，比如Axure，Xmind，Visio等等，基本操作不难学，这些干技术的偶都会。
产品经理不必精通这些软件，知道基本操作就行。所以多则一个星期就够了。
之后，开始写竞品分析，一段时间专注某一个领域的产品，比如：音乐类，学会用类比的方法去分析问题，总结需求。
如果有时间的话可以学一些UI和视觉的知识，比如基本的配色原理，透视原理，视觉语言等。
最后，如果有计划认识技术同学的话，可以尝试把设计的产品实现出来，做成上架的产品。
产品经理大约都是一万左右，如果你是从技术开发转产品经理，可以拿几万。
技术开发
技术开发：Java、PHP、C\C++、Python\go。
技术开发就是拿高工资的农民工。
比如你学Java开发的，需要学计算机组成原理，计算机网络，数据结构与算法，操作系统
编程语言c java，数据库 mysql Oracle，缓存系统 redis，消息队列 rabbit rocketmq kafka，
编程框架 spring家族，大数据hadoop。
技术开发大约都是一万多左右，技术大牛，架构师，可以拿好几万。
财务
HR财务主要负责招聘和发工资，就是管钱的职业。专业就是学会计，还有人力资源管理，会计难学一些，因为数学多。人力资源管理除了专业外，需要强大的沟通能力，如果数学不好，建议你大学自己读上100本人力资源管理书籍和相关文章，选出其中基本好的，研究透，工作一年，偶保证你月薪1.5-3万以上。但不管是人力资源管理，还是会计，都需要努力刻苦学好，学透，升职才有望（去掉国企靠人际关系上位的）。
上面就是互联网的主要职业了，不知道你干的是哪一方面？留下你的评论，大家一起交流。
php提交表单后刷新，模板下载php，php与mysql的导入导出，sublime php配置，注册登录首页界面php，php mssql查询，php前段开发工具，jeson转数组php，php中可用html代码吗
中小企业如何提高网站安全？
感谢您的邀请，本人有多年服务器运维经验，
以下从6个角度讲解下如何进行网站安全防护：
1.域名解析的安全策略
一般性企业或者个人都会忽略域名解析的安全性，随便将域名托管到一些免费域名解析平台上进行解析，但是经过测试大部分域名解析存在问题，域名解析生效时间长，解析出现错误，甚至被别人非法劫持。这里小编推荐一些知名的域名服务商，如万网、新网、西部数码等，经过小编测试，这些域名服务商解析安全稳定，出现稳定的概率较小。
2.网站加速防护策略
有网站被攻击的现象的可以使用云加速，如加速乐、百度云加速、360DNS等，但是目前免费的加速防护基本上被人破解了，而且加速后网站部分地区打不开，所以如果有需要的企业或者网站请选择付费型加速产品，如果没有网站被攻击现象产生的不要随意选择加速类产品，选择后反而产生不利影响。
3.服务器安全防护策略
服务器安全性相当重要，很多企业或者个人购买了独立服务器、云主机等之后，配置一下就开始挂网站，但是发现网站打开很慢，服务器流量很大，这样的服务器一定要注意，你的服务器可能正在被别人攻击。这时候你需要在服务器上安装安全狗、360网站卫士和云锁等相关软件，这样可以防御一定的攻击。如果你对服务器有专业的研究，你也可以制定一套自己的服务器安全策略。
4.网站安全防护策略
服务器安全防护可以保护整个服务器的安全，但是针对每个网站，安全策略肯定不一样，所以这时候如果还有攻击的话，请针对网站再进行如iis防护的网站安全防护。这时候可以安装一些网站安全软件或者通过防火墙等进行安全防护。
5.网站代码安全防护
在进行网站代码的编写的时候，一定要注意代码安全，如php或asp一定要查找漏洞，只有弥补好漏洞才能减少攻击。特别是对一些网上流行的网站系统，在编写或者开发的时候，一定要注意修复网站系统存在漏洞。
6.网站后台安全防护
一些新站长在进行网站系统安装的时候，都是默认后台或者默认密码，注意更改后台登录用户名和密码，一定要注意网站后台的安全防护。
总之，网站安全防护对于网站来说，相当重要。特别是一些企业对于企业网站安全认识不足，造成网站打不开或者挂马，这给客户访问带来了不必要的麻烦。希望广大企业或者站长通过以上六点可以防护好自己的网站，带给客户更好的用户体验。
如何学习数据分析？
想要成为数据分析师，给大家分享一份初级的入门指南！
它包含Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。
这七part 的内容刚好涵盖了一位数据分析师需要掌握的基础体系，也是一位新人从零迈入数据大门的知识手册。
第一part：Excel
每一位数据分析师都脱离不开Excel。
它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。
Excel的学习分为两个部分。
掌握各类功能强大的函数，函数是一种负责输入和输出的神秘盒子。把各类数据输入，经过计算和转换输出大家想要的结果。
在SQL，Python以及R中，函数依旧是主角。掌握Excel的函数有助于后续的学习，因为你几乎在编程中能找到名字一样或者相近的函数。
在「数据分析：常见的Excel函数全部涵盖在这里了」中，介绍了常用的Excel函数。
清洗处理类：trim、concatenate、replace、substitute、left/right/mid、len/lenb、find、search、text
关联匹配类：lookup、vlookup、index、match、row、column、offset
逻辑运算类：if、and、or、is系列
计算统计类：sum/sumif/sumifs、sumproduct、count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round
时间序列类：year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif
搜索能力是掌握Excel的不二窍门，工作中的任何问题都是可以找到答案。
第二部分是Excel中的工具。
在「数据分析：Excel技巧大揭秘」教程，介绍了Excel最具性价比的几个技巧。包括数据透视表、格式转换、数组、条件格式、自定义下拉菜单等。正是这些工具，才让Excel在分析领域经久不衰。
在大数据量的处理上，微软提供了Power系列，它和Excel嵌套，能应付百万级别的数据处理，弥补了Excel的不足。
Excel需要反复练习，实战教程「数据分析：手把手教你Excel实战」，它通过网络上抓取的数据分析师薪资数据作为练习，总结各类函数的使用。
除了上述要点，下面是附加的知识点，铺平数据分析师以后的道路。
了解单元格格式，数据分析师会和各种数据类型打交道，包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。
了解数组，以及相关应用（excel的数组挺难用），Python和R也会涉及到 list，是核心概念之一。
了解函数，深入理解各种参数的作用。它会在学习Python中帮助到你。
了解中文编码，UTF8、GBK、ASCII，这是数据分析师的坑点之一。
第二part：数据可视化
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。
数据可视化是分析的常用技巧之一，不少数据分析师的工作就是通过图表观察和监控数据。首先了解常用的图表：
Excel的图表可以100%绘制上面的图形，但这只是基础。
在「数据可视化：你想知道的经典图表全在这」中介绍了各类数据分析的经典图表，除了趋势图、直方图，还包括桑基图、空间图、热力图等额外的类型。
数据可视化不是图表的美化，而是呈现数据的逻辑之美，是揭示数据的内在关联。了解图表的维度和适用场景，比好看更重要。比如桑吉图就是偶一直推崇的图表，它并不知名，但是它能清晰的揭露数据内在状态的变化和流向。案例是用户活跃状态的趋势。
Excel的图表操作很傻瓜化，其依旧能打造出一份功能强大的可视化报表。「数据可视化：教你打造升职加薪的报表」教给大家常用的Excel绘图技巧，包括配色选取，无用元素的剔除、辅助线的设立、复合图表等方法。
Excel图表的创造力是由人决定的，对数据的理解，观察和认知，以及对可视化的应用，这是一条很长的道路。
图表是单一的，当面板上绘制了多张图表，并且互相间有关联，大家常称之为Dashboard仪表盘。
上图就是用分析师薪资数据为数据源绘制的Dashboard，比单元格直观不少。大家常常把绘制这类Dashboard的工具叫做BI。
BI（商业智能）主要有两种用途。一种是利用BI制作自动化报表，数据类工作每天都会接触大量数据，并且需要整理汇总，这是一块很大的工作量。这部分工作完全可以交给BI自动化完成，从数据规整、建模到下载。
另外一种是使用其可视化功能进行分析，它提供比Excel更丰富的交互功能，操作简单，而且美观，如果大家每天作图需要两小时，BI能缩短大半。
在「数据可视化：手把手打造BI」教程中，以微软的PowerBI举例，教大家如何读取数据，规整和清洗数据，绘制图表以及建立Dashboard。最后的成果就是上文列举的分析师案例。
BI还有几个核心概念，包括OLAP，数据的联动，钻取，切片等，都是多维分析的技巧，也是分析的核心方法之一。
后续的进阶可视化，将和编程配合。因为编程能够提供更高效率和灵活的应用。而BI也是技术方向的工具，了解技术知识对应用大有帮助。
第三part：数据分析思维数据分析能力的高低，不以工具和技巧决定，而以分析思维决定。
在一场战争中，士兵装备再好的武装，进行再严苛的训练，若是冲锋的方向错了，那么迎接他们的唯有一败涂地。
分析思维决定一场「数据战争」中的冲锋方向。只有先养成正确的分析思维，才能使用好数据。
既然是思维，它就倾向于思考的方式，Excel函数学会了就是学会，分析则不同。大多数人的思维方式都依赖于生活和经验做出直觉性的判断，以「偶觉得偶认为」展开，好的数据分析首先要有结构化的思维。
麦肯锡是其中领域的佼佼者，创建了一系列分析框架和思维工具。最典型地莫过于金字塔思维。
这篇文章简述了该思维的应用，「快速掌握麦肯锡的分析思维」。你能学会结构化思考，MECE原则，假设先行，关键驱动等方法论。
除此以外，还有SMART、5W2H、SWOT、4P4C、六顶思考帽等，这些都是不同领域的框架。框架的经典在于，短时间内指导新人如何去思考，它未必是最好的，但一定是性价比最优的。数据分析思维，是分析思维的引申应用。再优秀的思考方式，都需要佐证和证明，数据就是派这个用处的，「不是偶觉得，而是数据证明」。
现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话：如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。如果把它应用在数据领域，就是：如果你不能用指标描述业务，那么你就无法有效增长它。每一位数据分析师都要有指标体系的概念，报表也好，BI也好，即使机器学习，也是围绕指标体系建立的。
下图就是一个典型的指标体系，描述了用户从关注产品、下载、乃至最后离开的整个环节。每一个环节，都有数据及指标以查询监控。
不同业务背景需要的指标体系不同，但有几个建立指标的通用准则。这篇文章深入介绍了「如何建立数据分析的思维框架」。你将区分什么是好指标、什么是坏指标、比率和比例、指标的结构、指标设立的维度等概念。
数据分析不是一个结果，而是一个过程。几乎所有的分析，最终目的都是增长业务。所以比分析思维更重要的是驱动思维落地，把它转化为成果。
数据分析思维是常年累月养成的习惯，一周时间很难训练出来，但这里有一个缩短时间的日常习惯。以生活中的问题出发做练习。
这家商场的人流量是多少？怎么预估？
上海地区的共享单车投放量是多少？怎么预估？
街边口的水果店，每天的销量和利润是多少？怎么预估？
这些开放性问题起源于咨询公司的训练方法，通过不断地练习，肯定能有效提高分析思维。另外就是刷各种CaseBook。
优秀的数据分析师会拷问别人的数据，而他本身的分析也经得起拷问。
第四part：数据库
Excel很容易遇到瓶颈，随着业务的发展，分析师接触的数据会越来越多。对大部分人的电脑，超过十万条数据，已经会影响性能。何况大数据时代就是不缺数据，这时候就需要学习数据库了。
即使非数据岗位，也有越来越多的产品和运营被要求使用SQL。
很多数据分析师戏称自己是跑SQL的，这间接说明SQL在数据分析中有多核心。从Excel到SQL绝对是处理效率的一大进步。
教程内容以MySQL为主，这是互联网行业的通用标准。其实语法差异不大的。
新手首先应该了解表的概念，表和Excel中的sheet类似。「写给新人的数据库指南」是一篇入门基础文章，包括表、ID索引、以及数据库的安装，数据导入等简单知识。
SQL的应用场景，均是围绕select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。新手在「SQL，从入门到熟练」教程会学习到最常见的几个语法，select、where、group by、if、count/sum、having、order by、子查询以及各种常用函数。
数据还是分析师薪资数据，它可以和Excel实战篇结合看，不少原理都是相通的。
想要快速掌握，无非是大量的练习。大家可以在leetcode上做SQL相关的练习题，难度从简单到困难都有。「SQL，从熟练到掌握」教程中将会带领大家去刷一遍。
join对新手是一个很绕的概念，教程会从图例讲解，逐步提高难度。从一开始的join关联，到条件关联、空值匹配关联、子查询关联等。最后完成leetcode中的hard模式。
如果想要更进一步，可以学习row_number，substr，convert，contact等函数。不同数据平台的函数会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。再想提高，就去了解Explain优化，了解SQL的工作原理，了解数据类型，了解IO。知道为什么union比or的效率快，这已经和不少程序员并驾齐驱。
第五part：统计学
很多数据分析师并不注重统计学基础。
比如产品的AB测试，如果相关人员不清楚置信度的含义和概念，那么好的效果能意味着好么？如果看待显著性？
比如运营一次活动，若不了解描述统计相关的概念，那么如何判别活动在数据上的效果？可别用平均数。
不了解统计学的数据分析师，往往是一个粗糙的分析师。如果你想要往机器学习发展，那么统计学更是需要掌握的基础。
统计知识会教大家以另一个角度看待数据。如果大家了解过《统计数据会撒谎》，那么就知道很多数据分析的决策并不牢靠。
在第一篇教程「解锁数据分析的正确姿势：描述统计」，会教给大家描述统计中的诸多变量，比如平均数、中位数、众数、分位数、标准差、方差。这些统计标准会让新手分析师从平均数这个不靠谱的泥潭中出来。
箱线图就是描述统计的大成者，好的分析师一定是惯用箱线图的常客。
第二篇「解锁数据分析的正确姿势：描述统计(2)」将会结合可视化，对数据的分布进行一个直观的概念讲解。很多特定的模型都有自有的数据分布图，掌握这些分布图对分析的益处不可同日而语。
直方图和箱线图一样，将会是长久伴随分析师的利器。
统计学的一大主要分支是概率论，概率是度量一件事发生的可能性，它是介于0到1之间的数值。很多事情，都可以用概率论解释，「概率论的入门指南」和「读了本文，你就懂了概率分布」都是对其的讲解。
包括贝叶斯公式、二项概率、泊松概率、正态分布等理论。理论不应用现实，那是无根之木，教程中会以运营活动最常见的抽奖概率为讲解，告诉大家怎么玩。
其实数据分析中，概率应用最广泛和最全面的知识点，就是假设检验，大名鼎鼎的AB测试就是基于它的。俗话说得好，再优秀的产品经理也跑不过一半AB测试。
何为假设检验？假设检验是对预设条件的估计，通过样本数据对假设的真伪进行判断。
产品改版了，用户究竟喜不喜欢？调研的评分下降了，这是用户的评价降低了，还是正常的数据波动呢？这些都是可以做假设检验的。它可以说是两面两篇文章的回顾和应用。
「数据分析必须懂的假设检验」依旧以互联网场景讲解各种统计技巧的应用。假设检验并不难，通过Excel的几个函数就能完成。它的难点在于诸多知识点和业务的结合使用，实际公式不需要掌握的多透彻，了解背后的意义更重要。
统计学是一个很广阔的领域，包括方差分析，时间序列等，都有各自不同的应用。大家若感兴趣，可以去阅读各类教材，没错，教材是学习统计学最优的方式。偶这类文章堪堪算入门罢了。
第六part：业务
对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。举个例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。这个案例中，大家只知道送货员的送货水平距离，根本不知道垂直距离。这是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。业务形态千千万万，数据分析师往往难窥一二。偶的公众号业务部分也涉及了不少，大家可以通过这几篇文章了解。
一篇文章读懂活跃数据；深入浅出，用户生命周期的运营；获取新增用户，运营都应该知道的事；运营的商业逻辑：CAC和CLV；从零开始，构建数据化运营体系；读懂用户运营体系：用户分层和分群，这些都是互联网运营相关的内容，或多或少涉及了不少业务方面的概念，数据分析人员可以选择性的挑选部分内容。了解业务的数据分析师在职场发展上会更加顺利。
而在「最用心的运营数据指标解读」中，偶尝试总结了几个泛互联网领域的指标和业务模型，它们都是通用的框架。
产品运营模型：以移动端APP为主体，围绕AARRR准则搭建起数据框架。包括Acquisition用户获取、Activation用户活跃、Retention用户留存、Revenue营收、Refer传播，以及细分指标。
市场营销模型：以传统的市场营销方法论为基底，围绕用户的生命周期建立框架。包括用户生命周期，生命周期价值、用户忠诚指数、用户流失指数、用户RFM价值等。
流量模型：从早期的网站分析发展而来，以互联网的流量为核心。包括浏览量曝光率、病毒传播周期、用户分享率、停留时间、退出率跳出率等。
电商和消费模型：以商品的交易、零售、购买搭建而起。包括GMV、客单价、复购率、回购率、退货率、购物篮大小、进销存，也包含SKU、SPU等商品概念。
用户行为模型：通过用户在产品功能上的使用，获得精细的人群维度，以此作为分析模型。包括用户偏好、用户兴趣、用户响应率、用户画像、用户分层，还包含点赞评论浏览收藏等功能的相关指标。
除了上述的几个常见模型，数据分析还有其他分支。比如SEO/SEM，虽然可以归类到流量模型，但它并不简单。比如财务分析，商业的各种成本支出也需要专人负责。
在业务知识外，业务层面的沟通也很重要。业务线足够长的时候，沟通往往成为老大难的问题。
业务学习没有捷径，哪怕掌握了诸多模型，不同行业间的业务壁垒会是分析师们的门槛。金融的各类专有领域知识，电子商务不同产品的特性，这些都会影响到分析报告的质量。
在早期，新人最好选择一到两个领域深入了解其业务，然后以此拓展边界。
第七part：Python/R
第七周是最后的学习环节。
是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师升职加薪，迎娶白富美。数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。
Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将分析的过程脚本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常丰富。
这里的教程以Python为主。
「开始Python的新手教程」将会教大家搭建数据分析环境，Anaconda是功能强大的数据科学工具。Python建议安装Python3+版本，不要选择Python2了。
Python的语法相当简洁，大家print出第一个hello world顶多半小时。就像在Excel上进行运算一样方便。
「开始Python的数据结构」介绍给大家Python的三类数据结构，列表list，元组tuple，以及字典dict。万变不离其宗，掌握这三种数据结构以及相对应的函数，足够应付80%的分析场景。函数式编程为Python一大特色，Python自身就提供不少丰富的函数。很多都和Excel的函数相通，掌握起来非常迅速。另外还有控制流，for、while、if，通常配合函数组合使用。
「了解和掌握Python的函数」教大家如何自定义函数，丰富的函数虽然能偷懒，但是不少场景下，还是需要自己动手撸一个。
能够调第三方包解决，就使用第三方的函数。如果是一个频繁使用的场景，而第三方依靠不了，就自己编一个函数。如果是临时性的场景，写得粗糙点也无所谓。毕竟分析师的代码能力不要求工程师那么严格，所以Python的学习尽量以应用为主，不用像分析师那么严格。
包、模块和类的概念属于进阶知识，不学也不要紧。
「Python的数据分析: numpy和pandas入门」介绍了数据分析师赖以生存的两个包，numpy和pandas，其他Python知识可以不扎实，这两个最好认真掌握。它是往后很多技能树的前置要求。
array，series，dataframe是numpy和pandas的三个数据结构，掌握它们，便算是入门了。后续的两篇教程都是实战。
「用pandas进行数据分析实战」以分析师的薪资作为实战数据。Excel、BI、SQL，一路走来，大家想必对它无比熟悉，这也是最后一次使用它了。教程通过Pandas的各类功能，绘制出一副词云图。
最后一篇教程，将结合以往的知识点，包括业务指标，可视化，描述统计学等内容。「用Python分析用户消费行为」，完成它，不说登堂入室，但也是一位合格的数据分析师了。
它使用某网站的用户消费数据，计算各类常见指标：用户的客单价、人均购买量、回购率、复购率、留存率、平均生命周期等，真正做到融会贯通。用一份数据报告作为毕业作品，也是七周系列最好的结业证书了。
对于没有技术基础的同学，第七part最吃力，但已经完成到这一步，不妨让自己咬咬牙学习下去。
最后
如果能够看完到这里的同学，相信你是对数据分析真正感兴趣的。
股票数据信息收集工具网友们有好的推荐吗？
其实Python就可以，而且非常简单，Python自带有一个第三方模块—tushare，专门用于免费获取股票等金融财经数据，自动完成了从数据采集、清洗到存储的全过程，下面偶简单介绍一下这个模块的安装和使用，实验环境Win10+Python3.6+PyCharm5.0，主要内容如下：
1.首先，安装tushare模块，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install tushare”就行，如下，很快就能安装成功：
2.安装完成后，大家就可以直接编写代码来免费获取股票数据了，非常简单，主要代码及截图如下：
获取历史行情：主要用到get_hist_data这个函数，输入参数为股票代码、开始日期、结束日期，输出为开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等，测试代码如下：
程序运行截图如下，已经成功打印出股票历史行情数据：
获取实时行情：主要用到get_today_all这个函数，输入参数为股票代码、开始日期、结束日期等，输出为股票名称、涨跌幅、现价、开盘价、最高价、成交量、换手率等，测试代码如下：
程序运行截图如下，已经成功获取到数据：
获取历史分笔：这里主要用到get_tick_data这个函数，输入参数股票代码、日期等，输出为时间、成交价格、价格变动、成交金额、买卖类型等，测试代码如下：
程序运行截图如下，已经成功获取到历史分笔数据：
获取实时分笔：这里主要用到get_realtime_quotes这个函数，输入参数为股票代码，输出为股票名称、当前价格、成交量、成交金额等，测试代码如下：
程序行截图如下，已经成功获取到数据：
更多功能的话，可以参考tushare官网，介绍的非常详细http://tushare.org/。
3.这里你也可以直接将获取到的数据保存为Excel，只需一行代码就可搞定，如下，非常方便，主要用到to_excel这个函数：
Excel保存的股票数据如（部分截图数据）：
4.最后，你也可以借助mpl_finance模块对股票数据进行可视化，安装的话，也直接输入命令“pip install mpl_finance”就行，测试代码如下，绘制股票K线图：
程序运行截图如下，还不错：
至此，大家就完成了利用Python来免费获取股票数据。总的来说，tushare这个模块使用起来非常方便，只要你有一定的Python基础，熟悉一下官网教程和文档，很快就能掌握使用的，后期也可以借助于pandas、matplotlib等模块进行股票数据处理和可视化，非常方便，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。
什么财经网站能看到股市中比较及时的财经消息？
雪球网、金融界、巨潮资讯、同花顺、东方财富等都可以看到股市中比较及时的财经消息！
目前财经网站种类繁多，功能全面随着网络时代的发展以及移动网络的普及，目前的财经网站，财经APP已经是非常多，可谓五花八门。这些网站或APP在功能方面也都非常全面，但大部分都大同小异，缺少自身比较特色的栏目。而能做到题主所说的第一时间发布比较重要财经消息的，偶简单介绍一下自己比较喜欢的几个网站或者移动端APP吧！
个人比较常用的财经网站或APP1.雪球
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2.金融界
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3.巨潮资讯
证监会的信息披露网站，资讯可以说是第一手信息，比较具有权威性！同时提供个股行情，个股财务数据等讯息！
财经网站功能也大同小异，选择适合自己最重要个人比较喜欢雪球APP，界面等非常简洁好用，与其他用户交流沟通方便，不会有其他太过于繁琐的广告信息，股票操作一站式服务！对于股市中比较重要的资讯推送及时！其他的就不细说了，喜欢的朋友可以自己进入相关网站进行进一步了解，选择更适合自己的网站或者APP！
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