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    为何说敏感数据处理是数据安全防护线?如何处理敏感数据?

    敏感数据就是指不宜轻易泄露和外流的数据,一旦敏感数据泄露,就会对公司经营带来风险,常见的敏感数据包括身份证号、银行卡号以及公司经营情况、IP地址列表等数据,为什么说敏感数据处理是数据安全防护线?...怎样处理敏感数据? 为何说敏感数据处理是数据安全防护线? 1、敏感数据处理能保护客户隐私。...2、敏感数据处理能避免资金风险。公司的一些数据不适合向公众公布,包括公司网络结构、运营状况等数据,公司的银行账户信息也应当保密,对敏感数据进行处理,能够在一定程度上,避免资金交易风险。...3、敏感数据处理能保护商业机密。...为何说敏感数据处理是数据安全防护线?上文内容就是对该问题的解答,处理敏感数据的意义不可忽视,能够起到保护客户隐私和维护公司利益的作用,要采用专用技术和先进方案处理敏感数据。

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    域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?

    对于想要在网络上建设网站的用户而言,首先需要为网站购买一个合法的域名,不过很多人对于购买域名并没有实际的经验,因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?...域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址,只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站,并且域名和网址并不是相等的关系,域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现,提供域名的域名供应商在网络上是非常多的,那么域名哪里好?域名供应商如何来选择呢?...域名哪里好?如何挑选域名供应商?

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    哪里域名比较好 在购买域名的时候要注意些什么

    计算机互联网的世界丰富多彩,在互联网领域有很多我们看不见摸不着,但是又的确存在的东西,就拿互联网网站的域名来讲,这里边就有很多的知识,我们在个人做网站的时候少不了购买的就是域名和服务器,那么一般来讲去哪里域名更加靠谱呢...去哪里域名比较好 去哪里域名其实现如今我们普通人在购买域名的时候,只需要找到靠谱的域名交易平台就可以了,一般来讲这些交易平台都是非常正规的,选择那些大型可靠的平台,在交易之前想清楚自己想要什么,然后联系卖方进行交易就可以了...首先我们一定要清楚我们购买域名的地点是哪里,可以通过朋友推荐也可以是自己通过官方渠道购买,千万不要贪图便宜去那些小的商家购买,毕竟购买域名不是一次性的,它可以用好久,不能贪小便宜而损失了自己,其次在购买域名的时候...以上这些就是去哪里域名以及购买域名时需要注意的那些点,其他再有什么不懂的地方也都可以上网查询。

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    附书单|学Python听什么课,看什么书

    所以对于来咨询什么课的读者一般我只会建议认真筛选,一定要选择能及时响应你在学习Python过程中疑问并且给出答疑的课,其实课程内容大同小异,一定要让你的银子花在刀刃上。...Python基础 Python入门、基础类书籍不需要挑带你做这个项目那个项目的,能把Python从安装到配置到基础语法及操作讲完整即可,最好是类似于API的书哪里不会查哪里。...因此对我而言数据分析其实分为数据处理(数据清洗、可视化等),数据建模、分析两部分,下面推荐几本书。...《利用Python进行数据分析》动物书不多介绍,没什么废话,Pandas主要语法、操作都讲明白了,哪里不会查哪里,应该要准备一本,购买此本之后应该过滤掉大量篇幅安装、介绍、使用Pandas的书。...《Python数据分析与挖掘实战》强烈推荐,没什么废话,基本的数据处理挖掘方法都涉及到了,精华是有很多从具体的数据集出发一点一点带你做数据分析,读完之后面对一个数据集应该不会束手无策。

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    ”人货场”模型搞懂没?数据分析大部分场景都能用!

    零散,便宜的就批量 购买渠道:如果有物流配送,大件硬通货(米面油)在线上更省事,散件的就线下,最好能现场试吃几个避免踩雷 这些货物属性是常识,是自然规律,不会因为数据指标的计算方式而改变。...APP/微商城的吸引力又在哪里呢?这就涉及:场的问题 2 卖场属性分析 快速问一个问题:你今天中午准备吃啥?不要思考,马上回答! 十个同学有十个答不上来,对不对。...这叫促销敏感型用户。类似的,还可以打:刚性购买用户、异常天气购买用户、疫区用户等等标签,这些可能区分度更高(如下图) ? 4 人货场模型搭建 有了三个维度的基础理解,就能用来综合解释问题。...有引流款,但价格没优势 场角度: 用户习惯未建立,二次登陆都很少 二次登陆有,但没有进到购买页 进到购买页,但未下单 各自建立假设后,有两种方法建立整体思路: 第一, 从数据出发,哪个问题严重就从哪里下手...第二, 从业务出发,最近发生哪些大事,从哪里下手 (如下图) ?

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    用户分析体系,该如何搭建

    1、用户消费频次 2、用户互动频次 第四步:用户活动参与分析 经过前三步,已经对三个基础问题有了了解: 1、谁是高价值用户 2、用户从哪里来 3、用户到哪里去 之后可以思考:如何提升用户价值。...常见的优惠有五种形式 满减型:XX元商品,优惠XX金额。 折扣型:XX商品,原价X折销售 赠型:XX件商品,得Y件赠品。...理论上,需要: 1、促销五表关联清晰 2、避免全品类/无门槛的券 3、避免用户抵用券/商品抵用券叠加 这样才能有清晰的数据可分析 有了这些基础数据,分析就大有可为: 1、哪些用户是优惠敏感型?...哪些是不敏感的? 2、不敏感的用户,忠于什么商品?在哪些特定场景下消费? 3、敏感的用户,是否薅羊毛薅过量?业绩不足的时候,拉他们出来顶上!

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    《数据安全法》来了,企业如何未雨绸缪?腾讯安全有话说

    第二十七条要求,开展数据处理活动采取相应的技术措施和其他必要措施,保障数据安全。 第二十九条要求,开展数据处理活动应当加强风险监测。 第三十条要求,定期对数据处理活动开展风险评估。...在整个数据处理过程开展风险监测和风险评估。如不履行数据安全保护义务,则会被追究法律责任。 明确了条款规定,我们再来看一下具体应该如何落地。...且不说如何在海量数据中,准确识别其中的敏感数据,如果靠人工盘点,就连哪里可能存在数据,都有很大的机率遗漏。如何选择合适的技术工具,保证不会重要数据无遗漏,便极为重要。...图1.png 数据安全中心内置丰富的识别规则,用户通过执行识别任务,识别资产中的敏感数据,并进行分类分级。用户可通过“数据资产地图”,从资产的角度,查看数据分类分级结果。...还可以通过“敏感数据检索”,从敏感数据的角度,从所有资产中,检索指定的敏感数据。

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    Python数据分析实战(1)数据分析概述

    亿+条Email 淘宝双十一10680+个新订单 12306出票1840+张 在大数据时代,出现了三大变革: 从随机样本到全量数据 从精确性到混杂性 从因果关系到相关关系 举一个典型的例子:男士到超市尿布会顺带买一些啤酒...,通过大数据分析出的结果促使超市在尿布的货架附近放一些啤酒,从而增大销量,尿布与啤酒之间没有因果关系,但是存在着某种相关关系。...3.成为数据分析师之路 成为数据分析师的自我修养: 敏感 探究 细致 务实 数据分析师需要具备的技能如下: 熟悉Excel数据处理 数据敏感度较强 熟悉公司业务和行业知识 掌握数据分析方法 相关分析法...(2)由于Python有不断改良的库,使其成为数据处理任务的一大代替方案,结合其在通用编程方面的强大实力,完全可以只是用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序,其中: 常用数据分析库 Numpy

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    写代码是最容易赚钱的方式之一

    在选人和互相改造团队上是一种权衡和取舍 没有过多接触商业的研发,常常沉浸在如何高效写出一段代码,如何运行效率到极致上,这无可厚非,因为可以升职加薪,在码农职场领域,这是一条当之无愧的道路 然而,人的精力在哪里...,成就就会在哪里,花了更多时间去研究代码高效,那么对外部世界就不那么敏感,对人就不那么敏感,往往掌握技术的同学很难把技术变现 每一种商业的变现无不是和为他人提供价值有关,而这种提供的价值又是建立在信任的基础上...为什么别人会你的?商业世界里往往有产品有Idea不重要,而是在一个如此人口众多,科技高度发达的社会里,你的产品如何有不同或者不可替代的价值?...每一个支撑点都需要人,做一个产品需要优秀的人,做一个好的销售让客户和自身双赢需要人,做渠道让客户和自己形成信任需要优秀的人,有更多的钱才能有优秀的人,形成一个无限循环,最终又变成了找人、管理、培训,用钱去这些

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