mac php教程，PHP主要功能？
PHP 能做任何事。PHP 主要是用于服務端的腳本程序，因此可以用 PHP 來完成任何其它的 CGI 程序能夠完成的工作，例如收集表單數(shù)據(jù)，生成動態(tài)網頁，或者發(fā)送／接收 Cookies。但 PHP 的功能遠不局限于此。
PHP 腳本主要用于以下三個領域：
（1）服務端腳本。這是 PHP 最傳統(tǒng)，也是最主要的目標領域。開展這項工作需要具備以下三點：PHP 解析器（CGI 或者服務器模塊）、web 服務器和 web 瀏覽器。需要在運行 web 服務器時，安裝并配置 PHP，然后，可以用 web 瀏覽器來訪問 PHP 程序的輸出，即瀏覽服務端的 PHP 頁面。如果只是實驗 PHP 編程，所有的這些都可以運行在自己家里的電腦中。請查閱安裝一章以獲取更多信息。
（2）命令行腳本。可以編寫一段 PHP 腳本，并且不需要任何服務器或者瀏覽器來運行它。通過這種方式，僅僅只需要 PHP 解析器來執(zhí)行。這種用法對于依賴 cron（Unix 或者 Linux 環(huán)境）或者 Task Scheduler（Windows 環(huán)境）的日常運行的腳本來說是理想的選擇。這些腳本也可以用來處理簡單的文本。請參閱 PHP 的命令行模式以獲取更多信息。
編寫桌面應用程序。對于有著圖形界面的桌面應用程序來說，PHP 或許不是一種最好的語言，但是如果用戶非常精通 PHP，并且希望在客戶端應用程序中使用 PHP 的一些高級特性，可以利用 PHP-GTK 來編寫這些程序。用這種方法，還可以編寫跨平臺的應用程序。PHP-GTK 是 PHP 的一個擴展，在通常發(fā)布的 PHP 包中并不包含它。
（3）PHP 能夠用在所有的主流操作系統(tǒng)上，包括 Linux、Unix 的各種變種（包括 HP-UX、Solaris 和 OpenBSD）、microsoft Windows、Mac OS X、RISC OS 等。今天，PHP已經支持了大多數(shù)的 web 服務器，包括 Apache、Microsoft Internet Information Server（IIS）、Personal web Server（PWS）、Netscape 以及 iPlant server、Oreilly Website Pro Server、Caudium、Xitami、OmniHTTPd 等。對于大多數(shù)的服務器，PHP 提供了一個模塊；還有一些 PHP 支持 CGI 標準，使得 PHP 能夠作為 CGI 處理器來工作。
如何學習數(shù)據(jù)分析？
想要成為數(shù)據(jù)分析師，給大家分享一份初級的入門指南！
它包含Excel、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析思維、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學、業(yè)務、以及Python。
這七part 的內容剛好涵蓋了一位數(shù)據(jù)分析師需要掌握的基礎體系，也是一位新人從零邁入數(shù)據(jù)大門的知識手冊。
第一part：Excel
每一位數(shù)據(jù)分析師都脫離不開Excel。
它是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數(shù)據(jù)量，它可以應付絕大部分分析工作。雖然現(xiàn)在機器學習滿地走，Excel依舊是無可爭議的第一工具。
Excel的學習分為兩個部分。
掌握各類功能強大的函數(shù)，函數(shù)是一種負責輸入和輸出的神秘盒子。把各類數(shù)據(jù)輸入，經過計算和轉換輸出我們想要的結果。
在SQL，Python以及R中，函數(shù)依舊是主角。掌握Excel的函數(shù)有助于后續(xù)的學習，因為你幾乎在編程中能找到名字一樣或者相近的函數(shù)。
在「數(shù)據(jù)分析：常見的Excel函數(shù)全部涵蓋在這里了」中，介紹了常用的Excel函數(shù)。
清洗處理類：trim、concatenate、replace、substitute、left/right/mid、len/lenb、find、search、text
關聯(lián)匹配類：lookup、vlookup、index、match、row、column、offset
邏輯運算類：if、and、or、is系列
計算統(tǒng)計類：sum/sumif/sumifs、sumproduct、count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round
時間序列類：year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif
搜索能力是掌握Excel的不二竅門，工作中的任何問題都是可以找到答案。
第二部分是Excel中的工具。
在「數(shù)據(jù)分析：Excel技巧大揭秘」教程，介紹了Excel最具性價比的幾個技巧。包括數(shù)據(jù)透視表、格式轉換、數(shù)組、條件格式、自定義下拉菜單等。正是這些工具，才讓Excel在分析領域經久不衰。
在大數(shù)據(jù)量的處理上，微軟提供了Power系列，它和Excel嵌套，能應付百萬級別的數(shù)據(jù)處理，彌補了Excel的不足。
Excel需要反復練習，實戰(zhàn)教程「數(shù)據(jù)分析：手把手教你Excel實戰(zhàn)」，它通過網絡上抓取的數(shù)據(jù)分析師薪資數(shù)據(jù)作為練習，總結各類函數(shù)的使用。
除了上述要點，下面是附加的知識點，鋪平數(shù)據(jù)分析師以后的道路。
了解單元格格式，數(shù)據(jù)分析師會和各種數(shù)據(jù)類型打交道，包括各類timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。
了解數(shù)組，以及相關應用（excel的數(shù)組挺難用），Python和R也會涉及到 list，是核心概念之一。
了解函數(shù)，深入理解各種參數(shù)的作用。它會在學習Python中幫助到你。
了解中文編碼，UTF8、GBK、ASCII，這是數(shù)據(jù)分析師的坑點之一。
第二part：數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。
數(shù)據(jù)可視化是分析的常用技巧之一，不少數(shù)據(jù)分析師的工作就是通過圖表觀察和監(jiān)控數(shù)據(jù)。首先了解常用的圖表：
Excel的圖表可以100%繪制上面的圖形，但這只是基礎。
在「數(shù)據(jù)可視化：你想知道的經典圖表全在這」中介紹了各類數(shù)據(jù)分析的經典圖表，除了趨勢圖、直方圖，還包括桑基圖、空間圖、熱力圖等額外的類型。
數(shù)據(jù)可視化不是圖表的美化，而是呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的邏輯之美，是揭示數(shù)據(jù)的內在關聯(lián)。了解圖表的維度和適用場景，比好看更重要。比如桑吉圖就是我一直推崇的圖表，它并不知名，但是它能清晰的揭露數(shù)據(jù)內在狀態(tài)的變化和流向。案例是用戶活躍狀態(tài)的趨勢。
Excel的圖表操作很傻瓜化，其依舊能打造出一份功能強大的可視化報表。「數(shù)據(jù)可視化：教你打造升職加薪的報表」教給大家常用的Excel繪圖技巧，包括配色選取，無用元素的剔除、輔助線的設立、復合圖表等方法。
Excel圖表的創(chuàng)造力是由人決定的，對數(shù)據(jù)的理解，觀察和認知，以及對可視化的應用，這是一條很長的道路。
圖表是單一的，當面板上繪制了多張圖表，并且互相間有關聯(lián)，我們常稱之為Dashboard儀表盤。
上圖就是用分析師薪資數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源繪制的Dashboard，比單元格直觀不少。我們常常把繪制這類Dashboard的工具叫做BI。
BI（商業(yè)智能）主要有兩種用途。一種是利用BI制作自動化報表，數(shù)據(jù)類工作每天都會接觸大量數(shù)據(jù)，并且需要整理匯總，這是一塊很大的工作量。這部分工作完全可以交給BI自動化完成，從數(shù)據(jù)規(guī)整、建模到下載。
另外一種是使用其可視化功能進行分析，它提供比Excel更豐富的交互功能，操作簡單，而且美觀，如果大家每天作圖需要兩小時，BI能縮短大半。
在「數(shù)據(jù)可視化：手把手打造BI」教程中，以微軟的PowerBI舉例，教大家如何讀取數(shù)據(jù)，規(guī)整和清洗數(shù)據(jù)，繪制圖表以及建立Dashboard。最后的成果就是上文列舉的分析師案例。
BI還有幾個核心概念，包括OLAP，數(shù)據(jù)的聯(lián)動，鉆取，切片等，都是多維分析的技巧，也是分析的核心方法之一。
后續(xù)的進階可視化，將和編程配合。因為編程能夠提供更高效率和靈活的應用。而BI也是技術方向的工具，了解技術知識對應用大有幫助。
第三part：數(shù)據(jù)分析思維數(shù)據(jù)分析能力的高低，不以工具和技巧決定，而以分析思維決定。
在一場戰(zhàn)爭中，士兵裝備再好的武裝，進行再嚴苛的訓練，若是沖鋒的方向錯了，那么迎接他們的唯有一敗涂地。
分析思維決定一場「數(shù)據(jù)戰(zhàn)爭」中的沖鋒方向。只有先養(yǎng)成正確的分析思維，才能使用好數(shù)據(jù)。
既然是思維，它就傾向于思考的方式，Excel函數(shù)學會了就是學會，分析則不同。大多數(shù)人的思維方式都依賴于生活和經驗做出直覺性的判斷，以「我覺得我認為」展開，好的數(shù)據(jù)分析首先要有結構化的思維。
麥肯錫是其中領域的佼佼者，創(chuàng)建了一系列分析框架和思維工具。最典型地莫過于金字塔思維。
這篇文章簡述了該思維的應用，「快速掌握麥肯錫的分析思維」。你能學會結構化思考，MECE原則，假設先行，關鍵驅動等方法論。
除此以外，還有SMART、5W2H、SWOT、4P4C、六頂思考帽等，這些都是不同領域的框架。框架的經典在于，短時間內指導新人如何去思考，它未必是最好的，但一定是性價比最優(yōu)的。數(shù)據(jù)分析思維，是分析思維的引申應用。再優(yōu)秀的思考方式，都需要佐證和證明，數(shù)據(jù)就是派這個用處的，「不是我覺得，而是數(shù)據(jù)證明」。
現(xiàn)代管理學之父彼得·德魯克說過一句很經典的話：如果你不能衡量它，那么你就不能有效增長它。如果把它應用在數(shù)據(jù)領域，就是：如果你不能用指標描述業(yè)務，那么你就無法有效增長它。每一位數(shù)據(jù)分析師都要有指標體系的概念，報表也好，BI也好，即使機器學習，也是圍繞指標體系建立的。
下圖就是一個典型的指標體系，描述了用戶從關注產品、下載、乃至最后離開的整個環(huán)節(jié)。每一個環(huán)節(jié)，都有數(shù)據(jù)及指標以查詢監(jiān)控。
不同業(yè)務背景需要的指標體系不同，但有幾個建立指標的通用準則。這篇文章深入介紹了「如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架」。你將區(qū)分什么是好指標、什么是壞指標、比率和比例、指標的結構、指標設立的維度等概念。
數(shù)據(jù)分析不是一個結果，而是一個過程。幾乎所有的分析，最終目的都是增長業(yè)務。所以比分析思維更重要的是驅動思維落地，把它轉化為成果。
數(shù)據(jù)分析思維是常年累月養(yǎng)成的習慣，一周時間很難訓練出來，但這里有一個縮短時間的日常習慣。以生活中的問題出發(fā)做練習。
這家商場的人流量是多少？怎么預估？
上海地區(qū)的共享單車投放量是多少？怎么預估？
街邊口的水果店，每天的銷量和利潤是多少？怎么預估？
這些開放性問題起源于咨詢公司的訓練方法，通過不斷地練習，肯定能有效提高分析思維。另外就是刷各種CaseBook。
優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師會拷問別人的數(shù)據(jù)，而他本身的分析也經得起拷問。
第四part：數(shù)據(jù)庫
Excel很容易遇到瓶頸，隨著業(yè)務的發(fā)展，分析師接觸的數(shù)據(jù)會越來越多。對大部分人的電腦，超過十萬條數(shù)據(jù)，已經會影響性能。何況大數(shù)據(jù)時代就是不缺數(shù)據(jù)，這時候就需要學習數(shù)據(jù)庫了。
即使非數(shù)據(jù)崗位，也有越來越多的產品和運營被要求使用SQL。
很多數(shù)據(jù)分析師戲稱自己是跑SQL的，這間接說明SQL在數(shù)據(jù)分析中有多核心。從Excel到SQL絕對是處理效率的一大進步。
教程內容以MySQL為主，這是互聯(lián)網行業(yè)的通用標準。其實語法差異不大的。
新手首先應該了解表的概念，表和Excel中的sheet類似。「寫給新人的數(shù)據(jù)庫指南」是一篇入門基礎文章，包括表、ID索引、以及數(shù)據(jù)庫的安裝，數(shù)據(jù)導入等簡單知識。
SQL的應用場景，均是圍繞select展開。增刪改、約束、索引、數(shù)據(jù)庫范式均可以跳過。新手在「SQL，從入門到熟練」教程會學習到最常見的幾個語法，select、where、group by、if、count/sum、having、order by、子查詢以及各種常用函數(shù)。
數(shù)據(jù)還是分析師薪資數(shù)據(jù)，它可以和Excel實戰(zhàn)篇結合看，不少原理都是相通的。
想要快速掌握，無非是大量的練習。大家可以在leetcode上做SQL相關的練習題，難度從簡單到困難都有。「SQL，從熟練到掌握」教程中將會帶領大家去刷一遍。
join對新手是一個很繞的概念，教程會從圖例講解，逐步提高難度。從一開始的join關聯(lián)，到條件關聯(lián)、空值匹配關聯(lián)、子查詢關聯(lián)等。最后完成leetcode中的hard模式。
如果想要更進一步，可以學習row_number，substr，convert，contact等函數(shù)。不同數(shù)據(jù)平臺的函數(shù)會有差異，例如Presto和phpMyAdmin。再想提高，就去了解Explain優(yōu)化，了解SQL的工作原理，了解數(shù)據(jù)類型，了解IO。知道為什么union比or的效率快，這已經和不少程序員并駕齊驅。
第五part：統(tǒng)計學
很多數(shù)據(jù)分析師并不注重統(tǒng)計學基礎。
比如產品的AB測試，如果相關人員不清楚置信度的含義和概念，那么好的效果能意味著好么？如果看待顯著性？
比如運營一次活動，若不了解描述統(tǒng)計相關的概念，那么如何判別活動在數(shù)據(jù)上的效果？可別用平均數(shù)。
不了解統(tǒng)計學的數(shù)據(jù)分析師，往往是一個粗糙的分析師。如果你想要往機器學習發(fā)展，那么統(tǒng)計學更是需要掌握的基礎。
統(tǒng)計知識會教大家以另一個角度看待數(shù)據(jù)。如果大家了解過《統(tǒng)計數(shù)據(jù)會撒謊》，那么就知道很多數(shù)據(jù)分析的決策并不牢靠。
在第一篇教程「解鎖數(shù)據(jù)分析的正確姿勢：描述統(tǒng)計」，會教給大家描述統(tǒng)計中的諸多變量，比如平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、分位數(shù)、標準差、方差。這些統(tǒng)計標準會讓新手分析師從平均數(shù)這個不靠譜的泥潭中出來。
箱線圖就是描述統(tǒng)計的大成者，好的分析師一定是慣用箱線圖的常客。
第二篇「解鎖數(shù)據(jù)分析的正確姿勢：描述統(tǒng)計(2)」將會結合可視化，對數(shù)據(jù)的分布進行一個直觀的概念講解。很多特定的模型都有自有的數(shù)據(jù)分布圖，掌握這些分布圖對分析的益處不可同日而語。
直方圖和箱線圖一樣，將會是長久伴隨分析師的利器。
統(tǒng)計學的一大主要分支是概率論，概率是度量一件事發(fā)生的可能性，它是介于0到1之間的數(shù)值。很多事情，都可以用概率論解釋，「概率論的入門指南」和「讀了本文，你就懂了概率分布」都是對其的講解。
包括貝葉斯公式、二項概率、泊松概率、正態(tài)分布等理論。理論不應用現(xiàn)實，那是無根之木，教程中會以運營活動最常見的抽獎概率為講解，告訴大家怎么玩。
其實數(shù)據(jù)分析中，概率應用最廣泛和最全面的知識點，就是假設檢驗，大名鼎鼎的AB測試就是基于它的。俗話說得好，再優(yōu)秀的產品經理也跑不過一半AB測試。
何為假設檢驗？假設檢驗是對預設條件的估計，通過樣本數(shù)據(jù)對假設的真?zhèn)芜M行判斷。
產品改版了，用戶究竟喜不喜歡？調研的評分下降了，這是用戶的評價降低了，還是正常的數(shù)據(jù)波動呢？這些都是可以做假設檢驗的。它可以說是兩面兩篇文章的回顧和應用。
「數(shù)據(jù)分析必須懂的假設檢驗」依舊以互聯(lián)網場景講解各種統(tǒng)計技巧的應用。假設檢驗并不難，通過Excel的幾個函數(shù)就能完成。它的難點在于諸多知識點和業(yè)務的結合使用，實際公式不需要掌握的多透徹，了解背后的意義更重要。
統(tǒng)計學是一個很廣闊的領域，包括方差分析，時間序列等，都有各自不同的應用。大家若感興趣，可以去閱讀各類教材，沒錯，教材是學習統(tǒng)計學最優(yōu)的方式。我這類文章堪堪算入門罷了。
第六part：業(yè)務
對于數(shù)據(jù)分析師來說，業(yè)務的了解比數(shù)據(jù)方法論更重要。舉個例子，一家O2O配送公司發(fā)現(xiàn)在重慶地區(qū)，外賣員的送貨效率低于其他城市，導致用戶的好評率降低。總部的數(shù)據(jù)分析師建立了各個指標去分析原因，都沒有找出來問題。后來在訪談中發(fā)覺，因為重慶是山城，路面高低落差比較夸張，很多外賣人員的小電瓶上不了坡…所以導致送貨效率慢。這個案例中，我們只知道送貨員的送貨水平距離，根本不知道垂直距離。這是數(shù)據(jù)的局限，也是只會看數(shù)據(jù)的分析師和接地氣分析師的最大差異。業(yè)務形態(tài)千千萬萬，數(shù)據(jù)分析師往往難窺一二。我的公眾號業(yè)務部分也涉及了不少，大家可以通過這幾篇文章了解。
一篇文章讀懂活躍數(shù)據(jù)；深入淺出，用戶生命周期的運營；獲取新增用戶，運營都應該知道的事；運營的商業(yè)邏輯：CAC和CLV；從零開始，構建數(shù)據(jù)化運營體系；讀懂用戶運營體系：用戶分層和分群，這些都是互聯(lián)網運營相關的內容，或多或少涉及了不少業(yè)務方面的概念，數(shù)據(jù)分析人員可以選擇性的挑選部分內容。了解業(yè)務的數(shù)據(jù)分析師在職場發(fā)展上會更加順利。
而在「最用心的運營數(shù)據(jù)指標解讀」中，我嘗試總結了幾個泛互聯(lián)網領域的指標和業(yè)務模型，它們都是通用的框架。
產品運營模型：以移動端APP為主體，圍繞AARRR準則搭建起數(shù)據(jù)框架。包括Acquisition用戶獲取、Activation用戶活躍、Retention用戶留存、Revenue營收、Refer傳播，以及細分指標。
市場營銷模型：以傳統(tǒng)的市場營銷方法論為基底，圍繞用戶的生命周期建立框架。包括用戶生命周期，生命周期價值、用戶忠誠指數(shù)、用戶流失指數(shù)、用戶RFM價值等。
流量模型：從早期的網站分析發(fā)展而來，以互聯(lián)網的流量為核心。包括瀏覽量曝光率、病毒傳播周期、用戶分享率、停留時間、退出率跳出率等。
電商和消費模型：以商品的交易、零售、購買搭建而起。包括GMV、客單價、復購率、回購率、退貨率、購物籃大小、進銷存，也包含SKU、SPU等商品概念。
用戶行為模型：通過用戶在產品功能上的使用，獲得精細的人群維度，以此作為分析模型。包括用戶偏好、用戶興趣、用戶響應率、用戶畫像、用戶分層，還包含點贊評論瀏覽收藏等功能的相關指標。
除了上述的幾個常見模型，數(shù)據(jù)分析還有其他分支。比如SEO/SEM，雖然可以歸類到流量模型，但它并不簡單。比如財務分析，商業(yè)的各種成本支出也需要專人負責。
在業(yè)務知識外，業(yè)務層面的溝通也很重要。業(yè)務線足夠長的時候，溝通往往成為老大難的問題。
業(yè)務學習沒有捷徑，哪怕掌握了諸多模型，不同行業(yè)間的業(yè)務壁壘會是分析師們的門檻。金融的各類專有領域知識，電子商務不同產品的特性，這些都會影響到分析報告的質量。
在早期，新人最好選擇一到兩個領域深入了解其業(yè)務，然后以此拓展邊界。
第七part：Python/R
第七周是最后的學習環(huán)節(jié)。
是否具備編程能力，是初級數(shù)據(jù)分析和高級數(shù)據(jù)分析的風水嶺。數(shù)據(jù)挖掘、BI、爬蟲、可視化報表都需要用到編程。掌握一門優(yōu)秀的編程語言，可以讓數(shù)據(jù)分析師升職加薪，迎娶白富美。數(shù)據(jù)分析領域最熱門的兩大語言是R和Python。R的優(yōu)點是統(tǒng)計學家編寫的，缺點也是統(tǒng)計學家編寫。涉及各類統(tǒng)計函數(shù)和工具的調用，R無疑有優(yōu)勢。但是大數(shù)據(jù)量的處理力有不逮，學習曲線比較陡峭。
Python則是萬能的膠水語言，適用性強，可以將分析的過程腳本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常豐富。
這里的教程以Python為主。
「開始Python的新手教程」將會教大家搭建數(shù)據(jù)分析環(huán)境，Anaconda是功能強大的數(shù)據(jù)科學工具。Python建議安裝Python3+版本，不要選擇Python2了。
Python的語法相當簡潔，大家print出第一個hello world頂多半小時。就像在Excel上進行運算一樣方便。
「開始Python的數(shù)據(jù)結構」介紹給大家Python的三類數(shù)據(jù)結構，列表list，元組tuple，以及字典dict。萬變不離其宗，掌握這三種數(shù)據(jù)結構以及相對應的函數(shù)，足夠應付80%的分析場景。函數(shù)式編程為Python一大特色，Python自身就提供不少豐富的函數(shù)。很多都和Excel的函數(shù)相通，掌握起來非常迅速。另外還有控制流，for、while、if，通常配合函數(shù)組合使用。
「了解和掌握Python的函數(shù)」教大家如何自定義函數(shù)，豐富的函數(shù)雖然能偷懶，但是不少場景下，還是需要自己動手擼一個。
能夠調第三方包解決，就使用第三方的函數(shù)。如果是一個頻繁使用的場景，而第三方依靠不了，就自己編一個函數(shù)。如果是臨時性的場景，寫得粗糙點也無所謂。畢竟分析師的代碼能力不要求工程師那么嚴格，所以Python的學習盡量以應用為主，不用像分析師那么嚴格。
包、模塊和類的概念屬于進階知識，不學也不要緊。
「Python的數(shù)據(jù)分析: numpy和pandas入門」介紹了數(shù)據(jù)分析師賴以生存的兩個包，numpy和pandas，其他Python知識可以不扎實，這兩個最好認真掌握。它是往后很多技能樹的前置要求。
array，series，dataframe是numpy和pandas的三個數(shù)據(jù)結構，掌握它們，便算是入門了。后續(xù)的兩篇教程都是實戰(zhàn)。
「用pandas進行數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)」以分析師的薪資作為實戰(zhàn)數(shù)據(jù)。Excel、BI、SQL，一路走來，大家想必對它無比熟悉，這也是最后一次使用它了。教程通過Pandas的各類功能，繪制出一副詞云圖。
最后一篇教程，將結合以往的知識點，包括業(yè)務指標，可視化，描述統(tǒng)計學等內容。「用Python分析用戶消費行為」，完成它，不說登堂入室，但也是一位合格的數(shù)據(jù)分析師了。
它使用某網站的用戶消費數(shù)據(jù)，計算各類常見指標：用戶的客單價、人均購買量、回購率、復購率、留存率、平均生命周期等，真正做到融會貫通。用一份數(shù)據(jù)報告作為畢業(yè)作品，也是七周系列最好的結業(yè)證書了。
對于沒有技術基礎的同學，第七part最吃力，但已經完成到這一步，不妨讓自己咬咬牙學習下去。
最后
如果能夠看完到這里的同學，相信你是對數(shù)據(jù)分析真正感興趣的。
有什么冷門但好用的軟件呢？
Essentialpim PRO:日程管理和知識管理的大神級軟件，惠普、三星、佳能等知名公司的選擇。不但可以當做日程管理軟件，還可以作為知識管理軟件：
獨立數(shù)據(jù)庫，確保安全。多端通過wifi同步：
該軟件得到國際大牌公司認可：
這樣一款軟件，價格并不高。
當然，如果你愿意，可以選擇河蟹版。
說完了傳統(tǒng)知識管理軟件，還有時下比較熱門的雙鏈筆記軟件：
簡單了解一下什么是雙鏈筆記，不需要搞懂復雜概念，和熱門的知識管理軟件NOTION做一個比較：
據(jù)說，roam edit未來的發(fā)展空間和底層架構都比NOTION大整整一圈。
Roam到底能做什么，能解決什么問題？
簡單來說，就是：讓知識能用
類似下面的圖：
為什么這樣的圖能讓知識更有效呢？
看下圖案例（軟件-全世界的界面）：
知識之間、信息之間建立關聯(lián)，只要知道任何一個關鍵點，就能順藤摸瓜的構建整個知識大廈。
這才是真正的有用、能用的知識。
軟件界面（太復雜，拉轟僅僅在初步摸索階段）：
XYplorer：文件管理的超冷門超強大軟件一位大V這樣評價它：
看看它酷炫又實用的界面：
當然還可以選擇以下軟件：
qdir
qttabbar+clover
one commander
tc
訊讀PDF:拉轟目前認為最好的PDF軟件，沒有之一
下面的思維導圖是目前的推薦軟件：
拉轟出品，必屬精品
蘋果mac電腦為啥如此受歡迎？
蘋果電腦一直談不上有多受歡迎吧，畢竟MacBook Air/pro分辨7999元和9999元的基礎售價，實在談不上多又好，而且這個售價的電腦居然不帶獨顯，相對于同價位別的品牌，都能買到市場上的中高端配置的游戲本了，另外還有Mac系統(tǒng)，喜歡的人覺得像嬰兒般的肌膚絲滑流暢，不喜歡的人覺得反人類。
所以即使從市場占比上看，蘋果電腦也談不上多么受歡迎，使用人群還是偏小眾了一點。
你以為我是果黑嗎，其實不是，從2015款到2017款/2019款/2020 m1款一路用來的老用戶，只有一句贊嘆，蘋果Mac電腦yysd。
接下來說說對于一名多年使用的老用戶來說，自行劃分的蘋果電腦的三個時代。
2015款MacBook Pro最后一代信仰 MacBook Pro 2015第一臺電腦其實是2015款 MacBook Air，用了半年多之后實在受不了那個泛白的屏幕和顆粒感，加錢換了MacBook Pro。
相當于同一年都上手了2015款的Air/pro，其實大部分人上手蘋果電腦的原因很簡單，非常非常有腔調（還是覺得那兩個字形容起來酣暢淋漓，但怕被說是臟話），當時市場上幾乎還都是塑料質感的黑色機身，只有蘋果是精致的銀色一體化鋁合金機身，還帶著白色的信仰燈，星巴克最強氛圍組這個稱號，還有誰能配得上。
其實用的時間長了之后，你會發(fā)現(xiàn)2015款MacBook Pro，真的是最后一代信仰了，在當時的工業(yè)設計及制造工藝上，這款電腦是當之無愧的巔峰，拋開信仰燈不說，極其好用的磁吸充電接口，單手開合的屏幕，p3廣色域級別的視網膜屏幕，完善的接口，流暢的系統(tǒng)，吊打同行6-8小時的續(xù)航時間，在那個時代做到極致的機身厚度和重量等等等等，即使在2021年的今天再次打開朋友的這款電腦（后面出給朋友了），依然是好不落后的體驗和外觀，滿滿的情懷。
只說接口，后面的都是弟弟當然這款電腦也不是沒有缺點，最明顯的就是屏幕涂層，一旦保護不好就像白癜風一樣這邊一塊那邊一塊，另外還有軟件兼容性，當時wps還沒有適配，微軟的office跨平臺文件格式兼容性又極度不友好，就連基礎的辦公可能有時候都讓人絞盡腦汁，但這些都沒辦法阻擋它的出色，在那時候就外觀設計而言，這是一款最好的電腦，沒有之一。
開始向未來改變的2017/2019款MacBook Pro說句走心的話，有時候真的不能只看網上的評測，衣服合不合適，要穿上身才知道，2015款之后的Mac電腦也是這樣。
沒了信仰燈，沒了豐富又實用的接口，沒了磁吸充電接口之后，幾乎所有網友包括我在內，對蘋果充滿了深深的失望，當時計劃2015款電腦用到壽命結束后就更換戴爾的xps系列了，但是當時準備換電腦的時候，剛好朋友買了xps13，帶著出差用了20多天，感覺還是不適合，于是最終還是選擇入手了2017款MacBook Pro（因為窮，所以每個系列只入手乞丐版，不帶Touch Bar），用了一年的時候剛好有機會，朋友不習慣Touch Bar，加了1千多換成了2019款帶Touch Bar的MacBook Pro。
說實話，拿到手上不僅沒有失望，反而充滿了驚喜，雖然沒有信仰燈，但是金屬拋光的logo更顯質感也更紳士，而且我終于可以選擇自己喜歡的黑色了，也更加低調和沉穩(wěn)，攜帶出差的時候比之前的電腦更薄更輕，幾乎達到了Air的厚度，雖然磁吸接口沒有了，接口也不夠豐富，但對日常來說幾乎沒有影響。
不得不說蘋果是一個非常會做減法的公司，又或者是消費者會隨著產品的設計做改變，雖然因為接口原因配備了轉換塢，但實際用上的時候很少，基本都是在線傳文件或者iCloud解決，u盤和硬盤除了備份資料的時候拿出來用下，平常已經吃灰很久了。
一直以來蘋果在屏幕上的調教就沒有對手，最大的對手就是自己，2019款屏幕除了保持之前屏幕優(yōu)勢的同時，還增加了手機上的原彩顯示自動調節(jié)，另外Touch Bar在視頻剪輯或看視頻的時候非常好用，開蓋自動喚醒屏幕后指紋解鎖，也讓電腦變得比之前更加方便。
最需要說的是，到2019款的時候，軟件兼容性基本已經得到了非常大的改善，對于我來說，常規(guī)辦公已經沒有什么不方便的地方了，這個時候的mac電腦，我覺得像一個青年，有朝氣，有好看的外形，也有足夠用的內在。
唯一需要啰嗦的，還是那個經常有跳水可能的intel芯片和可憐的集成顯卡，每次看著朋友歡快地用筆記本打游戲，看看自己的機子只能安慰說這把年紀了，還打什么游戲。
這就是未來 M1 2020 MacBook Air沒錯，這就是未來，從m1開始。
為什么從這款開始選擇入手Air，原因是因為這代的Air足夠好（沒錯，就是因為貧窮限制了想象力），相較于之前的Air，從這款開始最大的短板屏幕得到了補齊，至于Touch Bar，那個也不是剛需（主要還是能省下來2k），至于被閹割了一個核心的顯卡，拜托，集成顯卡這么多年也都習慣了，被閹割了10%左右的性能，而且還不是物理閹割，只是軟件屏蔽，有什么不能接受的。
萬一之后能軟件繞過封鎖，豈不是賺了？
相當于桌面級的i9處理器?gtx1050顯卡的性能，無風扇設計，p3廣色域?視網膜級別?原彩顯示的屏幕，續(xù)航時間長達18個小時，基本3天左右充一天電的辦公強度，香不香，誰還敢說蘋果沒有性價比，從這代開始就有了。
更加重要的是，一直以來Mac系統(tǒng)下的兼容性，從m1開始就可以說再見了，大部分的iOS軟件都能在電腦上運行，而這個時候的微軟，才開始win11上運行安卓的最初測試，這就是m1下的mac劃時代的未來，如果你非要抬杠說iOS軟件質量好但我就是想用win11玩安卓，那么也是可以的，只要你開心，愿意動手安裝win11.
當然蘋果的老毛病，每一款劃時代的產片都有些毛病，表現(xiàn)在m1上面的就是硬盤磨損，據(jù)說因為新款芯片的原因，會導致硬盤讀取數(shù)據(jù)異常，造成不可挽回的損耗，有網友說可能硬盤使用壽命就是3年的左右的時間。
所以你覺得我會在乎嗎，我當然在乎，所以一般沒有移動辦公需求的時候就外掛硬盤，吃灰吃了很久的擴展塢和硬盤也終于有了用武之地。
這就是我為什么說蘋果Mac電腦沒有想象中那么受歡迎，畢竟太小眾，生活中實際用Mac電腦的人群不多，但又確實受歡迎，對于忠實粉絲來說，尤其是m1芯片的mac電腦，不僅保證了傳統(tǒng)的品質，還增強了內功，我不會說它完美，但我愿稱m1芯片的Mac電腦為歷代以來的最強。
攝影師都是用什么軟件制作后期？
作為一個攝影+P圖愛好者，今天和各位分享下我平時用的最多的兩個手機修圖軟件。肯定不如PS萬能，但覺對也能讓你的照片提高一個level哦~~
【美圖秀秀】
我一般習慣用美圖秀秀進行一些基礎的處理，例如：裁剪、旋轉調整、祛痘祛斑等（后面會給大家詳細介紹），但很多人不知道美圖秀秀有一個堪比PS的功能，放在文章的最后給大家講（其實，我就是想讓你看到最后啦~~）。
【VSCO】
我一般習慣用VSCO的濾鏡和調色功能。相對于美圖秀秀而言，用這款軟件的朋友會少些，但用熟后真心覺得贊（后面會有幾個通用的調色模板給大家參考）。
現(xiàn)在進入主題
1.生如夏花之絢爛系列
第一步：美圖秀秀：裁剪
需要注意的一點是裁剪時盡量將你想突出的中心放在黃金分割點上（別用我什么是黃金分割點，不懂的找度娘）。
第二步：背景虛化
人像的話最好虛化下背景，突出人物。美圖秀秀中有直線虛化和圓形虛化兩種形式，我比較傾向于用圓形虛化，如圖。
第三步：VSCO調色
生如夏花之絢爛系列調色步驟的萬能模板是：1.調曝光度2.調銳化度3.調飽和度。具體的參數(shù)根據(jù)圖片本身和個人審美隨意調配。
2.粉嫩少女心之系列
第一步：美圖秀秀：裁剪+背景虛化
和前面的方式一樣，這里就不再重復啦~~
第二步：VSCO調色
粉嫩少女心之系列調色步驟的萬能模板是：1.先使用濾鏡C1、2.調曝光補償、3.調飽和度、4.調色溫、5.調色調。具體的參數(shù)根據(jù)圖片本身和個人審美隨意調配。
3.有故事的老照片之系列
第一步：美圖秀秀裁剪
和前面的方式一樣，這里就不再重復啦~~
第二步：VSCO調色
有故事的老照片之系列調色步驟的萬能模板是：1.先使用濾鏡C1、2.調色溫、3.調對比度、4.調銳化、5.調陰影補償。具體的參數(shù)根據(jù)圖片本身和個人審美隨意調配。
4.心中一抹藍之系列
第一步：美圖秀秀裁剪
和前面的方式一樣，這里就不再重復啦~~
第二步：VSCO調色
心中一抹藍之系列調色步驟的萬能模板是：1.先使用濾鏡G3、2.調曝光、3.調色溫、4.調飽和度、5.調陰影補償、6.調高光減淡。具體的參數(shù)根據(jù)圖片本身和個人審美隨意調配。
5.夏日小清新之系列
第一步：美圖秀秀裁剪
和前面的方式一樣，這里就不再重復啦~~
第二步：VSCO調色
夏日小清新之系列調色步驟的萬能模板是：1.先使用濾鏡F2、2.調銳化、3.調飽和度、4.調陰影補償、5.調曝光。具體的參數(shù)根據(jù)圖片本身和個人審美隨意調配。
最后，我自己做了個公主號，會把平時的生活感悟以及一些攝影技巧和旅行的體驗放在這上面。希望大家到找我玩啊~~
寫了很久耶，所以你一定要點個贊喲
以上就是關于mac php教程以及PHP主要功能的相關回答，有更多疑問可以加微。