手机桌面搜狐怎么删除（请问大神们有电脑端看VIP的软件推荐吗）

手机桌面搜狐怎么删除，请问大神们有电脑端看VIP的软件推荐吗？

相信大家都会碰到

想在电脑上看某部剧or电影

发现竟然要收费

只能黯然掉泪

虽然手机上也有一些APP可以看

但是手机屏幕太小

总觉得不够爽

于是小编苦苦寻觅了一款

电脑端看视频的软件

嘻嘻嘻

这是个啥子哟

1.它长什么样子？

没错就是让其他不知道的人柠檬的

柠萌影视

2.怎么使用？

解压之后是下面这个样子

然后点击最下面的exe文件即可

无需安装，十分小巧方便

打开是下面这个样子

好了我们找一部剧试一下

比如在爱奇艺上面只有VIP才能看的

《请回答1988》

搜索完成之后是下面这个样子

随便选一个打开好了

然后选集播放即可

如果网络较差会比较卡

耐心等待即可

3.就没有其他优点了吗？

当然有

你看这个只有940KB

完全不占内存

十分小巧精致

手机看视频怎么更改默认方式？

以小米手机为例，小米手机更改默认视频播放器的方法：

1、一般小米手机默认的视频播放器就是系统自带的“视频”这个软件，因此更改播放器需要先在手机上下载安装第三方视频播放软件；

2、打开手机的设置界面；

3、找到“应用”，点击进入应用列表；

4、在应用列表找到小米系统自带的播放器“视频”，点击进入应用的详情；

5、在播放器“视频”详情界面，找到“清除默认设置”，点击后确认即可把“视频”的默认播放器设置清除；

6、返回系统桌面，找到“文件管理”，点击打开；

7、在文件管理的“分类浏览”里找到“视频”分类，点击进入手机视频文件列表；

8、在手机视频文件列表里，随便打开一个视频文件，系统会自动弹窗，提示选择播放器；

9、此时先点击勾选“下次默认选择此项，不再提示”，然后再选择第三方播放器（以“搜狐视频”为例）作为系统默认播放器使用。

10、至此，更改默认播放器的设置已经全部完成，下次打开视频文件，系统将会以第三方播放器作为默认播放器打开视频文件。

如何入门数据分析师行业？

在一个工作交流群里，一个朋友说想转行做数据分析师，随后很多人开始讨论，半路出家的能找到工作吗？做数据分析师需要哪些知识和技能？

今天我们就来说说商业数据分析师的7类岗位，以及基础技能。要知道数据分析这一行，入行容易，精通难。方法工具都要有。

一、商业数据分析的7类岗位

1.业务统计人员

理解企业数据，发现业务问题，开发预测模型，帮助企业更好地进行信息决策。

2.数据挖掘人员

进行知识发掘积累，需要熟悉各种数据挖掘算法，可以进行深层次的客户识别、画像，以满足营销、风控和客户关系管理方面的需要。

3.大数据分析人员

处理海量异构数据，借助其他工具进行数据的搜集、储存和清洗。同时与数据挖掘人员、报表制作人员、业务统计分析人员合作完成工作。

4.业务支持

创建业务报表或进行业务分析。

5.报表制作人员

撰写SQL程序进行查询并生成报表。

6.数据管理人员

为需求人员提供便捷的数据访问服务。

7.数据架构人员

流处理、模型开发和数据质量管理设计所需的架构和方法；平台架构人员：负责企业管理平台的安装、配置、管理和维护。

二、什么是数据分析？

数据分析是基于商业目的，收集、整理、加工和分析数据，提炼有价值信息，并指导实践的过程。数据分析的三大作用，主要是现状分析、原因分析和预测分析。过程主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、撰写报告6个阶段。

1、明确分析目的与框架

一个分析项目，它的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心，随后整理分析框架和分析思路。

例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等。每个项目对数据的要求不同，使用的分析手段也是不一样的。（本文第三部分将详细介绍4种常用分析框架。）

2、数据收集

数据收集是数据分析的基础，按照确定的分析框架，有目的的收集、整合相关数据。

3、数据处理

数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，它是数据分析前必不可少的阶段，也是整个数据分析过程中最占据时间的，耗费时间的程度取决于整个项目对数据仓库和数据质量的要求。

数据处理的常用方法有：数据清洗、数据转化等。

4、数据分析

在明确了分析目的与框架，收集处理好数据后，就可以开始着手进行数据分析了。我们需要通过特定手段、多种方法和行业技巧对数据进行探索，从中发现因果关系、内容联系和业务规律等，为商业目的提供参考。

到了这个阶段，要能驾驭数据、开展分析工作，就要使用工具和方法了。

在分析方法方面，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等概念，及他们的原理、使用范围、优缺点；在分析工具方面，数据分析师一般首选Excel，同时搭配一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。

5、数据展现

俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。一般情况下，数据分析的结果都是通过图表方式来呈现的。

常用的图表包括：饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等。

6、撰写报告

最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。

Tips: 一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以让阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者是更重要的，否则称不上好的分析，同时也失去了报告的意义，数据的初衷就是为解决一个商业目的才进行的分析，不能舍本求末。

三、4种常用分析框架

从管理和业务的角度提出的分析框架，指导着后期数据分析工作的开展。

营销方面的理论模型有：4P、用户使用行为、STP理论、SWOT等。

管理方面的理论模型有：PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。

本文主要说明：5W2H、逻辑树、4P、用户使用行为这4个比较实用的理论。

1、5W2H

定义：何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何时（When）、何地（Where）、如何做（How）、何价（How much）

适用范围：用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

优点：广泛应用于企业营销、管理活动，对于决策和执行性的活动措施非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。

2、逻辑树

定义：逻辑树，又称问题树、演绎树或分解树等。它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。

适用范围：业务问题专题分析

优点：逻辑树的作用主要是帮你理清自己的思路，避免进行重复、无关的思考。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性，能将工作细分为便于操作的任务，确定各部分的优先顺序，明确地把责任落实到个人。

缺点：涉及的相关问题可能有遗漏，虽然可以用头脑风暴把涉及的问题总结归纳出来，但还是难以避免存在考虑不周全的地方。所以在使用逻辑树的时候，尽量把涉及的问题或要素考虑周全。

使用逻辑树必须遵循以下3个原则：

要素化：把相同问题总结归纳成要素。

框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则。

关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不孤立。

3、4P

定义：4P，即产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、促销（Promotion）

适用范围：主要用于公司整体经营情况分析。

4、用户使用行为

用户使用行为，即用户为获取、使用物品或服务所采取的各种行为。

用户使用行为的完整过程

通常情况下，用户对产品首先需要有一个认知、熟悉的过程，然后试用，再决定是否继续消费使用，最后成为忠诚用户。在这个锅层中，我们可以利用用户使用行为理论，梳理产品分析的各关键指标之间的逻辑关系，构建符合公司实际业务的产品分析指标体系。

它的缺点是用途较为单一，就是用于用户行为的研究分析。

数据分析师的发展前景普遍如何？本文，我们收集了目前国内主流招聘网站的一些相关数据，通过可视化的方式来看看这一岗位的现状。

分析目的

基于招聘网站的相关数据，通过可视化分析，探究以下问题：

哪些行业对数据分析师需求量最大？

招聘企业普遍处于哪个阶段（融资情况，上市情况）？

数据分析岗位学历要求？

数据分析岗位工作经验要求？

数据分析岗位薪水情况？

数据整理

我们随机采集了目前较为主流的几个招聘网站有关“数据分析”岗位的数据，包括拉勾网、智联招聘、猎聘网以及BOSS直聘。

采集字段为：职位、公司、薪水、经验要求、学历要求、所属行业、企业融资情况

分析工具

首先使用八爪鱼数据采集工具（免费版，可从官网http://www.bazhuayu.com下载），添加搜索网址，并选择我们所需的字段，开始采集。对于新手来说，八爪鱼数据采集工具是不错的选择，可以没有任何代码基础，也不需要写正则等采集规则（火车采集器会复杂一点，需要写正则）。

然后我们将采集到的数据导出，导出格式为Excel，由于各招聘网站字段有出入，需要使用Excel工具进行简单的整理。

数据分析工具我们使用DataHunter数据可视化分析平台Data Analytics，同样也是因为Data Analytics相比于Excel等产品更为简单易用，拖拽式的操作即可完成分析过程。对于个人用户，Data Analytics完全免费，可通过在官网（http://www.datahunter.cn）注册即可使用。

分析结果

这里并未把所有行业都显示出来，只选择了占比较高的一些。数据结果显示，金融行业、数据服务、游戏这三个行业对数据分析师的需求更为强烈，医疗、信息安全、生活服务、社交等行业也在招聘数据分析相关岗位。其它行业还包括了计算机硬件、广告营销、文化娱乐等。

与数据分析相关的岗位占比，可以看到，绝大部分企业在招聘数据分析师，其它岗位还包括数据分析工程师、数据分析经理、数据分析专家以及数据分析实习生，尽管都是与数据打交道，但不同岗位对技能的要求还是有一些区别的。

薪水方面，我们也只是显示了占比较多的薪水区间。可以看出，数据分析岗位的薪水普遍在10K-20K的区间，10K以下的岗位也有一定的占比，当然，从整体数据来看，数据分析岗位的薪水跨度区间还是很大的，实习生工资最低只有3K左右，而最高薪可以达到80K-100K。

我们可以看到，绝大部分岗位都需要有一定的工作经验，其中，3-5年占比最多，其次是1-3年。当然，还有部分企业要求有5-10年的工作经验。而学历方面，本科占比最多，有部分要求较高的职位，还要求具备博士、硕士学历。

在所有招聘数据分析相关岗位的企业中，可以看到不少互联网巨头对于数据分析师都有强烈的需求，提供的岗位也比较多，其中包括了京东、美团、饿了么、近日头条、58同城、搜狐、联想等。另外，可以看到，大部分企业均已拿到融资或上市，也有部分企业还处于未获得融资状态或不需要融资。