赞数小心上了3k了,还荣登了“知乎日报”,受宠若惊哦~
我只是个很普通的妹子,一个不是很懂车的菜鸟。许多人在下边留言,赞我是个很真实女生,或评价我是个有趣的人,还有人调侃我穿貂土得要命,感激的是,没有人指责我不够专业。
这个世界上有很多驾驶者,像我爸爸那样驾龄很久的老司机,也有妈妈那样的“马路杀手”女司机,还有一些发自内心喜欢车的发烧友,而我只是个从没有开过宾利,对它充满着好奇心的小女生。
我相信还有许许多多的普通人,怀揣着和我一样的好奇心去看这辆几乎可以在二线城市值套别墅的豪车。我的初衷,只是想告诉所有人我的经历,通过这样的文字也能让更多人在脑海中坐上副驾和我一起感受这台车。我很想告诉他们,我眼中的宾利是什么样,而我也完完整整地把我开了一天的体验写了出来。
虽然宾利很赞,但我还是喜欢傍晚时分脱掉貂皮大衣去挤公交的自己,这样的生活才是真实而幸福的,这才是我这篇文章真正想表达的东西!希望大家都能快乐地度过每一天!
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最近帮公司拍选题,扮演一个开宾利穿貂的富婆。因剧情需要,我开着一辆3、400万的宾利新飞驰,从北京西二环到北五环开外,晃悠了一整天。
第一次开这么贵的车上街瞎得瑟,感触颇多。
首先,我觉得开好车也不过如此。虽然说外观确实很气派,但你坐在里边开车又看不到,好看也是给别人看的,没什么卵用。
再说感受,刚开始坐进去我觉得很新鲜、特牛逼,感觉全世界都在关注我,快飘起来了。后面开时间长了,也就那样。开久了脚该麻也麻、屁股该酸还酸,除了空间大点,多些4、50万就能满足的比较人性化的功能,比如座椅按摩等,驾乘感受和普通的车没什么两样。
再说性能,宾利的W12发动机、6.0排量确实赞,但北京这路况,在城市里想开80迈都特么难,加速还没爽呢就得戛然而止,实在是体会不到它被业界誉为传奇的12缸的疾速飞驰。
所以得出个结论:开好车的人就拿样子和牌子撑场面、给别人看,自己开着没什么特别的感觉。
再一个我发现,过往行人,尤其是喜欢车的男生,看到这辆平日里不常见的车时,眼睛多数会放光,视宾利为dream car的甚至会驻足观看。但再看到驾驶位坐着一个穿貂的年轻女生时,眼神里又多了些许玩味,潜台词就是:擦,她能开这车,肯定是傍了个好干爹!我真是日了狗了!“女人学坏就有钱!”这句从上古流传下来的话,他们还真是理解得够透。
我真想大喊一声:“我是清白的!”不过想想,还是算了,他们能有这种想法,起码是对我的颜值表示肯定的!这样想,心里着实安慰了不少。
还有我发现,平时开普通的车并线或插队,大多数车都不会痛快儿地礼让,会横冲直撞跟你较劲,或者干脆摇下车窗骂人。但开宾利并线时,旁边的车都躲你远远的,生怕惹着你沾上烫手的山芋。就连最嚣张的半截子面包车,都会自觉地“礼让行车”,这一点还是比较爽的。
不过,开上豪车后,我的心理发生了一种奇怪的变化,这是我之前没有预料到的。我老是觉得后边有人在跟踪我,如果破旧的老捷达或是常在港式警匪片里出现的面包车,长时间在我周围转悠,我就会觉得很紧张,会担心被绑架、打劫。这种迫害妄想症,也许是每个有钱人身上都或多或少存在的吧。
我还真有点同情有钱人和明星了,他们的日子也不好过,不然抑郁症都是咋得的呢。
傍晚时分,开了一天的豪车,脱下貂皮大衣和金链子,换上普通的邻家女孩装扮去挤公交车,还真有些不适应。不过,那漂浮在半空中的心,总算是“吧唧”落在了地面上。
没有金刚钻就别揽瓷器活儿,既然我们只是芸芸众生中的一粒不起眼的尘埃,那就当好一个普通的小老百姓吧。
无论车好车坏,路总归是自己的。家人、朋友健健康康,事业顺顺利利比什么都强。富豪们的烦恼,也许并不比我们寻常人少。所以,过好眼前的生活,知足常乐,或许这样的人生才是上天给予我们最幸福的安排。
不可能。
如果能做到这一点,说明房地产的泡沫还不够大,不需要破裂。
如何准备数据分析的面试这个问题我觉得可以这么理解:在数据分析的面试中面试官主要会考察哪些技能?知道面试要考察的技能,然后针对这个去准备就对了。
我自己前段时间面试了几位数据分析师,也跟我们的老大交流过面试的经验,大体上在面试的时候我们主要会考察以下几个点 :
基础能力:
1. 统计学知识怎么样,一般来说问1~2个比较简单的数学题。统计学知识对于数据分析师来说特别重要,无论是在我们做AB测试的样本计算、显著性检验,还是在实验后期的结果分析,都需要有一定的统计学基础。
2. SQL能力怎么样,一般是当场出2-3道基础SQL题目。数据分析有80%的时间在取数这个说法你当了数据分析师就会知道。写正确的SQL、取正确的数是一个数据分析最最基本的底线,所以SQL能力相当基础。
基础能力基本上是容不得错误的,当然,如果你的分析能力非常了得,然后SQL能力差一些也还好,会酌情考虑。
分析能力:
1. 解释What和Why的能力,核心指标波动的原因以及为什么产生波动。这里其实涉及的是对数据分析基础的业务能力以及逻辑能力的考察。数据的波动带来的可能就是机会,而只有深入的去了解、分析清楚波动的原因才能举一反三带来更大的价值。
2. 分析How的思路,提升核心指标的思路和框架,探索性问题的拆解。探索性分析能给整个业务部门搞清楚业务的重点方向,围绕着这个大方向去思考产品的研发。
我把我学习数据分析的经验总结成了一本电子书,这本电子书帮助了不少人成功转行了数据分析,你要是感兴趣的话可以点下方链接获取到这本电子书。
上面说了面试的时候,比较注意上面两个大的点,四个小的点,那么如何在面试前准备这些呢?按照我自己的学习经验我提几个建议:
SQL和统计学属于必知必会的,这个网上课程很多,也有很多专业的书籍,我建议是系统性的学习一遍。分析能力对于很多还没工作的人来说,也只能通过看书来弥补,多看看别人怎么分析的。这里也推荐几本书,作为基础都要看一遍:深入浅出数据分析、谁说菜鸟不会数据分析、增长黑客、精益数据分析。
最后再提一点:其实在面试的时候给面试者提问数据分析的问题,面试官也没有一个标准的答案,只不过是看你思考问题的方式。小问题上是否有分析、拆解的思维;大的问题上是否有由大到小、化繁为简的框架性思维。
附加:对公司当前的业务是否了解,了解的是一个加分项,但不作主要考量。 毕竟了解相关行业的熟悉业务的成本更低一些。
这是我看到的最准确的总结。
总的来说,就是中国的高考相对公平,所以性价比极高,所以其他活动都可以适当让步。
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