反复看了柴静与院士访谈，实在不知道她作为主持人哪里错了，本人书也读得不少，求指点？第1页

zhao-han-74 网友的相关建议:

看个开头还以为是柴站在环保、国民甚至全人类的角度提出问题，而丁院士是站在私利或者国家占便宜的角度想问题。

看完才发现柴的预设立场是站在ipcc等这类政策，但这类政策不是环保和人权，只是发达国家用来限制发展中国家发展的遮羞布罢了；反观丁院士，纵观亿年历史，横看世界民生，考虑的是人类发展和生存。

柴不是因为这个科学问题本身，而是发现自己预设立场居然被丁反驳且无语凝噎而表现的难以置信。但预设立场遇到懂行的无法继续辩解，那么便指责对方身份不对（你不是这个领域的而且站在政治角度因此不科学）和情绪不当（你情绪激动言辞激烈因此不理性），这样有利于占领道德最高点。

（不知官媒是否故意制造上述矛盾效果，以达到正确地传播科学政策的目的。即使是故意的也很好，至少我们民生和发展是真的有科学家和决策者关心的）

li-tian-xiu-4 网友的相关建议:

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。

Padmasambhava 网友的相关建议:

曾公之伟，必将名垂千古。

1.曾公是一个脱离了民族身份的思想高级的人;（hanjian）

2.曾公功劳甚大，曾送南京全城汉人、鸡狗升天，造福三界，普度众生。（tufu）

3.曾公已经走出中国，走向世界了。且看看《叛逆鲁鲁修》中的朱雀，肯定是以曾公伟岸光正作为原型的。（buniedianzhigou）

4.曾公如能再续命两百年，能保大清龙庭踢上世界杯（daqingzhigou）

5.曾公品德高尚，情怀充沛，写个家书都能名传后世。是个高级著作大师（biaozi）

以此看来，曾国藩远胜过洪承畴、吴三桂、耿精忠、尚可喜，端的是一条好汉永镇大清，他不是第一完人谁是?

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