在3D建模中，我們常用到材質數據的方法有以下幾種：
1. 軟件自帶的材質設置：在大多數3D軟件中，都提供了內置的材質設置功能。用戶可以通過這些功能來調整對象表面的紋理、顏色、光澤度等屬性。
2. 紋理貼圖：紋理貼圖是3D建模中常用的一種技術，它可以通過加載紋理映射來為對象添加細節。常見的紋理包括圖片、材質貼圖等。
3. 燈光和陰影設置：在3D場景中，合理配置燈光和陰影設置對于渲染出真實感十分關鍵。通過調整燈光強度、位置和方向，我們可以讓場景更加逼真。
4. 自動材質生成：還有一種自動生成材質數據的方法是使用基于物理的算法，在這個過程中需要考慮到各種因素，并根據實際情況進行調整。
以上就是常見的幾種材質數據處理方法，在實際應用中，根據具體需求選擇合適的方法來處理材質數據非常重要。

找本書看看，不出一個月就會了，至于大數據，只有在應用中邊學邊掌握。

當前我們正從網絡時代向數據時代過度，未來若干年后，數據將會和信息網絡一樣成為必不可少的基礎設施。在這個過程中，必定需要大量的數據人才，包括數據分析、數據挖掘、算法工程師、大數據開發、系統架構、人工智能開發等等。所以，在可見的將來，數據分析師必然會成為炙手可熱的職業之一，收入也相當可觀

Mac如何恢復刪掉數據？我在清理文件時，不小心刪除了一份Excel表，那是下周要發給甲方的報價表，目前還需要修改和調整，但剛被我誤刪了......怎么辦？如何恢復？如果您在Mac電腦上丟失一份重要文件，想必一定心急如焚，會在網上搜索各種恢復數據的方法。為了幫您順利找回文件，小編整理了3種關于Mac數據恢復的方式，您可按需選擇。方法1、從廢紙簍中找回與回收站相同，廢紙簍是Mac電腦上用于存儲已刪除的文件的垃圾桶。當您誤刪文件時，它們被移動到廢紙簍中，您可以在一定時間內從里面找回已刪除的文件。值得注意的是，如果有以下幾種情況發生，您無法從廢紙簍中找回數據：您不小心將文件從廢紙簍中刪除您使用_shift+Del_完全刪除文件您選擇了清空資源回收站刪除文件您將文件拖曳至廢紙簍中并重新啟動計算機若您無法從廢紙簍中恢復文件，建議您使用備份找回。方法2、通過Time machine恢復Time machine是Mac自帶的一款工具，支持備份和恢復。若您曾用其備份過丟失的文件，那么Time machine就能幫您恢復。1.點擊菜單欄中的Time machine圖標；2.選取瀏覽時間機器備份；3.選擇要恢復的項目；4.點擊恢復即可。方法3、使用易我數據恢復Mac版軟件易我數據恢復Mac版是專為MAC電腦用戶打造的專業數據恢復軟件，軟件支持從硬盤、SD卡、USB、相機等多種設備上快速恢復各種文件，包括視頻、音頻、照片、文檔及郵件等，可自動掃描，且方法簡單，無需技術經驗。操作步驟如下：步驟1.在易我數據恢復mac版（EaseUS Data Recovery Wizard for Mac Pro）中選擇丟失數據和文件的磁盤位置（可以是內置硬盤或可移動儲存設備）。點擊掃描按鈕。步驟2. 易我數據恢復Mac版將立即掃描您選擇的磁盤卷，并在左側面板上顯示掃描結果。步驟3. 在掃描結果中，選擇文件并點擊立即恢復按鈕將數據恢復。小結Mac如何恢復刪掉數據？除了上述方法外，您還可以在文件被刪除后立刻使用Ctrl+Z快捷鍵嘗試找回，不過最好使用專業的工具恢復文件。

一、為什么要寫數據報告？

數據報告是分析、思考和總結的呈現。我們寫數據報告的目的是將自己的分析結果呈現給管理者或數據需求者，并給運營或管理人員提供可視的、合理的決策建議。

所以做報告、做數據報告、還是在做數據分析報告，這三種是完成不一樣的內容。

很多人往往做的是：數據報告。最重要的特征是，一堆表格，一堆圖的堆砌，恨不得把相關的內容都放上去，就怕PPT頁數不夠似的。

真正數據分析報告：既然是分析，一定是結果，也必須有結論，有觀點。

所以一定要呈現結論，哪怕是錯誤的結論。“結論是基于當前的數據，基于你做出的邏輯推理而得到的。”沒有結論的分析報告，不應該叫數據分析報告。

對于數據分析人員來說，敢基于數據下結論，也可以發現自己的不足，從而找到自己提升的機會點。

所以不要害怕下結論。害怕把結論弄錯了，是很難寫出高質量的分析報告。一個企業數據分析師的成長，也需要不斷從錯誤中學習。

二、報告的受眾群體是誰？

一定要關注一下你的報告受眾是誰，不同受眾對于報告的期望完全不一樣的，高層關注方向，中層關注策略，員工關注執行。

1、高層關注是方向。基于數據分析或者數據洞察中發現潛在機會點。因為他們要決定的是方向，基于方向投入相關資源，他們是用數據報告作為參考來做決策。

2、中層關注策略制定。基于數據可以制定什么樣的策略。例如：如果用戶流失下降，更關注流失用戶特征是什么，從而制定對應策略。

3、員工關注執行。例如：針對什么樣的用戶發送什么樣的優惠券，我根據數據結果來對應發券。

不管針對什么對象，有幾點是共通的：

1、數據好理解。好的報告一定是有比較強的邏輯，報告中不會出現太多難以理解的概念，指標的定義也比較清晰，不會一個指標定義要人理解半天。所以大家喜歡的報告表現形式是以圖為主，畢竟：“一圖勝千言”

2、直接告訴用戶價值點。報告可以幫助你解決什么問題？轉化為很具體的數字；例如：可以提供你銷售100萬，提升10%，獲取多少新用戶，挽回多少會員；提升多少利潤，降低多少費用。把價值直接傳遞給用戶。
數據分析報告在完成的過程中，往往需要分析師主動找目標受眾去當面溝通，聽取意見以及協助落地。如果工作中認為只要把數據分析報告給出就結束了，這往往是沒有什么結果，而且這樣的數據分析師也很難寫出高質量的報告 。

三、如何提高數據質量？

如果數據質量有問題，后面一切都是徒勞。不管你數據圖表做的多漂亮，數據分析邏輯多么嚴謹，數據分析方法多好。

所以數據質量是生命線，一定要牢記。

在數據分析報告制作過程中，常出現數據質量可能有幾個地方：

1、數據來源有問題。所以一定要核對你的數據來源，誰提供的，是如何產生的，是否有做過處理。
2、指標定義邏輯。數據分析過程中的指標定義是否正確，是否能滿足你要分析的問題。
3、數據提取處理。在寫SQL、python或者R等工具中處理過程中，一定要反復核對代碼邏輯，看結果是否有明顯異常。
4、在Excel加工的時候，更需要注意細節。可能在各種數據復制，圖表制作的時候出現小問題，錯行與列，少了一行之類的。
5、在PPT中一定要對數據口徑說明。也許你做的都對的，但是到了用戶不是按你定義來理解數據，按他自己理解，也會導致他對你的結論理解錯誤。

開始學習數據分析，可能會一股腦沉迷于工具的學習使用，或是只有統計的數據分析，做了很多圖表，卻不能發現其中的業務問題；又或是沒有數據分析意識，經常會說我覺得，我認為，得不出什么建設性的結論。

不知道你在進階過程中是否也有這樣的癥狀？為了解決這樣的問題，我們就要去學習分析方法，結合業務更好地提出問題進行分析，而不是讓數據分析只是提數。

一. 分析方法知多少

1.什么是分析方法？

分析方法就是將零散的想法整理成有條理的思路。好比蓋房子需要事先有設計圖，這里的分析方法就好比設計圖作用，蓋房子需要有挖土機等工具，數據分析中需要Excel，SQL，Python等工具，道理是一樣的。

2.分析方法的作用？

分析方法幫助我們面對問題有分析的思路，面對一堆數據如何展開去分析以及面試中的業務問題如何去回答。

3.常用的分析方法?

根據場景和分析目的不同選擇不同的分析方法：

帕累托分析

又稱為二八法則，即百分之八十的問題是百分之二十的原因造成的。在項目管理中主要用于找出核心問題。核心問題發現、核心價值發現

舉個栗子，根據帕累托分析找出轎車銷量比較好的核心品牌。

從上面圖表我們可以看出在這些轎車品牌中，排名前4的占據了50%左右的銷售市場，排名前10的品牌占據了80%左右的銷售市場，這也正是我們要找尋的轎車品牌的核心品牌。當然，對于這張圖既然給出了梯度分級，其實可以進一步根據兩個分界點對各品牌進行分層（運用RFM模型）。

那么如何繪制帕累托圖呢？

首先，我們可以先觀察一下上圖表的一些主要特點：

柱形圖的數據按數值的降序排列，折線圖上的數 據有累積百分比數據，并在次坐標軸顯示；
折線圖的起點數值為0%，并且位于柱形圖第一 個柱子的最左下角；
由于起點為0%，圖表中百分比數據會比原始數據多一個，所以在準備數據時需要多準備一個0%
折線圖的第二個點位于柱形圖第一個柱子的最右上角 ；
折線圖最后一個點數值為100%，位于整張圖形 的最右上角。
我總結了在Excel中繪制帕累托圖的方法：

1. 首先你得確保你的數據表中統計值是降序排列,添加累計值列（利用sum函數），累計占比列，另外折線圖中點比柱狀圖多一個，所以要多準備一個點數據0%，放在累計占比列的最前面。我們需要用到的列為兩列：統計列和累計占比列。

2. 選中表區域-選擇圖表類型-選擇“組合”-對統計值選用柱狀圖，累計占比選用折線圖-并將折線圖類型勾選次坐標軸；

3. 對圖表做初步調整：選中折線圖-調整圖表右側縱坐標范圍調整為到100%；選中柱子-將柱子間隙寬度設置為0，并選中柱子-添加邊框（用于清晰區別顯示，通常選擇白色）

4. 初始累計占比需顯示0，需進行以下調整：選中折線圖-選擇數據-去查看每個類別的表數據范圍-進行修改系列名稱（當前列名）和系列值（對應表數據）

5. 發現折線初始位置不在0處，需要前移半步，進行以下調整：選中圖標-點擊“+”-在坐標軸選項勾選次要橫坐標

6. 選中次坐標軸-改坐標位置-選擇在坐標軸上，再修改上方的標簽位置為無；

7. 根據數據表中計算的累計值列的最大值，修改縱坐標范圍（調整最大最小值）

8. 選中折線圖-勾選數據標簽-查找80%大致位置，記下位置-去除標簽-單獨點擊剛剛記下的點-添加數據標簽

9. 突出顯示這80%的柱圖區，填充其為別的顏色以示區別。

需要脫位

RFM模型

模型的名稱定義可以根據具體的行業、場景進行命名。

RFM模型是衡量用戶價值和用戶創利能力的經典工具，依托于三個要素。分別如下所示：

R（Recency）最近一次消費時間：表示用戶最近一次消費距離現在的時間。消費時間越近的客戶價值越大。1年前消費過的用戶肯定沒有1周前消費過的用戶價值大。
F（Frequency）消費頻率：消費頻率是指用戶在統計周期內購買商品的次數，經常購買的用戶也就是熟客，價值肯定比偶爾來一次的客戶價值大。
M（Monetary）消費金額：消費金額是指用戶在統計周期內消費的總金額，體現了消費者為企業創利的多少，自然是消費越多的用戶價值越大。