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思南nan
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前字节数据专家、前知识星球增长顾问
gz号:思南笔记|微信:sinannan6
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思南nan
3年前
如果你突然被别人踩了一脚,莫名被踩的人可能觉得委屈,可往往也容易忘记一件事,就是踩你的人ta很可能没有在“踩你”,ta只是在走路,只不过没看到你的脚而已。

抽出自我去看事情的全貌是很重要的,因为当你陷入自我,局限于我想要什么,就会忽视那个可能性:其实你只是没被看见而已。

那些情绪的下意识反弹,其实也只是源于“原来ta的脚落地时,没有看到我”。

所以心理学上不定规则,不讲对错。

我们讲课题分离,就是说永远要看见自己当下最重要的课题,当自我稳定了,看清自己的价值了,就知道自己的脚什么时候该收该放了。

无我不是在意别人,而是永远用更高的视角旁观自己。
02
思南nan
16天前
昨晚做梦都在骂中台数仓...

发现数仓存储的用户注册时间,非实际注册时间 which means 这个公司海外业务所有的新用户转化和投放ROI的计算都是错的

然后离谱的是,在有业务老板的群里,数仓一直坚持这是实现问题非数据质量问题

更离谱的是,这数错了五六年了竟然没一个人发现...

anyway,我依旧感恩可以能准时下班的工作[合十]
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思南nan
19天前
张雪峰这种猝死真的很反人类,你就会感觉东亚文化从根里就很擅长把人训练成工具——越能扛、越高效、越不知疲倦,越容易被赞美。很多人其实不是感觉不到累,而是已经习惯性地压抑累、否认累,甚至把“不累”“我还能撑”当成一种自我要求。

当一个人越来越认同自己的社会成就,也就越来越容易和自己的身体感受失去连接。疲惫被解释成软弱,不适被理解成矫情,痛苦被当成不该存在的杂音。于是人靠意志一路往前冲,直到身体再也撑不住,只能用更激烈的方式把信号打出来。

“未被表达的情绪,永远不会消失,它们只是被活埋了,并会在未来以更丑陋的方式出现。”

很多崩溃都不是突然发生的。躯体化、晕倒、心梗,也不是身体第一次发出求救。它早就提醒过,只是那些细微的“累”“疼”“撑不住”,在一个崇尚效率和成就的环境里,太容易被我们自己先否认掉了…
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思南nan
20天前
说实话
每天感觉自己像是 ai 的工具人…
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思南nan
2月前
当年我妈说,她上大学最后悔的就是没学一门语言。于是我学了日语——其实本以为做了数据之后,日语的用处就是用来旅游和看日娱节目,谁能想到就突然又用上了。

现在确实觉得 AI 再发展下去,我比AI更强点儿的就是面对面对接日本同事了🫠

换句话说说,AI再强,也比不上你妈当年那个遗憾🫠
00
思南nan
2月前
之前是我对theards太大声了,真的好好刷,回到了古早微博的感觉
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思南nan
2月前
我这个卤牛腱子的配方
值三个传家镯子
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思南nan
2月前
一天黄金涨出一个月工资...
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思南nan
3月前
想问问一直在市场里稳定盈利的老板们
股票都是怎么止盈的
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思南nan
4月前
chatGPT全年最活跃1%可还行
10
思南nan
6月前
帮朋友发个深圳AI公司的数据实习JD:

公司简介
Lynx AI 是一家专注于“AI 驱动产品创新”的初创公司,我们正在打造面向跨境电商头部卖家的 AI洞察专家平台,通过自动化的VOC分析、商品数据建模与商业策略输出,帮助客户发现下一个高潜力的产品机会、进行精准的功能优化或定价决策。我们相信,在电商数据日益复杂的今天,数据分析和 AI 的结合能释放巨大的创新潜力。
目前,我们诚邀一位对数据有热情、对电商行业感兴趣的实习生加入,一起打造兼具智能与落地能力的创新产品。

岗位职责
- 数据清洗与预处理
- 清理并规范原始数据(如商品、类目、评论、价格、销量等);
- 编写可复用脚本处理结构化和半结构化数据,构建标准化数据集。
- 可视化与探索性分析(EDA)
- 使用图表工具输出各类数据趋势、分布与对比分析;
- 协助算法与产品团队识别潜在问题或创新机会。
- 专题数据研究支持
- 参与产品替代关系挖掘、差异化方向评估等专题分析项目;
- 协助构建变量、标注数据、测试初步分析思路。
- 报告与文档撰写
- 输出分析结果、图表展示与简洁的汇报文档;
- 整理分析过程与结论,供团队复用与迭代。
- 数据工具/平台协作支持
- 参与内部分析工具/数据平台的使用测试与反馈;
- 配合产品和研发对数据结构或接口逻辑进行测试验证。
- 数据标准与协作规范维护
- 维护字段字典、数据处理流程文档;
- 在团队协作中保持良好的数据口径与记录习惯。

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任职要求
- 熟练使用 Python 及其主流数据分析库(pandas、numpy 等);
- 熟悉至少一种可视化工具(如 matplotlib、seaborn、plotly、Tableau、Power BI 等);
- 具备基本的数据分析思维与逻辑推理能力;
- 注重细节,沟通良好,有独立完成任务的意愿和能力;
- 本科或研究生在读,专业不限(统计学、信息管理、计算机、商科优先);
- 有实际数据分析项目经验或作品集者优先考虑。

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实习安排
- 每周线下到岗 5 天(时间灵活协商);
- 实习周期不少于 3 个月,可长期者优先;
- 提供实习补贴,视能力和出勤核定;
- base 深圳。
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