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编程问答

第四届泰迪杯数据挖掘大赛

發(fā)布時間：2024/7/5 编程问答 28 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了第四届泰迪杯数据挖掘大赛小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

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教你用R語言分析招聘數(shù)據(jù)，求職/轉(zhuǎn)行不求人~(附代碼、數(shù)據(jù)集)

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正文

教你用R語言分析招聘數(shù)據(jù)，求職/轉(zhuǎn)行不求人~(附代碼、數(shù)據(jù)集)

技術(shù)小能手 2018-04-16 11:46:26 瀏覽1496 評論0 </div><ul class="tag-group"><li class="tag tag-item"><a href="/tags/type_blog-tagid_24/" class="label-item"><span>大數(shù)據(jù)</span></a></li><li class="tag tag-item"><a href="/tags/type_blog-tagid_1053/" class="label-item"><span>數(shù)據(jù)分析</span></a></li></ul><p class="blog-summary"><em>摘要：</em>

項目背景
在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的路上，少不了經(jīng)常逛知乎，這也是我第一篇在知乎上的文章，寫這篇文章的啟發(fā)來源于@BigCarrey 的一篇文章《數(shù)據(jù)分析師掙多少錢？“黑”了招聘網(wǎng)站告訴你！》（https://zhuanlan.zhihu.com/p/25704059），該文章給了我一些幫助，讓我了解了數(shù)據(jù)分析崗位相關(guān)的信息，但同樣也留給我一些疑問，該文章分析的數(shù)據(jù)分析師所需技能的結(jié)果絲毫沒有R的蹤影，盡管是一年前的分析，我覺得應(yīng)該不可能不存在。

項目背景

在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的路上，少不了經(jīng)常逛知乎，這也是我第一篇在知乎上的文章，寫這篇文章的啟發(fā)來源于@BigCarrey 的一篇文章《數(shù)據(jù)分析師掙多少錢？“黑”了招聘網(wǎng)站告訴你！》（https://zhuanlan.zhihu.com/p/25704059），該文章給了我一些幫助，讓我了解了數(shù)據(jù)分析崗位相關(guān)的信息，但同樣也留給我一些疑問，該文章分析的數(shù)據(jù)分析師所需技能的結(jié)果絲毫沒有R的蹤影，盡管是一年前的分析，我覺得應(yīng)該不可能不存在。

因此，抱著證實R語言這款工具的想法，以及希望了解當(dāng)前企業(yè)對數(shù)據(jù)分析崗位的需求，開始了一次針對招聘網(wǎng)站的數(shù)據(jù)分析崗位招聘數(shù)據(jù)的分析與挖掘?qū)嵺`，避免自己所學(xué)習(xí)的方向與企業(yè)實際需求脫軌。

此實例采用R語言作為分析工具，下面展現(xiàn)的是我整個分析過程。

目標(biāo)

了解企業(yè)當(dāng)前需要什么樣的數(shù)據(jù)分析人才，以及應(yīng)該具備的能力和素質(zhì)。

分析的結(jié)果為今后的學(xué)習(xí)和求職提供指導(dǎo)，也為正在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析和找工作的朋友們提供一定的參考價值。

問題的分解：

不同地區(qū)、經(jīng)驗、學(xué)歷、企業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)分析崗位的需求分布以及對應(yīng)的薪資分布。

探索數(shù)據(jù)分析崗位對應(yīng)的工具型技能與對應(yīng)的薪資水平及非工具型能力的需求。

數(shù)據(jù)集的定義

表1：數(shù)據(jù)分析崗位信息表

表2：數(shù)據(jù)分析崗位技能關(guān)鍵詞表

數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)來源：拉勾網(wǎng)

數(shù)據(jù)范圍：互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、數(shù)據(jù)分析崗位

數(shù)據(jù)集：全國數(shù)據(jù)分析崗位招聘信息數(shù)據(jù)集（采集樣本量：449）

工具：爬蟲

時間：所有數(shù)據(jù)截止2018年3月12日

數(shù)據(jù)集下載地址：

鏈接:https://pan.baidu.com/s/1Bz7mA_dnvD1MGTVrZKyhPA

密碼:layp

數(shù)據(jù)處理

步驟1：加載原始數(shù)據(jù)

#readxl包的read_excel函數(shù) library(readxl) #數(shù)據(jù)加載 CN.df <- read_excel("CN_lagou_jobdata.xlsx",1) CN.df <- CN.df[,c("title","salary","experience","education", "campany","scale","scale2","description","phase","city")] #觀察數(shù)據(jù)，分類變量不是因子的格式，且存在不需要的字符 str(CN.df)

步驟2：識別缺失值

#VIM包的aggr函數(shù)來識別 library(VIM) aggr(CN.df,prop=TRUE,numbers=TRUE)

圖1. aggr缺失值識別圖

幸運(yùn)的是該數(shù)據(jù)集不存在缺失值，這是很少遇到的情況。

步驟3：數(shù)據(jù)清洗

#zoo包的index函數(shù)

library(zoo)

#定義數(shù)據(jù)清洗函數(shù)

cleaning <- function(my.data){

#刪除重復(fù)值

my.data <- my.data[!duplicated(my.data[c(“title”,“campany”,“description”)]),]

#計算平均月薪

min_salary <- as.numeric(sub("([0-9]).","\1",my.data$salary))

max_salary <- as.numeric(sub(".-([0-9]).*","\1",my.data$salary))

my.data$avg_salary <- (max_salary + min_salary)/2

#清理字符串中的不需要的字符

#并將需要分析的字符變量轉(zhuǎn)化為因子，并對部分因子重新編碼

my.data $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 35: \dotsoken operator">&?lt;</span><span\dots$ city))

my.data $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 41: \dotsoken operator">&?lt;</span><span\dots$ experience)

my.data $e x p e r i e n c e < s p a n c l a s s = " t o k e n p u n c t u a t i o n " > [< / s p a n > m y < s p a n c l a s s = " t o k e n p u n c t u a t i o n " > . < / s p a n > d a t a$ experience %in% c(“不限”,“應(yīng)屆畢業(yè)生”)] <- “1年以下”

my.data $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 41: \dotsoken operator">&?lt;</span><span\dots$ experience,

levels=c(“1年以下”,“1-3年”,“3-5年”,“5-10年”,“10年以上”))

#這里的學(xué)歷：“大專”，“本科”，“碩士”都表明是要求該學(xué)歷“及以上”

my.data $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 40: \dotsoken operator">&?lt;</span><span\dots$ education)

my.data $e d u c a t i o n < s p a n c l a s s = " t o k e n p u n c t u a t i o n " > [< / s p a n > m y < s p a n c l a s s = " t o k e n p u n c t u a t i o n " > . < / s p a n > d a t a$ education==“不限”] <- “大專”

my.data $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 40: \dotsoken operator">&?lt;</span><span\dots$ education,levels=c(“大專”,“本科”,“碩士”))

my.data $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 36: \dotsoken operator">&?lt;</span><span\dots$ phase),levels =

c(“不需要融資”,“未融資”,“天使輪”,“A輪”,

“B輪”,“C輪”,“D輪及以上”,“上市公司”))

my.data $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 38: \dotsoken operator">&?lt;</span><span\dots$ campany)

my.data$scale <- factor(gsub(".(少于15人|15-50人|50-150人|150-500人|500-2000人|2000人以上).",

“\1”,paste(my.data $s c a l e < s p a n c l a s s = " t o k e n p u n c t u a t i o n " >, < / s p a n > m y < s p a n c l a s s = " t o k e n p u n c t u a t i o n " > . < / s p a n > d a t a$ scale2)),

levels =c(“少于15人”,“15-50人”,“50-150人”,

“150-500人”,“500-2000人”,“2000人以上”))

my.data$id <- index(my.data)

my.data <- droplevels(subset(my.data,select=-scale2))

return(my.data)

}

#清洗數(shù)據(jù)，得到清洗后的數(shù)據(jù)

CN.clean <- cleaning(CN.df)

str(CN.clean)

步驟4：文本挖掘

文本挖掘工具：jiebaR包

說明：在進(jìn)行正式挖掘之前測試了一下jiebaR的關(guān)鍵詞（keywords）分詞器，測試的結(jié)果發(fā)現(xiàn)SQL,Python等詞在jiebaR詞典中的IDF值均為11.7392，但“R”這個字符無論如何(即使自定義了用戶字典，或者在idf字典中添加R的idf值)都無法被分詞器識別為關(guān)鍵詞，猜測可能是默認(rèn)R的詞性標(biāo)注或者算法實現(xiàn)方法的原因。但因為R是數(shù)據(jù)分析師的重要工具，識別不出來是不可容忍的，因此要另求出路。

測試代碼如下：

> library(jiebaR) > library(jiebaRD) > engine <- worker(type = "keywords",topn = 20,idf = IDFPATH) > keywords("我在用R,R,R,R語言,SQL,PYTHON,EXCEL等工具,了解MySQL會更有好處",engine)

結(jié)果如下：

# 11.7392 11.7392 11.7392 11.7392 6.87603 6.1635 6.11745 5.09665 # "EXCEL" "MySQL" "PYTHON" "SQL" "好處" "語言" "工具" "了解"

解決辦法：

關(guān)鍵詞算法的實現(xiàn)原理是TF-IDF算法，TF為詞頻，IDF為逆文檔率（詞的權(quán)重），因此TF-IDF=TF*IDF為衡量是否關(guān)鍵詞的指標(biāo)，若控制IDF，則TF-IDF的值與TF值成正比關(guān)系，簡單來說TF值可以代替TF-IDF值。

由于此次分析的是數(shù)據(jù)分析師的工具和技能，因此只考慮SQL,PYTHON,R,SAS等常用且類似的詞的分析，又因為該類詞在jiebaR分詞器識別出來的IDF值均是同級別的（即使可能存在有差異也在此假設(shè)其等值），因此這部分詞匯的關(guān)鍵指標(biāo)的衡量可以簡化為出現(xiàn)的詞頻，即TF值，這個可以通過jiebaR的默認(rèn)分詞器（不是關(guān)鍵詞分詞器）來處理即可，最終解決R關(guān)鍵詞識別的問題。

文本挖掘思路：

工具型技能的關(guān)鍵詞：采用默認(rèn)分詞器的詞頻TF值
非工具型能力或素質(zhì)的關(guān)鍵詞：采用關(guān)鍵詞分詞器的TF-IDF值

代碼如下：

library(jiebaR)

library(jiebaRD)

library(zoo)

library(plyr)

source(“myfun.R”)

#提取技能型關(guān)鍵詞

#采用默認(rèn)jiebaR分詞器

engine <- worker(user = “user_dict.txt”)

#分詞，并刪除無關(guān)的詞匯

word.lis <- lapply(CN.clean$description, function(x){

v <- gsub("[\u4e00-\u9fa5|0-9|\.|\-]","",segment(x,engine))

v <- v[v!=""]

return(v)

})

#將所有分出來的詞轉(zhuǎn)化為大寫，消除大小寫差異

segWords <- toupper(unlist(word.lis))

stopwords <- toupper(readLines(“stopwords.txt”))

#過濾停詞，由于文本可能會存在其他高頻的詞匯，把不需要的詞去除，如(and,of…)

#此處確保我要得到的前20個關(guān)鍵技能是正確的數(shù)據(jù)分析技能

segWords<-filter_segment(segWords,stopwords)

#形成詞頻表(數(shù)據(jù)框格式),獲取前15個技能關(guān)鍵詞

top15.df <- top.freq(segWords,topn = 15)

#生成有id和keyword構(gòu)建的數(shù)據(jù)框，id對應(yīng)cleandata數(shù)據(jù)集的id（即數(shù)據(jù)字典表1和表2的關(guān)系）

id <- NULL

keyword <- NULL

for (i in index(word.lis)) {

id <- c(id,rep(i,length(word.lis[[i]])))

keyword <- c(keyword,word.lis[[i]])

}

keyword.df <- data.frame(“id”=id,“keyword”=toupper(keyword))

keyword.df <- droplevels(keyword.df[keyword.df $k e y w o r d < s p a n c l a s s = " t o k e n o p e r a t o r " >$ x,])

str(keyword.df)

#合并兩個數(shù)據(jù)集（表之間的內(nèi)連接，類似sql語句的inner jion）

merge.df <- merge(CN.clean,keyword.df,by=“id”)

#該數(shù)據(jù)集用于工具型技能關(guān)鍵詞的分析str(merge.df)

#提取非技能型關(guān)鍵詞，停詞可以自行定義

keys <- worker(type = “keywords”,user = “user_dict.txt”,topn = 20,stop_word = “stopkw.txt”)

keyword.lis <- lapply(CN.clean$description, function(x){

v <- gsub("[a-zA-Z|0-9|\.|\-]","",keywords(x,keys))

v <- v[v!=""]

return(v)

})

keyword.lis <- unlist(keyword.lis)

#形成非工具型技能關(guān)鍵詞詞頻表

not.tool.keyword <- top.freq(keyword.lis)

str(not.tool.keyword)

到此數(shù)據(jù)處理的過程基本完成，處理后干凈的數(shù)據(jù)如下：

分析的結(jié)果

數(shù)據(jù)分析代碼：

具體代碼可以前往該鏈接查看整個過程：RPubs - 分析實例：企業(yè)需要什么樣的數(shù)據(jù)分析人才（http://rpubs.com/Joffy_Z/DA_analysis）

描述統(tǒng)計信息：

## city phase scale education experience ## 北京 :222 不需要融資:94 15-50人 : 15 大專: 33 1年以下: 34 ## 杭州 : 48 上市公司 :88 50-150人 : 36 本科:389 1-3年 :156 ## 上海 : 48 D輪及以上 :80 150-500人 :104 碩士: 20 3-5年 :206 ## 廣州 : 38 C輪 :73 500-2000人:116 5-10年 : 46 ## 深圳 : 38 B輪 :49 2000人以上 :171 ## 長沙 : 11 A輪 :42 ## (Other): 37 (Other) :16 ## avg_salary ## Min. : 2.50 ## 1st Qu.:12.50 ## Median :17.50 ## Mean :18.22 ## 3rd Qu.:22.50 ## Max. :75.00

問題一：不同地區(qū)，數(shù)據(jù)分析崗位的需求分布以及對應(yīng)的薪資分布

總的來說數(shù)據(jù)分析師的平均薪資比較好，工作1年以上拿到10k月薪的機(jī)會還是比較大的，在需求量前5的城市中，北京和深圳的平均薪資是最高的，廣州的平均薪資最低。

需求量在第二梯度的城市中，長沙和成都的平均薪資較低，但武漢、廈門、鄭州也有不錯的薪資表現(xiàn)，二線城市也是一個可以考慮的選擇。

需要注意的是蘇州的需求量相對于其他城市是非常低的，但其平均薪酬接近深圳，是可以值得關(guān)注的城市。

問題二：不同經(jīng)驗，數(shù)據(jù)分析崗位的需求分布以及對應(yīng)的薪資分布

跟預(yù)想的差不多，薪資隨工作經(jīng)驗的增加而有一個穩(wěn)定的增長，但企業(yè)對最大的數(shù)據(jù)求集中在3-5年經(jīng)驗的數(shù)據(jù)分析師，這對于轉(zhuǎn)型進(jìn)入數(shù)據(jù)分析的人來說不是一個好的消息，轉(zhuǎn)行需要更有充足的準(zhǔn)備，且要不斷尋找能夠積累經(jīng)驗的項目來做。

問題三：不同學(xué)歷，數(shù)據(jù)分析崗位的需求分布以及對應(yīng)的薪資分布

企業(yè)似乎更加注重分析師的實踐經(jīng)驗，而不是學(xué)歷的高低，但至少需要具備本科以上的學(xué)歷，數(shù)據(jù)分析還是需要具備一定的理論基礎(chǔ)，在薪資方面，相對與本科來說，碩士及以上學(xué)歷在獲取高薪方面并沒有太大的優(yōu)勢，能夠解決實際問題才是數(shù)據(jù)分析師拿高薪的關(guān)鍵，而非深奧的理論知識。大專學(xué)歷的分析師還是有機(jī)會，重點在于增加自己的工作經(jīng)驗才是本質(zhì)上與其他分析師拉開距離的關(guān)鍵，當(dāng)然，理論知識也不能落下。

問題四：不同企業(yè)規(guī)模，數(shù)據(jù)分析崗位的需求分布以及對應(yīng)的薪資分布

150人規(guī)模以下的企業(yè)需求量較少，但給出的薪資較高（甚至有異常的高薪），該類企業(yè)可能處于快速融資且高速的發(fā)展階段，需要有豐富經(jīng)驗的數(shù)據(jù)分析專家來建設(shè)整個數(shù)據(jù)體系。

50~150人規(guī)模的企業(yè)適合有足夠經(jīng)驗的分析師且想要創(chuàng)業(yè)的人，對自己職位以及薪酬均會有明顯的提升，但最大的風(fēng)險就是該類企業(yè)容易失敗，特別在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，因此更不建議作為轉(zhuǎn)型新人的首選。

對于轉(zhuǎn)型的新人，盡可能往大企業(yè)走，越大規(guī)模的企業(yè)，整個體系越成熟，因此可以在150人以上的規(guī)模從上往下選擇自己合適的企業(yè)才是比較科學(xué)的方式，且需求量巨大。

問題五：數(shù)據(jù)分析崗位對應(yīng)的工具型技能與對應(yīng)的薪資水平

SQL和Excel幾乎是每個數(shù)據(jù)分析師要掌握的基礎(chǔ)技能，大多數(shù)企業(yè)都有自己的數(shù)據(jù)庫體系或者系統(tǒng)平臺，因此企業(yè)工作人員讀取和處理數(shù)據(jù)還是以數(shù)據(jù)庫和Excel為主。

R，Python是兩個最熱門的開源數(shù)據(jù)分析工具，且當(dāng)前R語言在需求仍然不低，因此核心掌握兩門語言的其中一門都會讓數(shù)據(jù)分析師具備有力的競爭優(yōu)勢。

除此之外工作經(jīng)驗較低的數(shù)據(jù)分析師還需要掌握一些BI可視化分析工具，工作經(jīng)驗較高的數(shù)據(jù)分析師需要掌握主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和NoSQL，以及Hadoop，Hive，Spark等大數(shù)據(jù)工具，掌握Hadoop，Hive，Spark，R，Python等技能是獲取高薪必備條件。

問題六：數(shù)據(jù)分析崗位對應(yīng)非工具型能力的需求

聲明：此處數(shù)據(jù)涉及到崗位細(xì)分和難以衡量的原因，并沒有進(jìn)行深入分析，詞云本身不具備太高的數(shù)據(jù)分析價值，僅作為可視化關(guān)鍵詞的分布情況的工具；閱讀者需要根據(jù)自身崗位以及所處的工作定位查看關(guān)鍵詞的情況，這里的大小表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次。

通過資料的收集，了解到數(shù)據(jù)分析崗位主要有偏工程方向和偏業(yè)務(wù)方向兩個類型，透過詞云可以大概了解到如下信息：

偏工程方向 的數(shù)據(jù)分析師對“數(shù)據(jù)挖掘”、“數(shù)據(jù)建模”、“模型分析”等能力要求較高;
偏業(yè)務(wù)方向的數(shù)據(jù)分析師對“業(yè)務(wù)分析”、“運(yùn)營分析”、“產(chǎn)品分析”、“用戶分析”等能力要求較高;
兩個類型共同需要“邏輯思維”、“溝通”、“分析報告”、“統(tǒng)計分析”、“團(tuán)隊合作”等關(guān)鍵能力;

總結(jié)

從地域來看，北京、深圳、上海、杭州、廣州應(yīng)該是數(shù)據(jù)分析師的首選城市，蘇州是一個值得關(guān)注的城市，外部數(shù)據(jù)了解到蘇州的GDP僅次于一線城市，此處結(jié)果平均薪資接近北京和深圳，但需求量較低，想要蘇州發(fā)展的朋友可以關(guān)注其動態(tài)。

從總體需求來看，企業(yè)更加需要具備多年工作經(jīng)驗，且動手能力強(qiáng)、解決實際問題的分析人才，隨著工作經(jīng)驗的增加，其對應(yīng)的薪資也有可觀的增長。

從大環(huán)境看，外部資料了解到，自助式分析工具的逐步完善與人工智能技術(shù)的突破，也可能使得企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)人員能夠上手基礎(chǔ)的分析工作，導(dǎo)致企業(yè)對經(jīng)驗較低的分析師需求減少。

從企業(yè)規(guī)模看，150人以上規(guī)模的企業(yè)更加適合新人進(jìn)去鍛煉，一方面企業(yè)已經(jīng)完成了基本的數(shù)據(jù)體系架構(gòu)，且越大的企業(yè)數(shù)據(jù)量級越大，另一方面，企業(yè)需要逐步培養(yǎng)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊來支撐業(yè)務(wù)的增長。

從分析師個人的角度，則需要更加關(guān)注自身成功項目經(jīng)驗的積累，這是升職加薪的必備條件，且需要思考未來自身的發(fā)展路徑，提前做好準(zhǔn)備，相對于業(yè)務(wù)方向，大數(shù)據(jù)工程師方向會有更可觀的薪資。

從能力的角度，數(shù)據(jù)分析師需要掌握SQL，Excel，R，Python四個必備的工具（R和Python可以選擇其一為主要工具），新人可以注重BI，PPT等office工具的技能，如果是大數(shù)據(jù)挖掘，越往后則需要更加關(guān)注hadoop，Hive，Spark等工具；

數(shù)據(jù)分析師個人還需要注重邏輯思維、表達(dá)溝通、分析報告等關(guān)鍵能力

建議

對于想要轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)分析師新人，轉(zhuǎn)型之前盡可能做好項目經(jīng)驗的積累，盡量做到跨崗不跨行，在自己熟悉的領(lǐng)域?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)分析。

企業(yè)比較看重經(jīng)驗和動手能力，面試的時候盡可能展示你的作品或者案例，如果當(dāng)前沒有，則需要在日常學(xué)習(xí)，練習(xí)，積累。

可以掌握一些可視化工具和數(shù)據(jù)可視化的思維，熟練掌握報告和表達(dá)的技巧，數(shù)據(jù)分析的工具多樣，方式多樣，只有能夠正確解讀數(shù)據(jù)且讓對方看懂聽懂才是有價值的

不足與局限

本次分析并沒有按照分析報告的方式來呈現(xiàn)，文章中以個人的整個分析過程來撰寫，希望能夠與各位朋友一起交流學(xué)習(xí)，如果你不同意我文章中的觀點，歡迎指正交流。

文章中我附上了我的數(shù)據(jù)集以及分析的代碼鏈接，有興趣的朋友可以重復(fù)我的過程，甚至做更加深入有趣的分析，如果有新的發(fā)現(xiàn)和觀點，希望也能讓我知道，向你們學(xué)習(xí)。

數(shù)據(jù)僅采集到449份樣本，數(shù)據(jù)量相對少一點，因此數(shù)據(jù)分析的結(jié)果需要大家用懷疑的心態(tài)來看待，且僅局限在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，相對于其他行業(yè)，本文章的分析結(jié)果只能作為一個參考。

原文發(fā)布時間為：2018-04-15 本文作者：Joffy Zhong 本文來自云棲社區(qū)合作伙伴“數(shù)據(jù)派THU”，了解相關(guān)信息可以關(guān)注“數(shù)據(jù)派THU”。  </div><div class="copyright-outer-line yq-blog-sem-remove"><div class="yq-blog-sem-remove copyright-notice">如果您發(fā)現(xiàn)本社區(qū)中有涉嫌抄襲的內(nèi)容，歡迎發(fā)送郵件至：yqgroup@service.aliyun.com 進(jìn)行舉報，并提供相關(guān)證據(jù)，一經(jīng)查實，本社區(qū)將立刻刪除涉嫌侵權(quán)內(nèi)容。</div></div><div class="yq-blog-sem-remove yq_blog_sem_remove_1810" style="margin-top: 20px;font-size: 12px;line-height: 1.8;color:#373d41;font-family:PingFangSC-Regular;word-break: break-all;">【云棲快訊】阿里云智能技術(shù)戰(zhàn)略架構(gòu)師陳緒：透視2019云計算酣戰(zhàn)  <a "bannerClick('1810')" href="https://yq.aliyun.com/articles/696765" target="_blank" rel="nofollow">詳情請點擊</a></div><div class="footer-detail yq-blog-sem-remove yq-blog-interaction clearfix"><a href="#comment" class="icon-pinglun comment_btn">評論 (<i>0</i>)</a><span id="vote_btn" has_voted="" data-aid="581850" data-islogin="false" title="點贊" class="icon-zan opt-btn vote_btn ">點贊 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總結(jié)

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