大数据的核心是数据价值化，只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事，所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要，如果在学习大数据的初期就能建立数据价值化概念，那么对初学者来说是一个莫大的推动力，如何能快速建立数据价值化概念呢？答案就是从数据分析开始。
电脑上怎么做数据录入？
电脑上怎么做数据录入？这要根据你需要录入的数据的类型、用途和数据源形式等而定：如果是纯文字配一些字母、符号、简单数学公式或图表等类型的数据，做好后只是打印、储存、发送或在网上发布等用途，如果没有电子版数据来源，你就用Word软件配自己熟悉的输入法即可录入；如果有电子版数据来源，你就先拷贝到Word软件里再配自己熟悉的输入法进行修改、编辑即可录入。
如果是纯文字配一些字母、符号、简单数学公式以及各种简单示意图等类型的数据，做好后需要打印、储存、发送、在网上发布或演讲时演示等用途，如果没有电子版数据来源，你就用PowerPoint软件配自己熟悉的输入法即可录入；如果有电子版数据来源，你就先按演讲时的需要分段拷贝到PowerPoint软件里再配自己熟悉的输入法进行修改、编辑即可录入。
这种文件俗称PPT。如果是纯数字配一些字母、符号、数学公式以及各种比较复杂的数学运算等类型的数据，做好后需要打印、储存、发送、输出录入界面、输出计算结果或报表并可重复使用等程序类用途，如果没有电子版数据来源，你就用Excel软件配自己熟悉的输入法即可录入；如果有电子版数据来源，你就在原电子版上配自己熟悉的输入法进行修改、编辑即可录入。
这种文件俗称电子表。如果是数字加文字再配一些字母、符号、数学公式以及各种比较复杂数据组合等类型的数据，做好后需要打印、储存、发送、输出录入界面、输出查询结果并可被其它软件（如Excel软件）查询等用途，如果没有电子版数据来源，你就用Access软件配自己熟悉的输入法即可录入；如果有电子版数据来源，你就在原电子版上配自己熟悉的输入法进行修改、编辑即可录入。
这种文件俗称数据库如果是精准图形文件加文字再配一些字母、符号、简单数学公式等类型的数据，做好后需要打印、储存、转换、发送等用途，如果没有电子版数据来源，你就用CAD软件配自己熟悉的输入法即可录入；如果有电子版数据来源，你就在原电子版上配自己熟悉的输入法进行修改、编辑即可录入。这种文件俗称图纸或机械制图。
大数据怎么入门学习好？
大数据的入门学习有多条学习路线，可以根据自身的知识结构进行选择，并不是所有的学习路线都是从学Linux操作系统开始，然后是Java、Hadoop、Spark等，学习大数据也可以从数据分析开始。对于职场人来说，学习数据分析的工具如何使用，远比学习Hadoop更加实际。大数据的核心是数据价值化，只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事，所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要，如果在学习大数据的初期就能建立数据价值化概念，那么对初学者来说是一个莫大的推动力，如何能快速建立数据价值化概念呢？答案就是从数据分析开始。
数据分析并没有那么复杂，即使是没有多少计算机基础的人也可以入门数据分析，并不是所有的数据分析都需要通过机器学习的方式来完成，有很多工具能够方便的完成数据分析，而这些工具本身并不是特别复杂，比如Excel。Excel是一个功能强大的数据分析工具，在没有大数据概念的年代，Excel就在做数据分析的事情，虽然在大数据时代数据分析更加多样化，但是通过Excel能让入门者快速发现“数据之美”，完全可以通过Excel打开学习大数据的大门。
学习Excel可以从基本的函数开始学起，比如sum、count、Vlookup、sumif、countif、find等，这些函数的使用非常方便且功能强大，通过实验很快就能建立起数据分析的概念。Excel基本上能解决不少普通职场人的数据分析场景，几万条的数据分析使用Excel是没有压力的。下一步学习就涉及到数据库的使用了，虽然目前大数据领域的非结构化数据占据着大部分的比例，但是目前大量的数据分析还是基于结构化数据进行的，所以学习一个数据库产品的使用就变得很有必要了，推荐学习一下Mysql数据库。
掌握数据库之后，数据分析的数量就会有显著的提高，几百万条数据都是毫无压力的，相比于Excel来说，数据分析的量一下就得到了质的提高。接着可以学习一下SPSS，SPSS是数据分析（统计）领域一个非常强大的工具，分析可以定制化，是一个比较常见的工具。在数据可视化方面可以学习一下Echarts，这是一个开源产品，功能也非常强大，同样可以进行定制化（程序化）。
学习数据分析一个比较麻烦的事情是数据从哪来？要想解决这个问题，就必须进行下个阶段的学习了，那就是Python编程，可以通过Python编写爬虫来爬取互联网上的海量数据，作为自己数据分析的基础。其实学习数据分析到中后期是绕不过编程的，掌握一门编程语言是非常有必要的，而Python就是数据分析最常见的编程语言之一。
数据分析涵盖的内容非常多，按照场景不同也有很多条分析路线，对于初学者来说可以采用递进式学习方式，这样会有更好的学习效果。大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
为什么现在手机软件安装包越来越大，加上数据和缓存16G完全不够用了？
既然不够用我教你几招吧，首先：1. 清理占空间的照片，手机最常使用的功能就是拍照，比如出门聚会、遇见很特别的事情拍照发朋友圈、和闺蜜/基友在一起等等...而这些照片占据的储存空间真的非常大，年轻人勤快一点，每周/每天固定个时间清理照片，首先就是把没拍好的统统删掉，拍好看的可以留着。或者把有意义的照片请整理出来，放到电脑或者云存储（建议），这样随时想看就能看，并且不占空间。
2， 看不见的垃圾：App缓存，一个人的手机里可能会有上百个App，但常用的只有十分之一，放在文件夹内的App打开率更是低到可怕。只要你不是妹纸，完全不需要那么多修图软件，有个Snapseed负责滤镜、美图秀秀负责美颜 马赛克就够了。根据系统预置功能不同，有些系统删除App会连带删除缓存数据。对于微信、QQ、微博这些缓存特别大App，卸载之前先用App自带清理纪录功能，然后再卸载重新安装。
3. 最容易被忽略：浏览器缓存，明天天气怎么样？不如用手机浏览器查一查。手机已经逐渐取代电脑，大多数日常浏览网页都能够通过手机浏览器完成。没有特定书签需求的用户，往往使用率最高的就是手机自带浏览器。安卓用户打开自带浏览器，点击菜单，选择清理历史纪录即可，第三方浏览器操作步骤同理。iOS用户可以通过“设置
