php数据源怎么设置，有没有好用协同办公的软件？
您好！
协同办公管理软件，现在市场上一大把一大把，要根据自己企业的需要来采购，原则上软件使用越简单越好，功能越完善越好。许多企业采购协同办公软件考虑三个部分，一是厂商，二是功能，还有服务器的部署位置。厂家选择1、厂家具有软件企业认定证书，软件产品登记证书；
2、厂商在您所在的行业做过成功案例，您可以对这些案例进行考察；
3、相对于其他软件厂商，其优势方面在哪里，分析比较；
4、如果购买这家企业的产品，那么他对您公司的使用软件和硬件有何要求；
5、厂商在签订合同后，具体的实施服务是什么？
6、软件上线后，在使用过程中出现的问题，如何保障高效，快捷的服务，同时保证数据的安全与保密；
7、如果后期有新的业务需求，进行二次开发，费用如何收取。
选择厂家的时候，一定要考虑以上的问题，问题至少考虑这么多，根据您公司的情况，还可以考虑更多，前期做的越详细，后期出问题越少。软件内容根据自己所在企业的组织架构，业务需求，老板思想，费用控制，可以具体确定软件内容，以下内容供参考：
1、是否可以集成公司目前所关联的ERP产品，比如财务，预算等软件；
2、技术架构是什么，是J2EE，还是.net,还是php呢？建议用J2EE，可以不依赖操作系统，单独使用JAVA环境运行；
3、稳定性一定要好，不然用着用着出问题，不但影响办公效率，更怀疑您的眼光和技术有问题；
4、表单自定义，在企业中有各种各样的表单，而且这些表单不断更新，变更，这就要求软件可以灵活自由，简单易用，来调节这些表单，画好工作流；
5、手机短信通知，这个功能主要是提醒和催办使用，还有就是给懒工作的员工的证据；
6、最好能集成内网和外网的邮件，使企业邮箱办公效率更高；
7、强迫每个人写工作日志，这样周工作和月工作总结都可以很轻松的完成，并且可以备查工作情况；
8、任务管理和计划总结必须有，有了这个，老板对工作就有了依据，毕竟工作内容写到上面，完成情况也在上面，而且不会被删除掉，这个老板一定喜欢哈；
9、信息发布和沟通平台是及时传达企业重大事项的重要工具，关系每个员工的利益；
10、权限要分级，高层有哪些权限，中层有哪些权限，普通职工有哪些权限，可以看到那些内容等，协同办公主要是权限的划分；
11、必须支持手机在线审批，手机定位，现在用手机比用电脑的人多，领导也喜欢手机哈；
12、最好把行政管理内容集成到里面，因为协同办公主要是审批类表单，行政用的是最多的部门，可以说没有行政，就没有协同办公，还有人事的培训；
13、企业门户，是对外宣传企业形象的主要窗口，一定要在协同办公中做好接口。
总之，软件内容是协同办公的核心，软件的价值主要体现在是否能给企业的经营管理发挥作用，带来收益。部署平台这个也是我们在初期必须考虑的问题，从费用上来讲，自建机房费用最大，IDC主机托管最合适，从长期来说，云主机托管费用最高，尤其数据多的时候。具体选哪种，企业可以自己决定。
总之，采购协同办公管理软件要综合考虑，费用，功能，部署平台，企业发展等。
希望可以帮到您，期待您在评论区的反馈与交流，我是高工，关注可以找到我哦。学python最重要的是什么？
我就是从零基础开始学的Python，也算是一个过来人了吧，现在看来当初我也是走了许多弯路，来给大家分享一下我的经验吧。
首先是最重要的一点，想清楚你为什么要去学Python？你是想要做一个网站，写一个顺手的工具，还是只要能够通过学校的考试就行，这很大程度的影响了你该如何去学Python，学到什么程度或者是你是否该转去学习另一种语言。如果你只是想做一个个人网站或者博客，你大可去学PHP，甚至根本不用学，网上有很多网站模板，直接就能用。如果你们和当初的我一样是希望通过Python写一些小工具来提升自己在职场上的竞争力，提高生产力，你就需要明白Python相比其他语言的优势之处。
易上手。就是Python最大的优势，一个初学者不需要像C，Java去懂得数据类型，内存管理，你只要学会几句语法，你就可以完成一个任务。
代码简洁。别的语言可能需要上百行的代码才能完成的任务，Python只需要十行。
庞大完善的代码库支持。Python为我们提供了完善的基础代码库，在网络，文件，文本，GUI方面都有大量的函数为我们提供帮助。还有第三方库，也就是世界各地的程序员分享出来的代码库，当我们想去实现某个需求的时候，也许已经有人为你造好了轮子，你只要调用就行。
选对正确的学习方法，这可以帮你少走很多弯路。这非常重要，因为如果选择了一个低效的学习方法，也许别人都已经彻底学会了，你才刚配置好环境，学会Hello World。
没有基础的建议先打好基础，有基础的可以看文字。不要怕基础枯燥，基础真正打好, 之后做项目你会有种打通经络的快感。编程之路开始还请不要功利，得耐得住寂寞，枯燥。
对于小白来说，有个人引导会比自学要高效的多，尤其容易坚持不下去的小伙伴。
那你可以关注我公众号和博客，
我并不建议为了学Python去买书，因为一来国内的书质量真的参差不齐，二来国外的优质书像Python Cookbook,Head First Python从写完，出版，翻译成中文，这中间的周期很长，而Python作为一个更新很快的语言，你学习的版本可能已经落后了。
一定要多练！一定要多练！一定要多练！任何编程语言的学习都是建立在实践上面的，不练习，就像是花了半天时间去学习开枪的理论，结果根本没有机会摸枪，你觉得你打得准吗？想要学好Python一定要多去练习，没有熟练度的加成，你学的再多也只是纸上谈兵，一旦面对了真正的问题，你就会无从下手。
学会用搜索引擎。程序员里面会用百度的人的工资是不会用的好几倍，会用google的又是会百度的好几倍。用好搜索引擎，你会发现你遇到的问题基本上都是有前人碰到过并已经解决了的问题。同时，会用搜索引擎之后你能找到很多资源帮助你的学习。
最后，努力学习，学以致用。生活中可以用到Python的位置远比你想象的多得多，等到你学会Python之后你会发现生活中有很多的问题都是可以通过Python来帮助你快速解决的。
如何快速提高产品曝光率？
这其实是两个问题。
1.如何快速提高产品曝光率？答案就是，花钱投广告，不花钱做媒体。我曾经在神策数据（SensorsDataCrop）写过一篇文章，这里可以看看，权作参考。
《数据分析强势解决营销人三大痛点》
作为市场人，我们的目标一直是，为公司创造利润。
市场同学的核心职能分为两方面，营销与品牌塑造。营销是为了创收，品牌是为了持续创收。To B 公司市场人的目标是通过合理的流程引导每一个有需求的公司转化为正式付费客户。上篇文章（周五话营销 | 健身房花式卖卡，诠释点击营销流），为大家讲述了营销需要关注的几大指标，今天，我们选择 B2B 的公司来讲市场人常关注的三大问题。
营销人员三大痛点
每一个营销人都曾经为三个问题苦恼过：
1. 怎样抛出甜蜜的诱饵可以更顺利地吸引客户？（潜在客户从哪里来，来的多不多？）
市场就是流量的战场，流量的获取和转化是营销的重要组成部分。随着互联网人口红利的消退，获取优质的流量变成了一件技术工作。运用数据分析工具评估渠道入口，寻找流量洼地，降低流量成本，或通过用户画像寻找到最精准的流量渠道，提高流量质量，成为渠道衡量的必备技能。
2. 如何吸引客户“上贼船”？（潜在客户访问网站后，流量如何转化？）
潜在客户访问官网时，对产品认知有限，让客户从游客到注册，实际上是一个二次转化为有效用户的过程。引导用户按照关键步骤进行交互，降低用户学习成本，减少时间和精力，根本目的都是为了降低用户流失。
3. 如何通过丰富的经验套路新用户？（投资回报率（ROI） 很重要，如何提升营销 ROI ？）
当用户已经进入销售与服务阶段，系统性的服务尤为重要，我们的目标是将注册用户转化为商机，并最终成交为付费客户。同时这也是营销漏斗的最后环节，量化营销效果的核心指标是 ROI，用单位成本的成交额或利润衡量渠道流量的质量，优化营销策略，更有助于企业营收。
想要解决问题，先要了解问题背景，下图是B2B的市场营销过程漏斗模型。
图1 B2B 市场营销漏斗模型
其实，一个 B2B 公司的市场营销过程粗略分为四个阶段：
1. 推广、集客、引流阶段，通过品牌布点、新闻媒体、DSP、新媒体、SEM、SEO 等市场行为，目的是为了吸引客户注意到自身存在。
2. 口碑影响阶段，通过问答平台、百科、DSP 等行为创造品牌价值，目的是赢得客户好感，为客户转化做准备。
3. 平台承载阶段，通过 400 客服电话、客户咨询等行为，帮助客户成功挖掘官网信息，了解产品，目的是实现客户转化为活跃客户。
4. 销售与服务阶段，通过销售和售前服务人员的介绍，引导客户成单，目的当然就是为了付费。
所以用户从看到某公司的信息开始，就已经进入了一个环环相扣的营销漏斗中，这是用户与企业斗智斗勇的过程，全面优化公司营销流程才能赢得客户的青睐，正所谓自古深情留不住，唯有套路得人心。
如何解决三大痛点
图2 营销漏斗四大步骤
营销漏斗分为四个大步骤：曝光、点击、注册、转化。针对这四个步骤，有选择性地构建指标体系，再通过数据分析评估营销渠道投放效果，对用户行为进行深度洞察，并对营销流程进行优化，有助于企业提升 ROI。
前文提到的三个问题，是如何在四大环节中得以解决的呢？
问题一：流量从哪里来？
随着新媒体的崛起，获取流量的方式有很多，如 PC 端广告位、SEM、SEO、媒体软文等，渠道推广需要付出时间成本和金钱成本，带来的流量数量和质量如何比较？让精准的渠道分析帮助你。
工欲善其事，必先利其器，可以利用第三方数据分析工具对渠道进行监控和指标分析，优化渠道投放。
如图，通过营销数据概览中的一系列指标，如 PC 端渠道拉新数、APP 端渠道拉新数可以衡量渠道引流效果，不同渠道来源的跳出率，不同渠道来源流量的 PV、UV、交互深度等，则可以衡量渠道带来的流量质量。
图3 营销数据概览
问题二：吸引来的用户为什么没有转化？
渠道做的好，用户触达多，曝光节节高，转化全流失，这大概是很多B2B公司都会苦恼的问题，明知道用户流失，却找不到优化方向，这其实是网站一次转化的关键步骤设计出现了问题，通过两种数据分析模型，可以为解决问题提供好思路。
1.漏斗分析
如下图，注册阶段的漏斗分析，将用户从浏览官网到注册的过程分为若干步骤，浏览官网、点击注册，获取验证码，输入验证码，点击创建新企业，完成注册等等。通过漏斗对注册流程的直观体现，用户流失情况一目了然，可以针对高流失率的环节进行优化，查看流失用户的具体用户行为，找出改进方向。
图4 注册转化漏斗
2.用户路径
通过对不同渠道来到官网浏览的用户进行用户路径分析，是简单甄别渠道流量质量的有效方法。用户行为路径根据每位用户在网站/APP 的行为，分析各模块之间的规律，挖掘用户的行为模式，从而优化引导用户注册的关键步骤，实现提高一级转化率。
图5 用户进入网站浏览后的用户行为路径
问题三：ROI 如何提升？
ROI 是衡量营销效果的终极标准，也是营销人考核的核心指标。当用户已经成为注册用户，销售人员和售前服务人员就会介入到转化体系中。单纯第三方数据分析工具的监测，并不足以彻底覆盖整个业务流程，一套完整的销售与服务体系，需要 CRM 系统与数据分析工具整合，数据打通，从而帮助公司内部同学掌握客户一线需求，打造专属客户成功模式，实现高效赢单，提高潜在客户转化为正式客户的比例，提升 ROI。
数据驱动下的精准化营销
依靠数据分析工具与 CRM 系统结合的方式提高 ROI，无法充分利用全部流量，在人工智能崛起，大数据广泛应用的黄金时代，更需要精准化营销，降低成本，直击人心。
广撒网的骚扰式营销已经落后，精准化营销的核心在于如何为不同用户打专属标签，针对其属性特点定制营销方案，提高购买意向。
给用户打标签当前主要有两种模式，一种是通过条件筛选，对用户进行分群，另一种是多元统计分析模型。神策分析提供灵活的用户分群，从用户属性、用户行为特征、用户行为路径等维度对用户进行分群，摸清用户偏好，将用户划分为群体，并对这个群体进行精准营销。
图6 用户分群示例
面对广大用户，在这个企业级市场资本迸发，竞品层出不穷，观众审美疲劳的时代中，营销不能大力出奇迹，而需二两拨千斤。每一个营销同学的内心都曾经被三座大山困扰过，希望这篇文章可以有所启发。
2.如何进行大数据精准采集？数据采集要大、全、细、时
大，充分考虑用户规模与数据规模的增长，做好数据资产积累的准备。
全，多种数据源，多种方法全量采集，贯穿用户使用产品的整个生命周期。细，采集足够全面的属性、维度、指标，让积累的数据资产更加优质。
时，提高数据采集的时效性，从而提高后续数据应用的时效性。
具体分为两种方案：
代码埋点
支持 Java／Python／PHP 等各类开源 SDK，确保数据采集的大、全、细、时。
全埋点（无埋点）
轻松集成 SDK，便可在 App、Web 产品中追踪用户的交互行为，简便快捷。
这里就不展开细讲了，如果想要了解更多的数据采集知识，建议关注“神策数据"，在历史消息中搜索埋点，有多篇内容详解。
欢迎关注公众号哦~SensorsDataCrop，有更多数据分析知识
mongodb主要用来干嘛？
随着云计算的高速发展，越来越多的应用需要存储海量数据，并且对高并发和处理海量数据提出了更高的要求，传统的关系型数据库对于这些应用场景难以满足应用需求。
作为NoSQL数据库之一的MongoDB数据库能够完全满足和解决在海量数据存储方面的应用，越来越多的大网站和企业选择MongoDB代替Mysql进行存储。
什么是MongoDB？MongoDB[1] 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C 语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB[2] 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
MongoDB的主要特点（1）文件存储格式为Bson，使用易于掌握和理解的Json风格语法。相对Json来说，Bson拥有更好的性能，主要表现为更快的遍历速度、操作更简易、增加了额外的数据类型。（2）模式自由，支持嵌入子文档和数组，无需事先创建数据结构，属于逆规范化的数据模型，有利于提高查询速度。（3）动态查询，支持丰富的查询表达式，使用Json形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象和数组及子文档。（4）完整的索引支持，包括文档内嵌对象和数据，同时还提供了全文索引方式，MongoDB的查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划。（5）使用高效的二进制数据存储，适合存储大型对象（如高清图片、视频等）。（6）支持多种复制模式，提供冗余及自动故障转移。支持Master-Slave、Replica Pairs/Replica Sets、有限Master-Master模式。（7）支持服务端脚本和Map/Reduce，可以实现海量数据计算，即实现云计算功能。（8）性能高、速度快。在多数场合，其查询速度对于MySQL要快的多，对于CPU占用非常小。部署很简单，几乎是零配置。（9）自动处理碎片，支持自动分片功能实现水平扩展的数据库集群，可以动态添加或移除节点。（10）内置GridFS，支持海量存储。（11）可通过网络访问，采用高效的MongoDB网络协议，在性能方面要优于http或Rest协议。（12）第三方支持丰富，MongoDB社区活跃，越来越多的公司和网站在生产环境中使用MongoDB进行技术架构优化，同时由10gen公司官方提供强大技术支持。
MongoDB的适用场景MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。（1）网站数据：MongoDB非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。（3）大尺寸，低价值的数据：使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。（4）高伸缩性的场景：MongoDB非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。MongoDB的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的Bson数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
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PostgreSQL与MySQL相比？
当我们选择哪种数据库对我们的项目最合适时，必须在数据库之间进行比较。PostgreSQL和MySQL都是开源社区提供的两种最广泛的数据库。这两个数据库都有其优点和缺点，因此更好的选择取决于特定的要求和目标。
MySQLMySQL是一种开放源代码且流行的数据库管理系统，用于管理 关系数据库 。Oracle提供了访问和管理该数据库的支持。与其他数据库相比，它是快速，可伸缩且易于使用的数据库管理系统。它通常与PHP脚本一起使用，以创建功能强大且动态的服务器端或基于Web的企业应用程序。
PostgreSQLPostgreSQL 是一个先进的，开放源代码的[对象]-关系型数据库管理系统，它的主要目标是实现标准和可扩展性. PostgreSQL, 或者说是 Postgres, 试图把对 ANSI/ISO SQL标准的采用与修正结合起来。
对比其他的RDBMS, PostgreSQL以它对于对象-关系和或关系型数据库功能，比如对于可靠事务，例如原子性，一致性，隔离性和持久性（ACID）的完全支持，这些东西的高度需求和集合的支持，以示其独特性。
PostgreSQL是高度可编程的, 因而可以使用被称作“存储过程”的自定义程序进行扩展. 这些功能可以被创建用来简化一个重复、复杂并且常常需要数据库操作的任务的执行。
PostgreSQL比MySQL的优势1、PostgreSQL是一个非常安全，独立且功能丰富的开源数据库。
2、PostgreSQL支持许多高级数据类型，例如多维数组，用户定义的类型等。
3、PostgreSQL很好地遵循了SQL标准，并支持“高级” SQL内容，例如窗口函数或公共表表达式。
4、它提供了Oracle和SQL Server支持的所有性能优化。
MySQL比PostgreSQL的优势1、就数据库排名而言，MySQL比PostgreSQL更受欢迎。
2、在MySQL中，获得社区支持和搜索答案比PostgreSQL更容易。
3、复制是在MySQL而非PostgreSQL中很好地实现的。
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