php怎么定义全局，常见的压缩文件格式有哪些？
A
ACE：Ace压缩档案格式
ACT：MicrosoftOffice助手文件
AIF，AIFF：音频互交换文件，SiliconGraphicandMacintosh应用程序的声音格式
ANI：Windows系统中的动画光标
ARC：LHARC的压缩档案文件
ARJ：RobertJungARJ压缩包文件
ASD：MicrosoftWord的自动保存文件；Microsoft高级流媒体格式（microsoftadvancedstreaming
format，ASF）的描述文件；可用NSREX打开VelvetStudio例子文件
ASF：Microsoft高级流媒体格式文件
ASM：汇编语言源文件，Pro/E装配文件
ASP：动态网页文件；ProCommPlus安装与连接脚本文件；Astound介绍文件
AST：Astound多媒体文件；ClarisWorks“助手”文件
Axx：ARJ压缩文件的分包序号文件，用于将一个大文件压至几个小的压缩包中（xx取01-99的数字）
A3L：Authorware3.x库文件
A4L：Authorware4.x库文件
A5L：Authorware5.x库文件
A3M，A4M：AuthorwareMacintosh未打包文件
A3W，A4W，A5W：未打包的AuthorwareWindows文件
B
BAK：备份文件
BAS：BASIC源文件
BAT：批处理文件
BIN：二进制文件
BINHex：苹果的一种编码格式
BMP：Windows或OS/2位图文件
BOOK：AdobeFrameMakerBook文件
BOX：LotusNotes的邮箱文件
BPL：BorlardDelph4打包库
BSP：Quake图形文件
BUN：CakeWalk声音捆绑文件(一种MIDI程序)
C
C0l：台风波形文件
CAB：Microsoft压缩档案文件
CAD：Softdek的DrafixCAD文件
CAM：Casio照相机格式
CAP：压缩音乐文件格式
CAS：逗号分开的ASCⅡ文件
CCB：VisualBasic动态按钮配置文件
CCH：Corel图表文件
CCO：CyberChat数据文件
CCT：MacromediaDirectorShockwave投影
CDA：CD音频轨道
CDF：Microsoft频道定义格式文件
CDI：Philip的高密盘交互格式
CDM：VisualdBASE自定义数据模块文件
CDR：CorelDRAW绘图文件；原始音频CD数据文件
CDT：CorelDRAW模板
CDX：CorelDRAW压缩绘图文件；MicrosoftVisualFoxPro索引文件
CFG：配置文件
CGI：公共网关接口脚本文件
CGM：计算机图形元文件
CH：OS/2配置文件
CHK：由Windows磁盘碎片整理器或磁盘扫描保存的文件碎片
CHM：编译过的HTML文件
CHP：VenturaPublisher章节文件
CHR：字符集（字体文件）
CHT：ChartViem文件；HarvardGraphics矢量文件
CIF：AdaptecCD创建器CD映像文件
CIL：ClipGallery下载包
CIM：SimCity2000文件
CIN：OS/2改变控制文件用于跟踪INI文件中的变化
CLASS：Java类文件
CLP：Windows剪贴板文件
CLL：CrickSoftwareClicker文件
CLS：VisualBasic类文件
CMD：WindowsNT，OS/2的命令文件；DOSCD/M命令文件；dBASEⅡ程序文件
CPI：MicrosoftMS-DOS代码页信息文件
CPL：控制面板扩展名，Corel颜色板
CPP：C++代码文件
CPR：Corel提供说明书文件
CPT：Corel照片-绘画图像
CST：MacromediaDirectorCast文件
CUR：Windows光标文件
D
DBF：dBASE文件，一种由Ashton-Tate创建的格式，可以被ACT！、Lipper、FoxPro、Arago、Wordtech、Xbase和类似数据库或与数据库有关产品识别；可用数据文件（能被Excel
97打开）；Oracle8.1.x表格空间文件
DBX：DataBearn图像；MicrosoftVisualFoxPro表格文件
DCT：MicrosoftVisualFoxPro数据库容器
DCU：Delphi编译单元文件
DCX：MicrosoftVisualFoxPro数据库容器；基于PCX的传真图像；宏
DIR：MacromediaDirector文件
DLL：动态链接库
DOC：FrameMaker或FrameBuilder文档；WordStar文档、Word
Perfect文档、Microsoft：Word文档；DisplayWrite文档
DOT：MicrosoftWord文档模板
DPL：BorlandDelph3压缩库
DRV：驱动程序
DRW：MicrografxDesigner/Draw；Pro/E绘画文件
DSF：MicrografxDesignerVFX文件
DSG：DOOM保存的文件
DSM：DynamicStudio音乐模块（MOD）文件
DSP：MicrosoftDeveloperStudio工程文件
DSQ：CorelQUERY（查询）文件
DST：刺绣机图形文件
DSW：MicrosoftDeveloperStudio工作区文件
DTA：WorldBank（世界银行）的STARS数据文件
DTD：SGML文档类型定义（DTD）文件
DTED：地面高度数字数据（图形的数据格式）文件
DTF：SymantecQ&A相关的数据库数据文件
DTM：DigiTrakker模块文件
DUN：Microsoft拔号网络导出文件
DV：数字视频文件（MIME）
DWG：AutoCAD工程图文件；AutoCAD或GenericCADD老版本的绘图格式
DXR：MacromediaDirector受保护（不可编辑）电影文件
E
EDA：EnsoniqASR磁盘映像
EDD：元素定义文档（FrameMaker+SGML文档）
EDE：EnsoniqEPS磁盘映像
EDK：EnsoniqKT磁盘映像
EDQ：EnsoniqSQ1/SQ2/Ks32磁盘映像
EDS：EnsoniqSQ80磁盘映像
EDV：EnsoniqVFX-SD磁盘映像
EFA：EnsoniqASR文件
EFE：EnsoniqEPS文件
EFK：EnsoniqKT文件
EFQ：EnsoniqSQ1/SQ2/Ks32文件
EFS：EnsoniqSQ80文件
EFV：EnsoniqVFX-SD文件
EMD：ABT扩展模块
EMF：Windows增强元文件
EML：MicrosoftOutlookExpress邮件消息（MIMERTC822）文件
EXE：可执行文件（程序）
F
FAV：MicrosoftOutlook导航条
FAX：传真类型图像
FCD：虚拟CD-ROM
FDF：AdobeAcrobat表单文档文件
FLA：MacromediaFlash电影
FND：MicrosoftExplorer保存的搜索文件（Findapplet）
FON：系统字体
FRT：MicrosoftFoxPro报表文件
FRX：VisualBasic表单文本；MicrosoftFoxPro报表文件
FXP：经MicrosoftFoxPro编译的源文件
G
GDM：铃声、口哨声和声音板模块格式
GetRight：GetRight未完成的下载文件
GHO：Norton克隆磁盘映像
GID：Windows95全局索引文件（包括帮助状态）
GIF：CompuServe位图文件
GL：动画格式
GRP：程序管理组
H
HEX：MacintoshBinHex2.0文件
HLP：帮助文件；DateCADWindows帮助文件
HPP：C++程序头文件
HQX：MacintoshBinHex4.0文件
HT：HyperTerminal（超级终端）
HTM，HTML：超文本文档
HTT：Microsoft超文本模板
HTX：扩展HTML模板
I
ICO：Windows图标
IDX：MicrosoftFoxPro相关数据库索引文件；SymantecQ&A相关数据库索引文件；MicrosoftOutlook
Express文件
IMG：GEM映像
INF：信息文件
INI：初始化文件；MwaveDSPSynth的“nwsynth.ini”GMS安装；CravisUltrasoundbank安装
INP：Oracle3.0版或早期版本的表单源代码
INRS：INRS远程通信声频
INS：InstallShield安装脚本；X-Internet签字文件；EnsoniqEPS字簇设备；Cell/ⅡMAC/PC抽样设备
INT：中间代码，当一个源程序经过语法检查后编译产生一个可执行代码
IOF：Findit文档
IQY：MicrosoftInternet查询文件
ISO：根据ISD9660有关CD-ROM文件系统标准列出CD-ROM上的文件
ISP：X-Internet签字文件
IST：数字跟踪设备文件
ISU：InstallShield卸装脚本
IT：脉冲跟踪系统音乐模块(MOD)文件
ITI：脉冲跟踪系统设备
ITS：脉冲跟踪系统抽样，Internet文档位置
IV：OpenInventor中使用的文件格式
IVD：超过20/20微观数据维数或变量等级文件
IVP：超过20/20的用户子集配置文件
IVT：超过20/20表或集合数据文件
IVX：超过20/20微数据目录文件
IW：Idlewild屏幕保护程序
IWC：InstallWatch文档
J
J62：Ricoh照相机格式
JAR：Java档案文件（一种用于applet和相关文件的压缩文件）
JAVA：Java源文件
JAR：Java档案文件（一种用于applet和相关文件的压缩文件）
JAVA：Java源文件
JFF，JFIF，JIF：JPEG文件
JPE，JPEG，JPG：JPEG图形文件
JS：javascript源文件
JSP：HTML网页，其中包含有对一个Javaservlet的参考
K
KAR：卡拉OKMIDI文件（文本+MIDI）
L
LAB：VisualdBASE标签文件
LBT，LBX：MicrosoftFoxPro标签文件
LDB：MicrosoftAccess加锁文件
LHA：LZH更换文件后缀
LOG：日志文件
LZH：LHARC压缩档案
M
M1V：MPEG相关文件(MIME"mpeg"类型)
M3D：CorelMotion3D动画文件
M3U：MPEGURL（MIME声音文件）
MAM：MicrosoftAccess宏
MAQ：MicrosoftAccess查询文件
MAR：MicrosoftAccess报表文件
MBX：MicrosoftOutlook保存email格式；Eudora邮箱
MCW：MicrosoftWord的Macintosh文档
MDB：MicrosoftAccess数据库
MDN：MicrosoftAccess空数据库模板
MDW：MicrosoftAccess工作组文件
MID：MIDI音乐
MMM：Microsoft多媒体电影
MOV：QuickTimeforWindows电影
MP2：第二层MPEG音频文件
MP3：第三层MPEG音频文件
MPA：MPEG相关文件，MIME“mpeg类型”
MPE，MPEG，MPG：MPEG动画文件
MPP：Microsoft工程文件；CAD绘图文件格式
MPR：MicrosoftFoxPro菜单（已编译）
MSI：Windows安装器包
MSN：Microsoft网络文档；DescentMission文件
O
OBD：MicrosoftOffice活页夹
OBJ：对象文件
OBZ：MicrosoftOffice活页夹向导
OCX：Microsoft对象链接与嵌入定制控件
ODS：MicrosoftOutlookExpress邮箱文件
OFT：MicrosoftOutlook模板
OPX：OPL扩展DLL（动态链接库）
OSS：MicrosoftOffice查找文件
OST：MicrosoftExchange/Outlook离线文件
P
PAL：压缩文件
PART：Go！Zilla部分下载文件
PAS：Pascal源代码
PCS：PICS动画文件
PDF：AdobeAcrobat
可导出文档格式文件（可用Web浏览器显示）；Microsoft系统管理服务器包定义文件；NetWare打印机定义文件
PHP，PHP3：包含有PHP脚本的HTML网页
PHTML：包含有PHP脚本的HTML网页；由Perl分析解释的HTML
PM5：Pagemaker5.0文件
PM6：Pagemaker6.0文件
PPS：MicrosoftPowerpoint幻灯片放映
PPT：MicrosoftPowerpoint演示文稿
PRF：Windows系统文件，Macromedia导演设置文件
PSD：Adobephotoshop位图文件
PSM：ProtrackerStudio模型格式；Epic游戏的源数据文件
PST：MicrosoftOutlook个人文件夹文件
PWL：Windows95口令列表文件
Q
QIF：QuickTime相关图像（MIME）；Quicken导入文件
QT，QTM：QuickTime电影
QTI，QTIF：QuickTime相关图像
QTP：QuickTime优先文件
QTS：MacPICT图像文件；QuickTime相关图像
QTX：QuickTime相关图像
R
RA：RealAudio声音文件
RAM：RealAudio元文件
RAR：RAR压缩档案（EugeneRoshall格式）
REC：录音机宏；RapidComm声音文件
REG：注册表文件
REP：VisualdBASE报表文件
RES：MicrosoftVisualC++资源文件
RM：RealAudio视频文件
RMF：RichMap格式（3D游戏编辑器使用它来保存图）
ROM：基于盒式磁带的家庭游戏仿真器文件（来自Atari
2600、Colecovision、Sega、Nintendo等盒式磁带里的ROM完全拷贝，在两个仿真器之间不可互修改）
Rxx：多卷档案上的RAR压缩文件（xx=1～99间的一个数字）
S
SAV：游戏保存文件
SB：原始带符号字节（8位）数据
SBK：CreativeLabs的Soundfont1.0Bank文件；(Soundblaster)/EMUSonndFontv1.x
Bank文件
SBL：ShockwaveFlash对象文件
SCF：WindowsExplorer命令文件
SCH：MicrosoftSchedule+1
SCP：拨号网络脚本文件
SCR：Windows屏幕保护；传真图像；脚本文件
SFX：RAR自解压档案
SHTML：含有服务器端包括（SSI）的HTML文件
SPL：ShockwaveFlash对象；DigiTrakker抽样
SQL：InformixSQL查询；通常被数据库产品用于SQL查询（脚本、文本、二进制）的文件扩展名
STM：.shtml的短后缀形式，含有一个服务端包括（SSI）的HTML文件；ScreamTrackerV2音乐模块（MOD）文件
STR：屏幕保护文件
SWA：在Macromedia导演文件（MP3文件）中的Shockwave声音文件SYS：系统文件
T
T64：Commodore64仿真器磁带映像文件
THEME：Windows95桌面主题文件
TIF，TIFF：标签图像文件格式（TIFF）位图
TMP：Windows临时文件
TRM：终端文件
TXT：ASCⅡ文本格式的声音数据
TZ：老的压缩格式文件
V
VBA：VBase文件
VBP：MicrosoftVisualBasic工程文件
VBW：MicrosoftVisualBasic工作区文件
VBX：MicrosoftVisualBasic用户定制控件
VQE，VQL：YamahaSound-VQ定位器文件
VQF：YamahaSound-VQ文件（可能出现标准）
VRF：Oracle7配置文件
VSL：下载列表文件（GetRight）
W
WAB：MicrosoftOutlook文件
WAD：包含有视频、玩家水平和其他信息的DOOM游戏的大文件
WAL：Quake2正文文件
WAV：Windows波形声形
WBK：MicrosoftWord备份文件
WFM：VisualdBASEWindows表单
WFN：在CorelDRAW中使用的符号
WIZ：MicrosoftWord向导
WRL：虚拟现实模型
WWL：MicrosoftWord内插器文件
X
XLK：MicrosoftExcel备份
XLL：MicrosoftExcel内插器文件
XLM：MicrosoftExcel宏
XLS：MicrosoftExcel工作单
XLT：MicrosoftExcel模板
XLV：MicrosoftExcelVBA模块
XLW：MicrosoftExcel工作簿/工作区
Z
ZAP：Windows软件安装配置文件
ZIP：Zip文件
000-999：用于为老版本（或备份）文件编号（比如：被安装程序改变的CONFIG.SYS文件）；又可用于为小范围的PC应用程序的多个用户相关数据文件编号
12M：Lotus1-2-397SmartMaster文件
123：Lotus1-2-397文件
2D：VersaCAD的2维绘画文件
2GR，3GR：在Windows之下的VGA图形驱动程序/配置文件
386：在386或更高级处理器上使用的文件
3D：VersaCAD的3维绘画文件
3DM：3DNURBS建模器，Rhino
3DS：3DStudio（DOS下）格式文件
386：在386或更高级处理器上使用的文件
4GE：Informix4GL编译后代码
4GL：Informix4GL源代码
ruby什么意思？
Ruby，一种简单快捷的面向对象(面向对象程序设计)脚本语言，在20世纪90年代由日本人松本行弘(Yukihiro Matsumoto)开发，遵守GPL协议和Ruby License。
Ruby的变量有一定的规则，以$开头的一定是全局变量，以@开头的都是实例变量，而以@@开头的是类变量。常数则以大写字母开头;这种方法，对文本编辑器的命令补全很有帮助，如在vim下先键入$及开头字母，再敲击Ctrl+p，则可专门补全本文件以及关联文件中的全局变量，perl与php亦有此优点。
已经定义的类可以在运行时修改Ruby是动态语言，你可以在程序中修改先前定义过的类。
也可以在某个类的实例中定义该实例特有的方法，这叫做单例方法。使用Ruby可以写出简短而又功能强大的代码下面的方法用来完成两个矩阵的乘积注:ruby标准库中已包含矩阵库 Matrix
怎么自学数据分析？
这是一份数据分析师的入门指南，它包含七周的内容，Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。
每一周的内容，都有两到三篇文章细致讲解，帮助新人们快速掌握。这七周的内容刚好涵盖了一位数据分析师需要掌握的基础体系，也是一位新人从零迈入数据大门的知识手册。
第一周：Excel
每一位数据分析师都脱离不开Excel。
它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。
Excel的学习分为两个部分。
掌握各类功能强大的函数，函数是一种负责输入和输出的神秘盒子。把各类数据输入，经过计算和转换输出我们想要的结果。
在SQL，Python以及R中，函数依旧是主角。掌握Excel的函数有助于后续的学习，因为你几乎在编程中能找到名字一样或者相近的函数。
在「数据分析：常见的Excel函数全部涵盖在这里了」中，介绍了常用的Excel函数。
清洗处理类：trim、concatenate、replace、substitute、left/right/mid、len/lenb、find、search、text
关联匹配类：lookup、vlookup、index、match、row、column、offset
逻辑运算类：if、and、or、is系列
计算统计类：sum/sumif/sumifs、sumproduct、count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round
时间序列类：year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif
搜索能力是掌握Excel的不二窍门，工作中的任何问题都是可以找到答案。
第二部分是Excel中的工具。
在「数据分析：Excel技巧大揭秘」教程，介绍了Excel最具性价比的几个技巧。包括数据透视表、格式转换、数组、条件格式、自定义下拉菜单等。正是这些工具，才让Excel在分析领域经久不衰。
在大数据量的处理上，微软提供了Power系列，它和Excel嵌套，能应付百万级别的数据处理，弥补了Excel的不足。
Excel需要反复练习，实战教程「数据分析：手把手教你Excel实战」，它通过网络上抓取的数据分析师薪资数据作为练习，总结各类函数的使用。
除了上述要点，下面是附加的知识点，铺平数据分析师以后的道路。
了解单元格格式，数据分析师会和各种数据类型打交道，包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。
了解数组，以及相关应用（excel的数组挺难用），Python和R也会涉及到 list，是核心概念之一。
了解函数，深入理解各种参数的作用。它会在学习Python中帮助到你。
了解中文编码，UTF8、GBK、ASCII，这是数据分析师的坑点之一。
第二周：数据可视化
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。
数据可视化是分析的常用技巧之一，不少数据分析师的工作就是通过图表观察和监控数据。首先了解常用的图表：
Excel的图表可以100%绘制上面的图形，但这只是基础。
在「数据可视化：你想知道的经典图表全在这」中介绍了各类数据分析的经典图表，除了趋势图、直方图，还包括桑基图、空间图、热力图等额外的类型。
数据可视化不是图表的美化，而是呈现数据的逻辑之美，是揭示数据的内在关联。了解图表的维度和适用场景，比好看更重要。比如桑吉图就是我一直推崇的图表，它并不知名，但是它能清晰的揭露数据内在状态的变化和流向。案例是用户活跃状态的趋势。
Excel的图表操作很傻瓜化，其依旧能打造出一份功能强大的可视化报表。「数据可视化：教你打造升职加薪的报表」教给大家常用的Excel绘图技巧，包括配色选取，无用元素的剔除、辅助线的设立、复合图表等方法。
Excel图表的创造力是由人决定的，对数据的理解，观察和认知，以及对可视化的应用，这是一条很长的道路。
图表是单一的，当面板上绘制了多张图表，并且互相间有关联，我们常称之为Dashboard仪表盘。
上图就是用分析师薪资数据为数据源绘制的Dashboard，比单元格直观不少。我们常常把绘制这类Dashboard的工具叫做BI。
BI（商业智能）主要有两种用途。一种是利用BI制作自动化报表，数据类工作每天都会接触大量数据，并且需要整理汇总，这是一块很大的工作量。这部分工作完全可以交给BI自动化完成，从数据规整、建模到下载。
另外一种是使用其可视化功能进行分析，它提供比Excel更丰富的交互功能，操作简单，而且美观，如果大家每天作图需要两小时，BI能缩短大半。
在「数据可视化：手把手打造BI」教程中，以微软的PowerBI举例，教大家如何读取数据，规整和清洗数据，绘制图表以及建立Dashboard。最后的成果就是上文列举的分析师案例。
BI还有几个核心概念，包括OLAP，数据的联动，钻取，切片等，都是多维分析的技巧，也是分析的核心方法之一。
后续的进阶可视化，将和编程配合。因为编程能够提供更高效率和灵活的应用。而BI也是技术方向的工具，了解技术知识对应用大有帮助。
第三周：数据分析思维数据分析能力的高低，不以工具和技巧决定，而以分析思维决定。
在一场战争中，士兵装备再好的武装，进行再严苛的训练，若是冲锋的方向错了，那么迎接他们的唯有一败涂地。
分析思维决定一场「数据战争」中的冲锋方向。只有先养成正确的分析思维，才能使用好数据。
既然是思维，它就倾向于思考的方式，Excel函数学会了就是学会，分析则不同。大多数人的思维方式都依赖于生活和经验做出直觉性的判断，以「我觉得我认为」展开，好的数据分析首先要有结构化的思维。
麦肯锡是其中领域的佼佼者，创建了一系列分析框架和思维工具。最典型地莫过于金字塔思维。
这篇文章简述了该思维的应用，「快速掌握麦肯锡的分析思维」。你能学会结构化思考，MECE原则，假设先行，关键驱动等方法论。
除此以外，还有SMART、5W2H、SWOT、4P4C、六顶思考帽等，这些都是不同领域的框架。框架的经典在于，短时间内指导新人如何去思考，它未必是最好的，但一定是性价比最优的。数据分析思维，是分析思维的引申应用。再优秀的思考方式，都需要佐证和证明，数据就是派这个用处的，「不是我觉得，而是数据证明」。
现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话：如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。如果把它应用在数据领域，就是：如果你不能用指标描述业务，那么你就无法有效增长它。每一位数据分析师都要有指标体系的概念，报表也好，BI也好，即使机器学习，也是围绕指标体系建立的。
下图就是一个典型的指标体系，描述了用户从关注产品、下载、乃至最后离开的整个环节。每一个环节，都有数据及指标以查询监控。
不同业务背景需要的指标体系不同，但有几个建立指标的通用准则。这篇文章深入介绍了「如何建立数据分析的思维框架」。你将区分什么是好指标、什么是坏指标、比率和比例、指标的结构、指标设立的维度等概念。
数据分析不是一个结果，而是一个过程。几乎所有的分析，最终目的都是增长业务。所以比分析思维更重要的是驱动思维落地，把它转化为成果。
数据分析思维是常年累月养成的习惯，一周时间很难训练出来，但这里有一个缩短时间的日常习惯。以生活中的问题出发做练习。
这家商场的人流量是多少？怎么预估？
上海地区的共享单车投放量是多少？怎么预估？
街边口的水果店，每天的销量和利润是多少？怎么预估？
这些开放性问题起源于咨询公司的训练方法，通过不断地练习，肯定能有效提高分析思维。另外就是刷各种CaseBook。
优秀的数据分析师会拷问别人的数据，而他本身的分析也经得起拷问。
第四周：数据库
Excel很容易遇到瓶颈，随着业务的发展，分析师接触的数据会越来越多。对大部分人的电脑，超过十万条数据，已经会影响性能。何况大数据时代就是不缺数据，这时候就需要学习数据库了。
即使非数据岗位，也有越来越多的产品和运营被要求使用SQL。
很多数据分析师戏称自己是跑SQL的，这间接说明SQL在数据分析中有多核心。从Excel到SQL绝对是处理效率的一大进步。
教程内容以MySQL为主，这是互联网行业的通用标准。其实语法差异不大的。
新手首先应该了解表的概念，表和Excel中的sheet类似。「写给新人的数据库指南」是一篇入门基础文章，包括表、ID索引、以及数据库的安装，数据导入等简单知识。
SQL的应用场景，均是围绕select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。新手在「SQL，从入门到熟练」教程会学习到最常见的几个语法，select、where、group by、if、count/sum、having、order by、子查询以及各种常用函数。
数据还是分析师薪资数据，它可以和Excel实战篇结合看，不少原理都是相通的。
想要快速掌握，无非是大量的练习。大家可以在leetcode上做SQL相关的练习题，难度从简单到困难都有。「SQL，从熟练到掌握」教程中将会带领大家去刷一遍。
join对新手是一个很绕的概念，教程会从图例讲解，逐步提高难度。从一开始的join关联，到条件关联、空值匹配关联、子查询关联等。最后完成leetcode中的hard模式。
如果想要更进一步，可以学习row_number，substr，convert，contact等函数。不同数据平台的函数会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。再想提高，就去了解Explain优化，了解SQL的工作原理，了解数据类型，了解IO。知道为什么union比or的效率快，这已经和不少程序员并驾齐驱。
第五周：统计学
很多数据分析师并不注重统计学基础。
比如产品的AB测试，如果相关人员不清楚置信度的含义和概念，那么好的效果能意味着好么？如果看待显著性？
比如运营一次活动，若不了解描述统计相关的概念，那么如何判别活动在数据上的效果？可别用平均数。
不了解统计学的数据分析师，往往是一个粗糙的分析师。如果你想要往机器学习发展，那么统计学更是需要掌握的基础。
统计知识会教大家以另一个角度看待数据。如果大家了解过《统计数据会撒谎》，那么就知道很多数据分析的决策并不牢靠。
在第一篇教程「解锁数据分析的正确姿势：描述统计」，会教给大家描述统计中的诸多变量，比如平均数、中位数、众数、分位数、标准差、方差。这些统计标准会让新手分析师从平均数这个不靠谱的泥潭中出来。
箱线图就是描述统计的大成者，好的分析师一定是惯用箱线图的常客。
第二篇「解锁数据分析的正确姿势：描述统计(2)」将会结合可视化，对数据的分布进行一个直观的概念讲解。很多特定的模型都有自有的数据分布图，掌握这些分布图对分析的益处不可同日而语。
直方图和箱线图一样，将会是长久伴随分析师的利器。
统计学的一大主要分支是概率论，概率是度量一件事发生的可能性，它是介于0到1之间的数值。很多事情，都可以用概率论解释，「概率论的入门指南」和「读了本文，你就懂了概率分布」都是对其的讲解。
包括贝叶斯公式、二项概率、泊松概率、正态分布等理论。理论不应用现实，那是无根之木，教程中会以运营活动最常见的抽奖概率为讲解，告诉大家怎么玩。
其实数据分析中，概率应用最广泛和最全面的知识点，就是假设检验，大名鼎鼎的AB测试就是基于它的。俗话说得好，再优秀的产品经理也跑不过一半AB测试。
何为假设检验？假设检验是对预设条件的估计，通过样本数据对假设的真伪进行判断。
产品改版了，用户究竟喜不喜欢？调研的评分下降了，这是用户的评价降低了，还是正常的数据波动呢？这些都是可以做假设检验的。它可以说是两面两篇文章的回顾和应用。
「数据分析必须懂的假设检验」依旧以互联网场景讲解各种统计技巧的应用。假设检验并不难，通过Excel的几个函数就能完成。它的难点在于诸多知识点和业务的结合使用，实际公式不需要掌握的多透彻，了解背后的意义更重要。
统计学是一个很广阔的领域，包括方差分析，时间序列等，都有各自不同的应用。大家若感兴趣，可以去阅读各类教材，没错，教材是学习统计学最优的方式。我这类文章堪堪算入门罢了。
第六周：业务
对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。举个例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。这个案例中，我们只知道送货员的送货水平距离，根本不知道垂直距离。这是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。业务形态千千万万，数据分析师往往难窥一二。我的公众号业务部分也涉及了不少，大家可以通过这几篇文章了解。
一篇文章读懂活跃数据；深入浅出，用户生命周期的运营；获取新增用户，运营都应该知道的事；运营的商业逻辑：CAC和CLV；从零开始，构建数据化运营体系；读懂用户运营体系：用户分层和分群，这些都是互联网运营相关的内容，或多或少涉及了不少业务方面的概念，数据分析人员可以选择性的挑选部分内容。了解业务的数据分析师在职场发展上会更加顺利。
而在「最用心的运营数据指标解读」中，我尝试总结了几个泛互联网领域的指标和业务模型，它们都是通用的框架。
产品运营模型：以移动端APP为主体，围绕AARRR准则搭建起数据框架。包括Acquisition用户获取、Activation用户活跃、Retention用户留存、Revenue营收、Refer传播，以及细分指标。
市场营销模型：以传统的市场营销方法论为基底，围绕用户的生命周期建立框架。包括用户生命周期，生命周期价值、用户忠诚指数、用户流失指数、用户RFM价值等。
流量模型：从早期的网站分析发展而来，以互联网的流量为核心。包括浏览量曝光率、病毒传播周期、用户分享率、停留时间、退出率跳出率等。
电商和消费模型：以商品的交易、零售、购买搭建而起。包括GMV、客单价、复购率、回购率、退货率、购物篮大小、进销存，也包含SKU、SPU等商品概念。
用户行为模型：通过用户在产品功能上的使用，获得精细的人群维度，以此作为分析模型。包括用户偏好、用户兴趣、用户响应率、用户画像、用户分层，还包含点赞评论浏览收藏等功能的相关指标。
除了上述的几个常见模型，数据分析还有其他分支。比如SEO/SEM，虽然可以归类到流量模型，但它并不简单。比如财务分析，商业的各种成本支出也需要专人负责。
在业务知识外，业务层面的沟通也很重要。业务线足够长的时候，沟通往往成为老大难的问题。
业务学习没有捷径，哪怕掌握了诸多模型，不同行业间的业务壁垒会是分析师们的门槛。金融的各类专有领域知识，电子商务不同产品的特性，这些都会影响到分析报告的质量。
在早期，新人最好选择一到两个领域深入了解其业务，然后以此拓展边界。
第七周：Python/R
第七周是最后的学习环节。
是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师升职加薪，迎娶白富美。数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。
Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将分析的过程脚本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常丰富。
这里的教程以Python为主。
「开始Python的新手教程」将会教大家搭建数据分析环境，Anaconda是功能强大的数据科学工具。Python建议安装Python3+版本，不要选择Python2了。
Python的语法相当简洁，大家print出第一个hello world顶多半小时。就像在Excel上进行运算一样方便。
「开始Python的数据结构」介绍给大家Python的三类数据结构，列表list，元组tuple，以及字典dict。万变不离其宗，掌握这三种数据结构以及相对应的函数，足够应付80%的分析场景。函数式编程为Python一大特色，Python自身就提供不少丰富的函数。很多都和Excel的函数相通，掌握起来非常迅速。另外还有控制流，for、while、if，通常配合函数组合使用。
「了解和掌握Python的函数」教大家如何自定义函数，丰富的函数虽然能偷懒，但是不少场景下，还是需要自己动手撸一个。
能够调第三方包解决，就使用第三方的函数。如果是一个频繁使用的场景，而第三方依靠不了，就自己编一个函数。如果是临时性的场景，写得粗糙点也无所谓。毕竟分析师的代码能力不要求工程师那么严格，所以Python的学习尽量以应用为主，不用像分析师那么严格。
包、模块和类的概念属于进阶知识，不学也不要紧。
「Python的数据分析: numpy和pandas入门」介绍了数据分析师赖以生存的两个包，numpy和pandas，其他Python知识可以不扎实，这两个最好认真掌握。它是往后很多技能树的前置要求。
array，series，dataframe是numpy和pandas的三个数据结构，掌握它们，便算是入门了。后续的两篇教程都是实战。
「用pandas进行数据分析实战」以分析师的薪资作为实战数据。Excel、BI、SQL，一路走来，大家想必对它无比熟悉，这也是最后一次使用它了。教程通过Pandas的各类功能，绘制出一副词云图。
asp和php里session的区别是什么？
1、asp中session有效期默认为20分钟，而PHP中的默认为180分钟；
2、ASP与PHP中的session都是以文件形式存储在服务器端，但是有一个区别，PHP中的session是存储在一个超全局变量中，所以PHP中要使用session，要用session_start();函数启用session。
如何从程序员到架构师？
程序员是一个广义词，架构师首先也是程序员，架构师的技术栈更广、技术实力更强，解决实际问题更有经验。
底层的程序员是专注于某一项的技术开发，有C++程序员、C语言底层程序员、前端程序员、Android/IOS程序员、Go语言程序员、PHP程序员，最多的还是Java程序员。
现在根据行业研究领域，还有大数据工程师、人工智能算法工程师。程序员，只有切切实实写过代码，积累经验，提升技术能力，才有机会成为架构师。
程序员不能仅仅满足于每天日常的工作，更应该想法设法拓宽自己的技术栈。C++程序员，可以研究嵌入式开发，物联网开发。Java程序员，可以研究大数据，数据挖掘。架构师的技术知识是非常有广度的，有大数据架构师、网络安全架构师、分布式架构师、微服务架构师、应用架构师以及运维架构师。
Java架构师要懂JVM底层原理、集合框架原理、多线程、网络编程、BIO/NIO/AIO、Spring、Spring MVC、JPA、MyBatis、Spring Boot、Spring Cloud、Spring Cloud Alibaba、Redis、MongoDB、ElasticSearch、Rabbit MQ、Kafka、Seata等，甚至还要懂大数据技术。
技术发展是很快的，架构师不学习也会落伍。有的单位架构师权利很大，也是技术负责人，CTO，具有管理权力。单位中有的架构师仅仅是项目里面的架构师人员，听命于技术经理、项目经理。
以我的经历来看，程序员首先要练好技术功底，其次扩充自己的技术栈。架构师不是一天能炼成的，需要深厚的技术积累。后期架构师发展前景还是很大的，不断学习更新技术，知识的积累越来越多。
我也对技术做了一些分享，微服务Spring Cloud、OAuth2权限验证、Seata分布式事务、ELK都有研究，还有大数据，欢迎与大家共同学习成长。