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中国移动积分商城那个商品最值最划算？

米店老板 — Sun, 10 Apr 2011 10:14:02 +0000

夜里睡不着，总是很无聊。啥也不爱干，于是把数算。这次是中国移动积分商城，网址是http://jf.10086.cn/。如果您用移动手机，或者曾经曾经被积分商城诱惑过的话，这篇文章也许对您有用。我用的是动感地带，所以我以动感地带的积分，也就是M值计算为准，中国移动积分商城，那件商品兑换最值，最划算。

首先，我们要知道，中国移动积分商城动感地带品牌M值是多少钱一分呢？

在中国移动积分商城首页的基础通信里，有一个话费直充的链接，从这里可以看到，30元相当于1430动感地带M值，50元相当于2390动感地带M值，100元相当于4770动感地带M值，300元相当于14290动感地带M值,500元话费相当于23810动感地带M值。用钱数除以积分数就得到1积分相当于多少钱，将其绘制成下图，横坐标是不同积分能够兑换的钱数，中坐标当然就是该兑换方法下，1积分的价格。在中国移动积分商城最上面的50元兑换套餐，居然是最不划算的，而最下面的30元话费直充，其实是很经济的一种，尤其是当积分不是很多的时候，用30元话费直充，比用50元兑换套餐划算得多。

其次，以前面500元套餐的积分价格为基准，中国移动积分商城的商品积分折算成人民币是多少钱呢？500元套餐积分的价格是0.021元/M值。我仅以市场价格透明容易确定的几种商品为例，你可以根据积分价格(0.021元/M值)自行计算你要兑换商品的价格。

在首页，数字礼品里，有游戏点卡，以第一个“盛大互动娱乐3元卡”为例，它的兑换需要的积分是180M值。计算180M值×0.021元/M值=3.78元，比“盛大互动娱乐3元卡”的面值高很多。

我计算了能够在网上查到价格的书籍、软件，中国移动积分商城的价格都高。但是不是话费直充就是中国移动积分商城中，兑换最划算的商品呢？

在让我们关注一下，基础通信下，本地通话商品的兑换。这里我们要计算1分钟通话时间需要多少M值，所以用兑换的分钟除以需要的M值，同样可以得到下图。之所以选择本地通话，是因为我不知道国内长途、短信以及流量的价格。

很显然，列在第四位置的120分钟本地通话商品比较划算。

在这种兑换方式下，最便宜的商品是本地通话380元，它的价格是9.5263M值/分钟本地通话，它折算成钱数是：9.5263M值/分钟本地通话×0.021元/M值=0.2元/分钟本地通话。比我们常规的通话价格（0.25元/分钟本地通话）低，所以，兑换本地通话商品比直接充值更值，更划算，因此，通过我们的计算可以认为，中国移动积分商城的商品中，兑换本地通话时间这件商品最划算。如果您有兴趣，可以计算下国内长途、短信以及流量的价格相比于本地通话那个更划算，我估计，仍然是本地通话最划算。

40个可视化数据的基本工具和资源

米店老板 — Tue, 08 Feb 2011 13:03:19 +0000

译者注：本文是上一篇文章，应该使用那些可视化工具/软件？-入门的继续，主要从三个方面讨论了这些工具和资源，一是组织数据，二是图标和图形化数据，三是数据动画/交互式数据可视化。

经常有人问我“ 你用什么软件可视化数据？“很多人都激动地捣鼓他们的数据，但不知道如何去做，也不知道怎么开始。下面是我使用的工具和资源。它们对数据可视化，从组织数据，到形成图形，直至形成动画和交互都有所帮助。

整理数据

很少有数据会以你期望的格式呈现。比如你有一个逗号分隔的文件，但你需要XML格式的，或者你有一个Excel电子表格，需要导入一个MySQL数据库中，或者数据分散在几百个的HTML页面中，你需要将其放在一起。数据的组织非常费力，值得了解这些语言/工具。你想的最后一件事就是严格的限制数据格式。

PHP

PHP的是我学习的第一种脚本语言，它非常适合网络开发，所以我用着很是舒服。本人常常使用PHP，把CSV文件变成XML格式。函数fgetcsv()就能实现。这也是个导入MySQL数据库或调用API的好办法。

资源：

Python

大多数计算机科学数据类型-至少我曾经使用过-在PHP中执行不好。选择Python，主要是因为Python代码有更好的结构和很酷的服务器端函数。我最喜欢的Python的工具包是Beautiful Soup ，这是一个HTML / XML的解析器。这是什么意思呢？Beautiful Soup非常擅长筛选抓取。

资源：

Official Python Website – Documentation/官方python文档
Beautiful Soup – HTML/XML Parser/BS-HTML/XML解析器

MySQL

当我有很多的数据-规模成百上千时-我使用PHP或Python将其存到MySQL数据库中。MySQL 几乎可以让我的数据子集以任何格式呈现。

资源：

Official MySQL Developer Zone/官方mysql开发地带
Web Database Applications with PHP & MySQL, 2nd Edition/PHP和MYSQL的Web数据库应用，第二版

R

啊哈，又好又老的R 。这就是统计人员使用，无人能超越的语言。有人在自己的计算机上安装，但还没有学习。有时我用R分析。尤其当条件非常复杂，MySQL难以胜任的时候，我用它来从数据集中提取有用的子集，然后导出为CSV文件。

资源：

R Project for Statistical Computing/统计计算R
Data Manipulation with R (Use R)使用R进行数据操作

Microsoft Excel

我们都知道这个。如果一个数据集很小，或者我当时就想点点鼠标，我使用Excel。

图表和图形

到此，数据已经处理，格式化，可以进行下一步。现在，开始进行可视化。使用何种软件形成统计图表和图形取决于我手头的任务，我不想把自己局限在软件里。例如，R是计算快速，能快速形成结果，但不适合Web应用程序。

Adobe Illustrator中

我用Adobe Illustrator制作出版级的图形。当我没有时间限制的去做什么的时候，我学习如何使用它，并一直很喜欢使用它。因为您可以简单地点击和拖动每一个图形元素。

资源：

R

如果你想实现一个（非动画，非交互式）特定类型的统计可视化，你有可能用到它。R是免费的，有无数资源和库。如果你没能找到一满足您的需求的库，您可以随时使用脚本实现。关于R的一个很酷的事情是，你可以保存为PDF格式的图形，然后在Adobe Illustrator中细化它。

资源：

R Graphics (Computer Science and Data Analysis)/R图形

PHP的图形库

对于PHP的GD库我的经验非常有限。有几个PHP的图形包，但我还没有找到一个我完全喜欢的，所以我通常更喜欢使用GD库绘制自己的图形。在PHP的图形库的Sparklines也不错。

资源：

使用Javascript的HTML + CSS的+

你可以用一些简单的HTML和CSS，控制图表和表格的绘制，及其颜色和大小。例如，你在网络上看到的大量的标签云就是只用HTML和CSS。再结合Javascript能够实现交互功能。

资源：

Flash/Actionscript

再动画和移动数据方面，Flash和ActionScript广为人知，但它可以进行统计工作。如果你想添加一些相互作用，如强调或过滤，到你的可视化工作中，使用它们非常不错。

资源：

Microsoft Excel

我很少使用Excel作图。如果我需要的东西非常急，而且这些数据存在Excel电子表格里，我会使用它的图形功能。

资源：

动画数据

有很多方法来创建动画和交互式数据形式可视化，这些是我使用过的（更多的部分，你可以在网络上直接看到）。

Processing

是的，这就是所谓的Processing 。我见过的大多是设计师使用它，但不能说明它不能用在别的地方。Processing使用画布，你画草图，然后，使得到一个Java小程序。Processing就是给非程序员设计的。

资源：

Flash/Actionscript

我一直对Flash和ActionScript很感兴趣。主要是因为Java小程序是死的，而网络是活的。交互式/动画可视化的例子，你从纽约时报，Stamen Design中看到，Web应用程序通常使用Flash和ActionScript。没看到？简单的右键点击你正在看的，就知道是什么了。从我以前写的ActionScript数据可视化中可以看到更多细节。

资源：

OK，已经很多了。一开始窝只列出10个工具和资源，但它不断增加。说实话，我没有意识到我居然用这么多东西。你用那些工具，取决于你的工作，有时候这个工具不行，那个也许就行了。

令人惊讶的是，这只是我使用的工具。还有很多我没有用过的工具。你使用过那些这里没有列出的可视化工具？或者知道一些其他很有用的资源？
原文链接。

应该使用那些可视化工具/软件？-入门

米店老板 — Tue, 08 Feb 2011 11:41:33 +0000

译者注：这是一篇非常简单的入门小文，虽然内容不多，但条理清楚。对于高手来说，这些东西本来就很简单。不是吗？

您是否一直想进行数据可视化学习，但不太知道从哪里开始呢？

帮助您可视化数据工具越多，却让你越迷茫，不知道从哪里开始。好消息是，有很多免费可用的工具供你选择，帮助您开始数据可视化之旅。这里，我们需要考虑的是，哪一个最适合你的问题。本指南帮您走出困境。

但是，在我们深入讨论之前，让我们先看几个问题。

你在看什么数据？

希望你已经有一个你感兴趣的数据集，如果没有，去寻找一个。在你学习的时候，使用有实际的数据非常重要，因为它将决定使用什么样的可视化工具。

网络上有很多地方可以找到大量数据。下面是几个不错的地方。

以上的数据集都比较小，别忘记那些政府机构，有些部门很乐意把他们的数据共享。选择一个你感兴趣的数据并得到它。

得到数据了？好，让我们继续。

你可视化的目的是什么？

下一步的问题是你想怎样可视化你的数据。你正在开发一个具有一些图表Web应用程序？它是一个互动的工具吗？你想在您的幻灯片演示更美观的图形呢？还是进行可视化用于出版发布？还是你仅仅需要进行分析？

在说一遍，你在这里决定将影响你使用什么工具。使用什么样的可视化软件。现在你已有两个问题的答案，我们能够决定什么工具最适合你。

用于出版

这意味着像你在报纸上看到图形。大多数人使用Adobe Illustrator 。它赋予您对您的图形中的所有元素的控制 – 颜色，字体，方向等。如果你想要做更复杂的图表，你也可以设计交给在Illustrator，加一些编程或应用一些附加库，同样可是实现。你还可以使用R，一个统计计算的软件环境和图形。用R声场pdf格式的文件，然后导入到Illustrator中进行详细的调整。

例如： The New York Times

用于演示

许多人想在幻灯片上加入一些惹人注意的图形。你可以使用上面的相同的软件，当然也可以使用微软Excel，尽管它太过简陋。这里的关键是不要使用默认设置。实际上，你可以使用Microsoft Excel做很多工作，而且看起来也不错。另外，你不要让包含在演示幻灯片中的图形具有太多细节，因为远处的人们看不到它们。

就个人而言，我不使用Microsoft Excel的图形更因为我很喜欢用R和Illustrator。

用于分析

有很多的分析工具，问一个人一个样。我用R，而这需要一些编程技能。大多数人使用Excel。我也听说Tableau软件很不错。

用于Web应用程序

我将假定你有一个编程背景，如果你希望做一个Web应用程序的可视化。如果您不会编程，你可以尝试Many Eye或Fusion Charts。但是，你将被限制在这些应用软件的功能上。

现在，如果你正在做Web开发，这里有两个主要选择。首先是Processing ，可以使编码更容易，可以做很多超乎想象的东西。在其论坛和网站上，有丰富的教程和技巧。最终会帮助你形成一个Java小程序。

第二，更受欢迎的选择是Flash。你可以使用Flash程序做你想要的东西，或者你可以使用ActionScript，用纯编码实现你的目的。无论哪种方式，最终的结果必须在Flash环境中运行。Flare visualization toolkit(Flare可视化工具)包能够帮你。

Flash的好处是，它往往比Java加载速度更快，而且，相比于Java环境，更多的人在他们的计算机上安装了Flash环境。如果你使用Flash程序，你可能根本不用代码，但如果你想认真的进行可视化，你需要学习ActionScript。而且，通过Processing可以容易地学习智能编码。而且，它是免费和开源的。

例子： Many Eyes, Rescue Time

用于艺术

Processing明确的说，就是为艺术家和设计人员准备的软件。在说一次，它非常容易学，并且功能巨大。而对于对非交互式图形，Illustrator是最常见的选择，因为它能够对所有的设计元素进行拖拽控制。

例如： Processing Gallery

您使用什么软件？

很显然，我只提到了可视化工具中的一小部分。最终，可视化不仅仅是一堆软件的使用，而是各种供您选择完整的工具箱任你挥洒创意。

这里我列出了经常使用工具和资源。你正在使用什么软件呢？当然，你也可以参考我的翻译。
原文链接。

一幅图说明学科之间的关系

米店老板 — Tue, 30 Mar 2010 16:28:20 +0000

对，就是下面这幅图。
图的外圈的四种颜色代表四种主要的期刊组，每组又详细的分列了很多领域，内圈主要是不同的杂志，使用“特征因子”进行划分。一开始画图时，采用了引用链接的头1000个，线条的粗细和透明度代表相关性，然后使用贝捷曲线完成作图。你可以通过点击内圈的任意一段，一段代表一种期刊，或者外圈的领域，显示所有的引用及被引用的链接。
。
请猛击这里体验。
从这幅图可以得出或验证以下结论：
1、生物学已经成为各种科学的基础，尤其医学，环境、营养；
2、经济学、心理学、数学、计算机学这几门学科的独立性较强，尤其经济学，这意味着你学习了这几门中的一门后，以后很难转行，或者说转行后很难利用自己的专业知识，这相比于其他学科，比如医学、生物学等等，互相之间联系很紧密，你学习任意一门，都可以在这些学科中转换；
3、数学学科这一与科学研究紧密的学科竟然与其他学科很少交集，我预测将来随着计算机及应用数学的发展，未来的联系会愈发紧密；
4、science和nature是综合类刊物，因此有些从其中引用而出的关系并不可信；

有书可读

米店老板 — Thu, 12 Feb 2009 06:21:19 +0000

我小时候有个梦想，I have a dream.就是有无数的书来读。今天在网络上无意间发现一些非常creative的书架。折服于设计师的奇思妙想。

继续之前，先牢骚几句，gallery语法居然没有指定显示那幅图片的功能，这很不好。

我突然想起，我自己装修房子时的一点心得，记录在这里，以备不再犯此错误。

屋里所有的水管水龙头换一遍，没一个能用长久的，尤其是要封在家具里面的水龙头；
暖水管都要包上防寒棉，用于保温，否则冬天的时候凉的很快；
电线，网线，水管，都要有备份，万一出现问题不用刨砖；
最大限度的进行移动装修，不要把家具固定在某一个固定的地方无法移动，这样的房间住来很是无趣；
冷热阳台的防水，保暖要做好；
灯具选择容易维护的，不要看其来漂亮，换灯管麻烦的那种。换个灯管要把灯拆掉的灯具，千万不要买；
在墙上多刨几个坑，用装饰盒盖好，以备以后改变家中布局所需，主要是四线，电线，网线，电话线，有线电视线；
卫生间和厨房要留出安装有线电视的地方；

细说显著性检验和P值

米店老板 — Wed, 07 May 2008 09:21:07 +0000

P值是怎么来的

从某总体中抽样所得的样本，其参数会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因：

⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致；

⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。

如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验赖判断。其步骤是：

⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为H₀）：如要比较A药和B药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即A药的总体疗效和B药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。⑵、选择适当的统计方法计算H₀成立的可能性即概率有多大，概率用P值表示。⑶、根据选定的显著性水平（0.05或0.01），决定接受还是拒绝H₀。如果P＞0.05，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受H₀；如果P＜0.05或P ＜0.01，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝H₀，则可以接受令一种可能性的假设（又称备选假设，符号为H₁），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。

统计学上规定的P值意义见下表

P值	碰巧的概率	对无效假设	统计意义
P＞0.05	碰巧出现的可能性大于5%	不能否定无效假设	两组差别无显著意义
P＜0.05	碰巧出现的可能性小于5%	可以否定无效假设	两组差别有显著意义
P ＜0.01	碰巧出现的可能性小于1%	可以否定无效假设	两者差别有非常显著意义

理解P值，下述几点必须注意：

⑴P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P＜0.05，D药取得P ＜0.01并不表示D的药效比C强。

⑵ P＞0.05时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。

⑶统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P ＜0.001，无此必要。

⑷显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。

显著性检验的手段

t检验

t检验有其应用条件，那就是数据基本符合常态，且两组方差（标准差的平方值）大致相齐，否则不宜采用t检验。

方差是否相齐

所谓方差不齐，是指两组的标准差相差太大。两组均数的显著性检验时，除要求资料数据符合常态分布外，还有另一前提条件，即两总体的方差（标准差的平方）要相近，因而对数据要进行方差齐性检验。

方差齐性检验的方法

1公式法

取S较大者为S₁ ，n₁；小者为S₂，n₂。通过查“F值方差齐性检验表”或经过公式计算出F0.05值，若F≥F0.05，表示两组方差之差异有显著意义，也就是两组方差不齐。

2简单方法

若两组资料标准差相差超过一倍时，可以肯定两组方差不齐。

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