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摘要: 【总结整理】软件测试的反模式 最近看到一篇介绍软件测试相关的文章,文章虽然比较早(2018年的),但是其中的观点依然适用。 在目前AI盛行的时候,软件测试也必然迎来它的变化。 我把文章中的要点整理了一下,这些测试的反模式涵盖了从测试策略、代码质量到心态管理的各个方面。 原文的链接放在了文章的末尾。 1. 只有单元测试,没有集成测 阅读全文
posted @ 2026-01-15 10:46 wang_yb 阅读(105) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 当条形图遇上极坐标:径向与圆形条形图的视觉革命 想象一下,你正站在一个圆形广场的中心,周围均匀排列着12根高度不同的灯柱,这就是径向条形图带给我们的视觉体验。 在数据可视化领域,我们常常满足于传统的直角坐标系条形图,但当数据具有周期性或比较性时,径向条形图和圆形条形图为我们打开了新的可能性。 1. 设计原理 这两种图表把传统的笛卡尔坐标系换成极坐 阅读全文
posted @ 2026-01-13 23:10 wang_yb 阅读(656) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 棒棒糖图(Lollipop Chart)可以看作是条形图的一种“轻盈版”变体:它用一根从基准线延伸出来的“棒”,并在末端以一个“糖”(圆点)来表示数值,取代了传统的矩形条。 这种图表传达的信息与条形图是一样的,但它更注重突出数据点的位置,整体看起来更加清新、现代。 今天,我们一起探索棒棒糖图的优势, 阅读全文
posted @ 2026-01-10 08:42 wang_yb 阅读(1048) 评论(1) 推荐(3)
摘要: 在日常工作中,你是否遇到过这种情况:你辛辛苦苦跑完数据,画了一张图表发给老板或客户,结果对方盯着看了半天,问了一句:“所以,你想表达什么?” 这就像讲笑话没人笑一样尴尬。图表的本质不是 “画图”,而是 “沟通”。 今天,我将分享 5 个提升可视化效果的原则,并用 Python 的 matplotli 阅读全文
posted @ 2026-01-06 22:29 wang_yb 阅读(1131) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 想象一下,你走进一个挤满人的房间,朋友向你招手--你几乎立刻就能看到他。 这是因为“招手”这个动作在你的大脑进行深入思考之前,就已经被注意到了。 再比如当你走在熙熙攘攘的大街上,如果所有人穿的都是黑灰色的大衣,而此时有一个人穿着鲜红色的风衣,你会看哪里? 毫无疑问,你的目光会瞬间被那抹红色吸引。 这 阅读全文
posted @ 2026-01-04 23:10 wang_yb 阅读(746) 评论(1) 推荐(2)
摘要: 在数据分析中,我们常说:“一张好的图表胜过千言万语。” 但很多时候,我们做出来的图表却是“千言万语堵在心口难开”。读者看了半天,抓不住重点。 这是为什么? 因为人类的视觉感知遵循一套被称为 格式塔(Gestalt) 的心理学原理。 简单来说,当我们看到一组物体时,大脑会自动将它们视为一个整体或一种模 阅读全文
posted @ 2026-01-02 15:05 wang_yb 阅读(848) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 提到回归分析,很多人第一时间想到的只有“线性回归”和“逻辑回归”。但实际上,针对不同的数据情况(比如有离群点、数据是计数的、数据有缺失截断等),我们有十几种回归模型可以选择。 今天为大家总结了 16种回归分析 的模型,重点不是介绍这些回归模型的原理,而是介绍如何在Python代码中使用这些模型,希望 阅读全文
posted @ 2025-12-30 14:47 wang_yb 阅读(1206) 评论(2) 推荐(3)
摘要: 很多刚入行的小伙伴问我:“我想预测下个月公司的销售额,或者预测一下明天的股价,该学什么?” 我的回答通常只有六个字:时间序列分析。 如果在数据分析的世界里有一种魔法能让你“预知未来”,那一定就是它。 1. 什么是时间序列? 别被名词吓到了。简单来说,时间序列(Time Series)就是按时间顺序排 阅读全文
posted @ 2025-12-28 17:31 wang_yb 阅读(834) 评论(0) 推荐(2)
摘要: 在数据分析的江湖里,有一个绝对的核心技能,叫做回归分析(Regression Analysis)。 无论你是刚入行的新手,还是想要进阶的老手,掌握它,你就拥有了预测未来的“水晶球”。 很多初学者一听到“回归”两个字,脑子里全是复杂的数学公式,立刻想打退堂鼓。 别急!今天我们不讲枯燥的数学推导,只讲它 阅读全文
posted @ 2025-12-23 15:07 wang_yb 阅读(938) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在数据分析的江湖里,我们经常会听到老板或业务方抛出这样的问题: “现在的年轻人越晚睡,买护肤品是不是越疯狂?” “我们APP的各种优惠券,真的能提升用户的留存率吗?” “天气越热,这只股票是不是跌得越惨?” 面对这些问题,很多新人容易犯 “凭感觉” 的错误:“我觉得应该有关系吧……” 数据分析不相信 阅读全文
posted @ 2025-12-19 16:06 wang_yb 阅读(1088) 评论(0) 推荐(0)
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