用Python写一个电信客户流失预测模型

英国脱欧等问题可能凸显了卡车运输业的重要性，然而，像这样的地缘政治问题远远不是目前货运和运输业面临的唯一挑战，市场需求迅速变化，货运量也相应增长。这些问题已经把卡车运输放在了那些寻求行业颠覆和卡车运输方式发生重大变化的人的眼中。随着工业领域的许多变革正在进行，物联网(IoT)、人工智能和机器人技术引领潮流，为不断增长的问题提供真正卓越的解决方案。

货运业的新复兴?

人工智能、先进的机器人技术和物联网被证明是21世纪卡车运输业发展不可或缺的。尽管近年来自动驾驶汽车占据了头条新闻，但大多数分析师(相当合理地)相信，货运卡车将是第一款在公路上正常使用的全自动车辆。一旦一个人工智能驱动的长途汽车产业建立起来，就不难想象其他汽车行业会迎头赶上。

对这种预测的反应不一。尽管高达65%的运输业高管将自动化和物联网驱动的卡车运输业誉为该行业的复兴，但也有一些合理的担忧掩盖了这种兴奋。首先，失业的风险是真实存在的——每当提到人工智能，人们都会担心。此外，对于自动卡车的车载网络受到网络犯罪分子的黑客攻击，也存在合理的安全担忧，匿名网络领域的创新已经缓解了这一问题，这种网络可适用于自动驾驶车辆。

让我们仔细看看物联网和人工智能技术正在改变卡车运输业的五种方式，并考虑一下准时制卡车运输和物流业务的好处。
 

先说说大数据开发岗位和就业的前景，大数据开发岗位对于code能力、工程能力有要求，编程能力、语言表达能力、解决问题的能力。大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源坑比较多，需要能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。

大数据分析类的职位，在业务上，需要对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策，在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。

非理工科出身编程能力较差，但是对业务的理解能力还可以的话，其实是可以选择数据分析类的;从薪酬上看，开发类的薪酬会略大与数据分析类，由于岗位成本造成的，当然这只是一般情况下，任何领域的高端人才都是值钱。

数据开发是基础，数据分析师生化是对于开发的数据进行一定的研究和分析，然后得出数据背后的整体的现象和潜在的商业机遇，对于我们的整体的生活也是各有利弊。

大数据开发是IT职业中的软件开发工程师是“大熊猫”，大数据工程师的收入可超过同类型的岗位。在一二线城市，大数据开发的薪资基本上是10K+;拥有3-5年技术经验的人才可达到40K+。大数据分析是高收入技术岗位，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K。从薪酬上看，一般情况下，开发类的薪酬会略高于与数据分析类的，这是由于岗位成本造成的。其实，任何领域的实战经验丰富的人才都是值钱。
 

方法引用主要有三类：

• 静态方法的方法引用

valueOf是String类的静态方法，方法引用写为 String::valueOf, 对应lambda表达式：a -> String.valueOf(a)

• 任意类型实例方法的方法引用

length是String类的实例方法，方法引用写为 String::length，对应lambda表达式：(str) -> str.length()

• 现有对象的实例方法的方法引用

第三种容易与第二种混淆，现有对象指的是在lambda表达式中调用外部对象(不是入参对象)的实例方法，比如：
 

至于 Predicate, Consumer, Function这些函数式接口具体作用，在后面的文章中会详细介绍，这里只需有个大体印象即可。

(5)将lambda表达式重构为方法引用

方法引用可以看作是lambda表达式的一种快捷写法，它可以调用特性的方法作为参数传递。你也可以将方法引用看作是lambda表达式的语法糖，让lambda表达式写起来更加简介。举个栗子，按学生年龄排序：

 

（编辑：鞍山站长网）

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