重看了几遍，酒吧的那个女服务生阿冰是第一季里的Ada吗【爱情公寓吧】_百度贴吧
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登录百度帐号推荐应用┠Angel☆Ada┨『调查』飞女播出期间可有必要使用新前缀【蔡少芬吧】_百度贴吧
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┠Angel☆Ada┨『调查』飞女播出期间可有必要使用新前缀收藏
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其实我想换新前缀，但是貌视，很难和现在的衔接好，一旦有人捣乱，太烦。
回复：2楼可以把┠Angel☆Ada┨改成┠Super☆Ada┨ 这样有人顶旧帖，也不会显得乱。
┠Angel☆Ada┨换成┠SuperWomen┨貌视长短也一样哦，
当然，都是五个字母，长短完全一样
你那个也不错呀，长短也一样
那可以啊，反正关于飞女的题材的就可以换前缀，也不影响整体，我觉得可以哦，你觉得哪个个前缀好？┠SuperWomen┨or┠Super☆Ada┨？
貌视《飞女》英文名是fly with me吧，┠SuperWomen┨or┠Super☆Ada┨┠Fly WithMe┨
我都可以，看看其他人意见 也不是非要关于飞女的题材才用新前缀，我觉得播出期间所有帖子都可以用 不需要觉得旧前缀翻上来麻烦，只要格式一样，不显得乱，也没所谓。
觉得没必要了...要不以后又要改..然后飞女途中的帖子以后顶上来也不好...那样格式就全乱了...
我比较倾向二，因为跟现在的前缀最类似。而且意思也不错，能拍下来飞女这种剧，ADA绝对是SUPER。
回复：10楼如果字母数量一样，其实顶旧帖也不会显乱，而且，会一目了然，知道是什么时期的帖子，其实也蛮有好处的。
回复：11楼嗯，我觉得也不错，可以的啊，看看大家有什么更好的建议没？
可能我跟ADA一样，喜欢变化，用久了就觉得闷
回复：14楼你喜新厌旧型的，还好对ada比较长久
回复：15楼她那么多变，哪会让我觉得闷
回复：16楼ada这种女人啊，变的我眼花缭乱，想到飞女，就觉得肯定还是颠覆过去的形象，怎么能不期待
回复：16楼又见PP，我打~
totou投票没？只看热闹的？
没什么必要····俺觉得帖子会很乱的~~~~
顶★顶♡♡♡♡★★★★★♡♡♡♡蔡少芬&&ADA♡♡♡♡♡♡★★★♡♡♡♡♡♡顶★&&&顶♡♡♡♡♡♡♡♡★♡♡♡♡♡♡♡♡顶&&&顶♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡顶&&&顶♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡顶&&&顶♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡★&&&顶顶♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡ADA ★少芬♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡顶顶顶&&&顶顶顶顶♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡♡蔡少芬★&&&★★★顶顶♡♡♡♡♡♡♡♡♡顶顶顶顶顶&&&顶顶顶顶顶顶♡♡♡♡♡♡♡顶顶顶顶顶顶&&&顶顶顶顶顶顶顶♡♡♡♡♡顶顶★少芬★顶&&&顶★蔡少芬★顶顶♡♡♡顶顶顶顶顶顶顶顶&&&顶顶顶顶顶顶顶顶顶♡顶顶顶顶顶顶顶顶顶
咦~~这样不改变长度挺好的啊~~~朕觉得Super woman比较贴题..但是另一个就比较好看..而且更加整齐...
☆┌蔡┐ 少&&& 芬┐☆&&&& │▒│ /▒/&&&& │▒│/▒/&&&& │▒ /▒/—┬—┐&&&& │▒│▒|▒│▒│┌┴—┴—┐-┘—┘│▒┌——┘▒▒▒│└┐▒▒▒▒▒▒┌┘&&&& └┐▒▒▒▒┌┘&&&&& ＼__&&&& ___/☆&&&& 飞女正传&&&&& ☆
☆┌蔡┐ 少&& 芬┐☆&&& │▒│ /▒/&&& │▒│/▒/&&& │▒ /▒/—┬—┐&&& │▒│▒|▒│▒│┌┴—┴—┐-┘—┘│▒┌——┘▒▒▒│└┐▒▒▒▒▒▒┌┘&&& └┐▒▒▒▒┌┘&&&& ＼__&&& ___/☆&&& 飞女正传&&&& ☆
一切听从楼主指挥。。哈哈哈。。。
我觉得无所谓阿，还可以
☆┌蔡┐ 少&&&
芬┐☆&&&&
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飞女正传&&&&&
☆┌SuperWoman—┐☆&&&&& │▒│ /▒/&&&&& │▒│/▒/&&&&& │▒ /▒/蔡少芬┐&&&&& │▒│▒|▒│▒│┌┴—┴—┐-┘—┘│▒┌——┘▒▒▒│└┐▒▒▒▒▒▒┌┘&&&&& └┐▒▒▒▒┌┘&&&&&& ＼__&&&&& ___/☆&&&&& 飞女正传&&&&&& ☆
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&p&关东煮和寿喜烧，都是最爱。和牛很好吃，可惜只有三片。干脆自己在家做，特地请教了日本料理长，做出来味道和店里竟不相上下~&/p&&p&寿喜烧要做好吃，只需一样小东西，那就是……&br&&/p&
&img src=&/v2-92b7eaafdfce9e9ca94a3_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-92b7eaafdfce9e9ca94a3_r.jpg&&&br&&h2&&b&Part 1 「一锅成功の出汁」&/b&&/h2&
&p&出汁，日式料理的高汤。用昆布和木鱼花熬制而成，在日料店里很常见，你吃过的拉面汤底、味增汤里，都有它的存在。&/p&&p&一口下去，满满都是大海的味道。&/p&
&img src=&/v2-d0d68eddc3_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&480& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-d0d68eddc3_r.jpg&&&br&&p&&b&如何熬一锅很厉害的出汁？&/b&&/p&
&p&材料其实很简单：&/p&
&ul&&li&一片10cm见方的昆布&img src=&/v2-2ad7535ef61_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&514& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-2ad7535ef61_r.jpg&&&/li&&li&30g木鱼花&img src=&/v2-19c3a5df0c56be8e39d25bed_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&425& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-19c3a5df0c56be8e39d25bed_r.jpg&&&/li&
&li&1L水&/li&
&li&最后一味料理长亲授的成功秘诀：&b&时间&/b&。要做好一锅出汁，需要把昆布浸泡在常温水中长达……10个小时。&img src=&/v2-193e3b6b7ff7c_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&425& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-193e3b6b7ff7c_r.jpg&&长时间的浸泡，能将昆布中的海味彻底透入水中，做成出汁的味觉基底。&br&&/li&
&/ul&&br&&p&步骤就更容易了：浸过昆布的水在锅中烧开，沸腾后加入木鱼花，&b&大火煮1-2分钟&/b&后关掉。过滤出木鱼花，得到一锅完美的出汁，大约是800ml。这一步的目的是利用高温，瞬间萃取出木鱼花的鲜。&/p&&img src=&/v2-c9d2bfd569af1_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&507& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-c9d2bfd569af1_r.jpg&&&br&&p&&b&小贴士&/b&&/p&
&ul&&li&如果没有这么多时间浸泡昆布，还有一种&b&速成法&/b&：同样的昆布，同样的水量，浸泡&b&10分钟&/b&后，昆布和水一同加热，水沸腾前捞出昆布，沸腾后撒入木鱼花，之后的步骤一样，又是一锅鲜美的出汁~&img src=&/v2-cf0bf_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&599& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-cf0bf_r.jpg&&&/li&
&li&速成法加热昆布水时，千万&b&不能烧开&/b&，可以用个温度计，在水沸腾前就将火关小。&/li&
&li&昆布不能用水洗，会把昆布表面的鲜味物质洗掉，所以浸泡前用&b&湿毛巾&/b&擦干净即可。&br&&/li&
&/ul&&br&&h2&&b&Part 2 「一群人の寿喜烧」&/b&&/h2&
&p&有了这锅出汁，你就能在周末叫上三五好友来家里，一起做寿喜烧吧！&br&&/p&
&img src=&/v2-eebf65aedb721afef68e_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-eebf65aedb721afef68e_r.jpg&&&p&和很多日本料理一样，寿喜烧也分为关东、关西两种不同风格，关西炙热，关东浓郁。800ml出汁足以做上两锅，不怕一群人吃不饱~&br&&/p&&br&&p&&b&第一锅 | 最适合在家吃的火锅&/b&&/p&
&p&寿喜烧的&b&关东&/b&做法比较简单，相当于牛肉火锅，没有中式火锅那么重的味道，很适合在家随时架起锅来吃。&/p&
&p&首先，你需要一锅黄金比例的完美&b&汤底&/b&，调料如下：&/p&
&p&酱油……200ml&/p&
&p&味淋……150ml&/p&
&p&清酒……200ml&/p&
&p&出汁……1勺&/p&
&p&糖……100g&/p&
&p&水……50ml&/p&
&img src=&/v2-7c8f7eef20b530b8eaa0c05bfe91ab93_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&653& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-7c8f7eef20b530b8eaa0c05bfe91ab93_r.jpg&&&p&怕口味太重？可以一边煮一边慢慢倒调料~&/p&
&img src=&/v2-29add888a3171e0dfe4f5c6d339dec55_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&494& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-29add888a3171e0dfe4f5c6d339dec55_r.jpg&&&p&汤底达成！进度条迅速拉到99%～&br&&/p&
&p&剩下的1%就是：准备好食材，扔进锅里。&br&&/p&
&img src=&/v2-fc7fc992ae6_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-fc7fc992ae6_r.jpg&&&br&&p&日本人是先煮菜，在汤面留出一块烫肉。不喜欢吃煮太烂的蔬菜，索性先把肉烫了。&br&&/p&
&img src=&/v2-0e1a9e834adf45fb1f05_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-0e1a9e834adf45fb1f05_r.jpg&&&br&&p&鲜甜的汤底，和软嫩的牛肉绝配。吃完肉，蔬菜一锅端~&br&&/p&
&img src=&/v2-3f4fed325eb22a2a9d8ad1b9_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-3f4fed325eb22a2a9d8ad1b9_r.jpg&&&br&&p&&b&小贴士&/b&&/p&
&ul&&li&不喜欢吃太甜，糖和酒都可以酌情减量，但正宗的寿喜烧就是放很多很多糖。&/li&
&li&汤底嫌麻烦也可以在日本超市买现成的酱汁做，味道差一点，但方便呀。寒冷冬夜里，恨不得天天来上这样一锅，暖~&img src=&/v2-6ee6a6c5bcc16b413ea3e05_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&428& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-6ee6a6c5bcc16b413ea3e05_r.jpg&&&/li&&/ul&&br&&p&&b&第二锅 | 肉食者的狂欢盛宴&/b&&/p&
&p&这一锅简直是肉食动物的最爱，&b&关西&/b&寿喜烧的主旨就是：&b&吃肉&/b&。吃最好的牛肉，现烤的牛肉，大快朵颐地吃肉！&/p&
&p&一早出去，买到了新鲜的澳洲谷饲牛上脑切片，300元一斤，忍痛买上三大盘，否则怎么够喂那些肉食动物呢。&/p&
&img src=&/v2-ad57a3ba917f46da26d2ff_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-ad57a3ba917f46da26d2ff_r.jpg&&&p&寿喜烧要用牛上脑即牛后颈部的肉，切成2毫米的薄片。&/p&
&p&关西的烧法是先煎肉，就要用到这口&b&浅底的&/b&寿喜烧专用铸铁锅。&/p&
&img src=&/v2-c0b2a0a950eb179b5f187c1a7a3b6a41_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-c0b2a0a950eb179b5f187c1a7a3b6a41_r.jpg&&&br&&p&等人都到齐了，开火。擦牛油，铺肉，撒一层白糖~&br&&/p&
&img src=&/v2-4ef68c70f492e9dbc6d629be9c22f23b_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&399& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-4ef68c70f492e9dbc6d629be9c22f23b_r.jpg&&&br&&p&浇上酱汁，也就是那锅黄金比例的汤底。酱汁最好加热过，来保持肉的热度。&/p&&br&&img src=&/v2-44fbefd19c3e11b76ef3d1cc2c732136_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-44fbefd19c3e11b76ef3d1cc2c732136_r.jpg&&&br&&p&牛肉煎至半熟，转小火，加酱汁，在锅里铺满蔬菜~&br&&/p&
&img src=&/v2-87ea234b9b_b.jpg& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&667& data-thumbnail=&/v2-87ea234b9b_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&/v2-87ea234b9b_r.gif&&&br&&p&肉出锅后，先别急着动筷！&/p&
&p&正确的吃法：打散一个可生食的鸡蛋，将熟肉浸满蛋液，吃肉！&/p&
&img src=&/v2-e6f734ddefcec645dae2eb9_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-e6f734ddefcec645dae2eb9_r.jpg&&&br&&p&&b&小贴士&/b&&/p&&ul&&li&寿喜烧酱汁还可以炒面或盖饭，都很好吃。&img src=&/v2-84a3dbe31da77baeec53caa24eaf7771_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-84a3dbe31da77baeec53caa24eaf7771_r.jpg&&&/li&&li&完美的寿喜烧，重要的不是锅里放什么食材、煮多久时间，而是&b&一起吃的人 &/b&:)&img src=&/v2-aaa078b6c7e1ab6242d2b_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-aaa078b6c7e1ab6242d2b_r.jpg&&&br&&/li&
&/ul&&p&&b&Part 3 「一个人の关东煮」&/b&&br&&/p&
&p&一锅出汁还没用完，下班回家不知道吃什么，为自己做关东煮吧！&br&&/p&
&img src=&/v2-f758b10af9a5a_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&444& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-f758b10af9a5a_r.jpg&&&p&爱关东煮，不仅因为它温暖、简单，还因为…可以一个人慢慢享受。&/p&
&br&&p&&b&煮 | 汤底&/b&&/p&
&p&关东煮的汤底和寿喜锅类似，只是调料的用量不同：&/p&
&p&酱油……30ml&/p&
&p&味淋……30ml&/p&
&p&清酒……60ml&/p&
&p&出汁……800ml&/p&
&p&怕淡再加点盐哦~&br&&/p&
&img src=&/v2-7cebb0b9e8cb4_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&425& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-7cebb0b9e8cb4_r.jpg&&&br&&p&&b&吃 | 食材&/b&&/p&
&p&关东煮的两大特点：“&b&久煮&/b&”和“&b&一锅出&/b&”。在食材选择上，也要挑选&b&耐煮&/b&、&b&易入味&/b&和本身&b&味道&/b&&b&较小&/b&的食物，比如研究员最爱的魔芋丝和丸子 &/p&
&img src=&/v2-c2dec2b604595_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&418& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-c2dec2b604595_r.jpg&&&br&&p&自己吃，最大的好处就是&b&自由混搭食材&/b&。不小心就自制了一串 &/p&
&img src=&/v2-1d4ac940c6e12d96ee2ee0_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&425& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-1d4ac940c6e12d96ee2ee0_r.jpg&&&br&&p&最好还是买一些方便处理、可以分次吃的，比如下面这些其实都是半成品食材：&br&&/p&
&p&&img src=&/v2-8c68bb97e7c2a0c14b42fecf5ce5a39d_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-8c68bb97e7c2a0c14b42fecf5ce5a39d_r.jpg&&吃不完扔冰箱，半夜饿了煮上一锅(?﹃?)&/p&
&p&切点鱼饼进去，一整锅都绚烂起来了 &br&&/p&
&img src=&/v2-591c4f8d624b12d9e6e48ea94d91464b_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&404& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-591c4f8d624b12d9e6e48ea94d91464b_r.jpg&&&br&&p&隔壁的小伙伴闻着香味来了，看了一眼：关东煮？这不就是小火锅嘛。&br&&/p&
&p&好吧，那火锅能烫的食材，关东煮也可以！&/p&
&p&&img src=&/v2-f60deca6c32af76_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&543& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-f60deca6c32af76_r.jpg&&油条、鹌鹑蛋、菜包肉，统统扔进去！&/p&
&p&「いただきます（我要开动了）！」&/p&
&img src=&/v2-e71bc739d8baecbcea76_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&425& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-e71bc739d8baecbcea76_r.jpg&&&br&&p&&b&小贴士&/b&&/p&
&ul&&li&汤底的酱油要用减盐的淡口酱油。和国内大部分便利店不同，正宗日本关东煮店的汤底每天都要&b&换新&/b&~&/li&
&li&在日本，关东煮的食材极其丰富，简直不是全家罗森可以媲美的。比如下图拍自日本一家开在地下的关东煮店，你能认出几种食材？&img src=&/v2-2a20a6ebcdd1a114a02d4e_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-2a20a6ebcdd1a114a02d4e_r.jpg&&&br&&/li&
&li&正宗的关东煮锅要分格，类似四川的九宫格火锅，防止食物串味，下图依然来自日本那家地下关东煮。&img src=&/v2-e4ad13b95da3bc42357f8b_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-e4ad13b95da3bc42357f8b_r.jpg&&&br&自己在家做条件有限，就用铸铁锅一起煮了，怎样都吃不厌！&img src=&/v2-dfa2f811a0221_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&425& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-dfa2f811a0221_r.jpg&&&/li&
&/ul&&br&&p&----&/p&&p&没事干研究院，是「艾格吃饱了」指导下的一个小小编辑部，研究新手才会发愁的问题。 与文中所提品牌均无利益关联，且请读者保持独立思考，谨慎消费。&/p&&br&&p&微信平台搜索 「艾格吃饱了」可以关注我们哦。&/p&
本文仅限知乎与「艾格吃饱了」。 阴雨天，就想吃热腾腾的食物。
关东煮和寿喜烧，都是最爱。和牛很好吃，可惜只有三片。干脆自己在家做，特地请教了日本料理长，做出来味道和店里竟不相上下~寿喜烧要做好吃，只需一样小东西，那就是……
Part 1 「一锅成…
&p&之前一直有朋友叫我列一个数据科学的书单，说实话这件事情我是犹豫了很久的。有两个原因，其一是因为自己读书太少才疏学浅，其二我觉得基于我个人观点认为“好”的书其实可能对于很多人是不一定合适的。&/p&&p&不过，明天正好是世界读书日，所以这里从一个（在读的统计PhD学生?即将去旧金山的某Startup进行Data Science暑期实习的准数据科学家）的角度，给大家列一个书单吧，里面有我读过的书，也有我想读的书。&/p&&p&我的原则是尽可能推一些新书，和我自己所认为的“好书”。不过我觉得，我介绍的书当中可能有不少的书在之前的回答里都有提到了，那也是难免的。毕竟很多好书都是得到了大家的一致认可的。&/p&&p&对于读过的书我可能会给一点点小短评，对于我想读但是没读过的书我就不发表什么太多看法了。这个书单，算是对自己过去阅读的总结，也算是未来给自己所提的要求。如果对其他人有那么一点点用，那也是极好的。&/p&&p&------------4.23 Update--------------------------------&/p&&p&这里想澄清一个误会，有些知友以为我这些书都看完了，怎么可能嘛2333。里面有些书是我读过的，有些书是我正在读的，有些书是我打算看的（todo list）。另外这个书单里面有些书，我认为是值得从头到尾看完的，有些书是适合看一部分的，还有些书是你在做项目，解决一个特定问题的时候才需要去翻查的。这些说明我会慢慢补上（施工ing）。&/p&&p&&br&&/p&&p&还有人问我怎么找到这些书的电子版的。有个论坛，叫经管之家（原人大经济论坛）我觉得不少人应该都听说过吧，我在里面混了8，9年了。&/p&&p&--------------------------------------------&/p&&p&第一部分：数据科学家核心技能(&a href=&///?target=http%3A///profiles/blogs/data-scientist-core-skills& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Data Scientist Core Skills&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&/p&&p&1. 概览（Overview）：&/p&&p&The Data Science Handbook: Advice and Insights from 25 Amazing Data Scientists （看完了）&/p&&p&业内老司机给数据科学新人的一些建议&/p&&img src=&/v2-06f61afb9fbcd875fd8d6ec2e0e94f11_b.jpg& data-rawwidth=&331& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&331&&&p&Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking （看完了）&/p&&img src=&/v2-fbcc4fdb1f0ec2fec947a8c_b.jpg& data-rawwidth=&381& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&381&&&p&Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline（看完了）&/p&&img src=&/v2-626cae9b27a5b613c2a8_b.jpg& data-rawwidth=&333& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&333&&&p&&br&&/p&&p&2. 数学(Maths)：&/p&&p&多变量微积分(multivariate calculus)：&/p&&p&我是觉得看MIT这门课的前两个Chapter就OK了。&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-02sc-multivariable-calculus-fall-2010/index.htm& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&ocw.mit.edu/courses/mat&/span&&span class=&invisible&&hematics/18-02sc-multivariable-calculus-fall-2010/index.htm&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&线性代数(Linear Algebra)：&/p&&p&这本书对应课程绝对良心：&/p&&p&&u&&a href=&///?target=https%3A//ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06sc-linear-algebra-fall-2011/index.htm& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&ocw.mit.edu/courses/mat&/span&&span class=&invisible&&hematics/18-06sc-linear-algebra-fall-2011/index.htm&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/u&&/p&&img src=&/v2-6dd6057063eaac2381c1_b.jpg& data-rawwidth=&376& data-rawheight=&474& class=&content_image& width=&376&&&p&&br&&/p&&p&3. 概率论与统计(Probability And Statistics)：&/p&&p&Introduction to Probability, Statistics, and Random Processes（还没看）&/p&&p&一本手把手教你概率论的书，相应学习网站上书和视频都有。&/p&&p&&u&&a href=&///?target=https%3A///& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/u&&/p&&img src=&/v2-50bda82b370e05f7ee69_b.jpg& data-rawwidth=&384& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&384&&&p&&br&&/p&&p&OpenIntro Statistics（看完了）&/p&&p&至今见到最好的一本统计学入门书，同样相应学习网站上书和视频都有。&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//www.openintro.org/stat/textbook.php& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&OpenIntro&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/v2-2dad0c6dfffd43e9a7ee9f2_b.jpg& data-rawwidth=&400& data-rawheight=&500& class=&content_image& width=&400&&&p&Statistical Inference（看完了）&/p&&p&不少美国大学统计系研究生第一年的教材，推荐给想系统学习数理统计的同学。&/p&&img src=&/v2-414be4bd5765_b.jpg& data-rawwidth=&333& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&333&&&p&Applied Linear Statistical Models（看了一半）&/p&&p&我觉得是把线性模型讲得很好的一本书&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-9d990717bee529be0e81e9_b.jpg& data-rawwidth=&400& data-rawheight=&500& class=&content_image& width=&400&&&p&&br&&/p&&p&An Introduction to Generalized Linear Models（看完了）&/p&&p&广义线性模型入门简介&/p&&img src=&/v2-2fe742ecd125baf78ace2b4fb2dc12c4_b.jpg& data-rawwidth=&321& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&321&&&p&&br&&/p&&p&All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference（正在看）&/p&&p&注意，我觉得这本书是给的统计底子很好的人复习用的，不适合自学。&/p&&img src=&/v2-4c26ce3abcb6c5e3ffbabee27ece36f2_b.jpg& data-rawwidth=&332& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&332&&&p&&br&&/p&&p&Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science （正在看）&/p&&p&Efron和Hastie两位大师通过这本书给了大数据时代的统计学一个非常现代和全面的介绍。&/p&&img src=&/v2-5ff8df8a25b4d1637e4e_b.jpg& data-rawwidth=&330& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&330&&&p&&br&&/p&&p&Statistics in a Nutshell: A Desktop Quick Reference（翻查用）&/p&&p&案头的统计学速查手册&/p&&img src=&/v2-eda8df12e7ca0c46c59ea8cb_b.jpg& data-rawwidth=&333& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&333&&&p&&br&&/p&&p&贝叶斯统计(Bayesian Statistics)&/p&&p&Bayes' Rule: A Tutorial Introduction to Bayesian Analysis（还没看）&/p&&p&贝叶斯统计101&/p&&img src=&/v2-aeaf1ce258af6e6049eaf_b.jpg& data-rawwidth=&333& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&333&&&p&&br&&/p&&p&Think Bayes: Bayesian Statistics in Python（还没看）&/p&&p&简介怎么用Python做贝叶斯统计&/p&&p&这里可以免费下载：&a href=&///?target=http%3A///thinkbayes/thinkbayes.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&/think&/span&&span class=&invisible&&bayes/thinkbayes.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/v2-22e3de0c16d8b2edb0fa3_b.jpg& data-rawwidth=&381& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&381&&&p&&br&&/p&&p&Bayesian Methods for Hackers（还没看）&/p&&p&更加深入地介绍怎么用Python做贝叶斯统计。&/p&&p&在线版本：&a href=&///?target=https%3A///CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/v2-369f0ebeb979fe33ebfbea_b.jpg& data-rawwidth=&383& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&383&&&p&Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts（读完了）&/p&&p&我在实习期间抽空看完的一本书，这本书应该算是填平课堂的统计学和工业界数据科学的一本很好的参考指南。写得比较简洁但是直击要点，而且给出了很多reference。&/p&&p&这本书的github：&a href=&///?target=https%3A///andrewgbruce/statistics-for-data-scientists& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&andrewgbruce/statistics-for-data-scientists&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&这本书的Amazon 链接：&a href=&///?target=https%3A///Practical-Statistics-Data-Scientists-Essential/dp//ref%3Dsr_1_1%3Fs%3Dbooks%26ie%3DUTF8%26qid%3D%26sr%3D1-1%26keywords%3Dpractical%2Bstatistics%2Bfor%2Bdata%2Bscience& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts (2): Peter Bruce, Andrew Bruce: Books&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/v2-c84aaedd4b36ce66d863_b.jpg& data-rawwidth=&381& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&381&&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&4. 机器学习(Machine Learning)&br&我觉得机器学习不能沉溺于理论，要尽快开始动手把玩一些实际数据集来加深对算法的理解。所以我打算推荐一些Hands-on（手把手）的书。&br&An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R（看完了）&/p&&p&通过R讲解算法的统计学习入门书，估计被推荐烂了（笑）。可以在这本书的网站上找到这本书的pdf和数据集。&/p&&p&&u&&a href=&///?target=http%3A//www-bcf.usc.edu/%7Egareth/ISL/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&www-bcf.usc.edu/~gareth&/span&&span class=&invisible&&/ISL/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/u&&/p&&p&相关课程&/p&&p&&u&&a href=&///?target=https%3A//lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winter2016/about& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lagunita.stanford.edu/c&/span&&span class=&invisible&&ourses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winter2016/about&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/u&&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-caa18e69f6c6d13b6786fea_b.jpg& data-rawwidth=&332& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&332&&&p&&br&&/p&&p&Applied Predictive Modeling（看完了）&/p&&p&黄皮书，没啥好多说的。准备面试和工作的时候必读。&/p&&img src=&/7a0593ebc0bdb7ea8dbc771ef84d6a4d_b.jpg& data-rawwidth=&315& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&315&&&p&&br&&/p&&p&Python Machine Learning（基本上看完了）&/p&&p&手把手教你用sklearn做机器学习，同样是工作必备。&/p&&img src=&/ccb44ae1dabb82ced3a2f7_b.jpg& data-rawwidth=&406& data-rawheight=&500& class=&content_image& width=&406&&&p&&br&&/p&&p&Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies（看了一半）&/p&&p&我觉得这本书特别适合我这种脑子不太好的人，因为他会把机器学习算法拆开，结合案例，一步一步地给你讲。&/p&&img src=&/v2-e0f9f7e4f2_b.jpg& data-rawwidth=&389& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&389&&&p&&br&&/p&&p&Real-World Machine Learning（看完了）&/p&&p&告诉你工业界的人怎么用Machine Learning解决实际问题的书。建议所有Data Scientist在实习前和全职工作开始前都读一下。&/p&&img src=&/v2-efbd3bdd48b226_b.jpg& data-rawwidth=&398& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&398&&&p&&br&&/p&&p&Learning From Data（看完了）&/p&&p&这本书讲清楚了很多机器学习书中不怎么提到的机器学习理论，比如VC Dimension这种东西。Caltech有公开课，吐血推荐：&/p&&p&&u&&a href=&///?target=https%3A//work.caltech.edu/telecourse.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&work.caltech.edu/teleco&/span&&span class=&invisible&&urse.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/u&&/p&&img src=&/v2-ffbe70b06e977_b.jpg& data-rawwidth=&321& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&321&&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition（看了一半）&/p&&p&大名鼎鼎的ESL，读起来比较累（我太渣），我觉得适合翻查和摘抄。&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//statweb.stanford.edu/%7Etibs/ElemStatLearn/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&statweb.stanford.edu/~t&/span&&span class=&invisible&&ibs/ElemStatLearn/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/v2-2f009d4cff98dbb168afd688b9e42559_b.jpg& data-rawwidth=&332& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&332&&&p&&br&&/p&&p&Pattern Recognition and Machine Learning（正在看）&/p&&p&同样大名鼎鼎的PRML，我个人觉得比ESL好读不少。&/p&&img src=&/v2-5b0ce5eb5ad4fe313afce_b.jpg& data-rawwidth=&370& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&370&&&p&&br&&/p&&p&5. 数据挖掘(Data Mining)&/p&&p&数据挖掘中不少东西其实和机器学习是重合的，至于这两个东西有什么区别，可以看看这个回答：&u&&a href=&///?target=https%3A///questions/5026/what-is-the-difference-between-data-mining-statistics-machine-learning-and-ai& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&&/span&&span class=&invisible&&/questions/5026/what-is-the-difference-between-data-mining-statistics-machine-learning-and-ai&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/u&&/p&&p&Principles of Data Mining（还没看）&/p&&p&非常基本的数据挖掘入门书，讲了不少Association Rule的东西&/p&&img src=&/v2-e988a90ba6aa1ea282c53f9e18e920e7_b.jpg& data-rawwidth=&329& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&329&&&p&&br&&/p&&p&Introduction to Data Mining（正在看）&/p&&p&更加深入讲数据挖掘的书，干货很多&/p&&img src=&/v2-7ecdccebd3fdde016be7b_b.jpg& data-rawwidth=&394& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&394&&&p&&br&&/p&&p&Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management（还没看）&/p&&p&通过实例讲怎么通过数据挖掘赚顾客钱做生意。&/p&&img src=&/v2-a09ba85b23c52e5f89588_b.jpg& data-rawwidth=&398& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&398&&&p&&br&&/p&&p&6. SQL：&br&SQL怎么入门，网上到处都是教程。书的话我只是觉得这一本Cookbook最好。因为他把很多SQL query里的陷阱都提到了，而且每道题给出了市面上所有流行数据库（MySQL，DB2，Oracle，SQL Server，Postgresql）的Query代码&/p&&p&SQL Cookbook: Query Solutions and Techniques for Database Developers （翻查用）&/p&&img src=&/v2-db550a152d078ab1c2a04ee_b.jpg& data-rawwidth=&379& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&379&&&p&&br&&/p&&p&7. R:&/p&&p&R in Action（正在看）&/p&&p&有名的R语言实践&/p&&img src=&/v2-cbcbfaceb86f5b5db86e8b8_b.jpg& data-rawwidth=&398& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&398&&&p&下面是R教主Hadley Wickham的三本书，没啥好太多说的，读就是了：&/p&&p&R for Data Science（正在看）&/p&&p&在线版本：&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//r4ds.had.co.nz/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&R for Data Science&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/v2-45c150ae1f6a310dbf94a0_b.jpg& data-rawwidth=&333& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&333&&&p&R Packages（还没看）&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//r-pkgs.had.co.nz/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Welcome · R packages&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/v2-8aa3a6d849a7_b.jpg& data-rawwidth=&381& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&381&&&p&Advanced R（还没看）&/p&&p&在线版本：&a href=&///?target=http%3A//adv-r.had.co.nz/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Welcome · Advanced R.&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/v2-a093bedf5a663f97bd62047_b.jpg& data-rawwidth=&331& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&331&&&p&&br&&/p&&p&8. Python:&/p&&p&因为不是软件工程师，我Python水平也不高。推荐两本我用来入门和准备继续进一步提高看的书吧。&/p&&p&Think Python（看完了）&/p&&p&这本书我拿来入门的&/p&&img src=&/v2-bc2c685a6bf_b.jpg& data-rawwidth=&381& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&381&&&p&Fluent Python（还没看）&/p&&p&打算用来Python进阶的&/p&&img src=&/v2-be545ab320b_b.jpg& data-rawwidth=&381& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&381&&&p&Python for Probability, Statistics, and Machine Learning（还没看）&/p&&p&我打算用来复习概率论和统计学的书（with Python）&/p&&img src=&/v2-db93ad71cd1bfc312ac6_b.jpg& data-rawwidth=&343& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&343&&&p&&br&&/p&&p&Python Data Science Handbook（翻查用）&/p&&p&一本非常全面的通过Python解决数据科学问题的工作手册。作者给出了这本书全部的Jupyter Notebook：&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///jakevdp/PythonDataScienceHandbook& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&jakevdp/PythonDataScienceHandbook&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/v2-9ee8cfdb4f10c1da56bbc2_b.jpg& data-rawwidth=&381& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&381&&&p&&br&&/p&&p&9. 数据科学家面试 (Data Scientist Interview)&/p&&p&Data Science Interviews Exposed（看完了）&/p&&p&几个在美国的中国人数据科学家写的面试准备书。基本给出了所有数据科学面试涵盖的知识点概述，数据科学家面试流程和注意事项，干货满满。仔细读完这本书，数据科学家面试是怎么个一回事儿，基本上你就心中有数了。&/p&&img src=&/v2-d356dd6a84e2ef3bb0db06f_b.jpg& data-rawwidth=&333& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&333&&&p&Cracking the PM Interview: How to Land a Product Manager Job in Technology（读完了）&/p&&p&在美国，不少数据科学家在公司做的很多工作和产品相关，甚至不少数据科学家被当成半个产品经理用，所以这本产品经理的面试准备书对于数据科学家的面试也很有借鉴意义的。&/p&&img src=&/v2-6f4d6f9c93da4f824032cb_b.jpg& data-rawwidth=&333& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&333&&&p&10. 算法（Algorithm）&/p&&p&数据科学家逃不掉算法，虽然要求不像软件工程师那么高。因为我是Python死忠，所以这里推荐的所有算法书中的算法实现都有用到Python。&/p&&p&Grokking Algorithms: An illustrated guide for programmers and other curious people（看了一半）&/p&&p&非常直观的一本算法入门书中的入门书，这本书作者不仅仅是软件工程师，他还是一个绘本画师，里面所有的插图都是他自己亲手画的，非常的萌。&/p&&img src=&/v2-aa2ffcec421aee79e2f7843ceec19d48_b.jpg& data-rawwidth=&399& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&399&&&p&Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python（正在看）&/p&&p&一本用Python讲数据结构和算法的好书，有在线的电子版。&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//interactivepython.org/runestone/static/pythonds/index.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-ffb9bece60cf2f9c9a9ef35_b.jpg& data-rawwidth=&407& data-rawheight=&500& class=&content_image& width=&407&&&p&Algorithms in a Nutshell: A Practical Guide（翻查用）&/p&&p&算法速查手册，给出了Python的实现。&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-ae6c7fe7bc1_b.jpg& data-rawwidth=&333& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&333&&&p&&br&&/p&&p&11. 工作手册(Handbook) &/p&&p&The Data Science Handbook（正在看）&/p&&p&我正在读的，涵盖最全面的一本数据科学工作手册，推荐给想成为“Unicorn&-全栈数据科学家的同学&/p&&img src=&/v2-d74e9df23cffe_b.jpg& data-rawwidth=&333& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&333&&&p&12. 网络爬虫与数据折腾(Web Scraping and Data Wrangling)（还没看）&/p&&p&Web Scraping with Python: Collecting Data from the Modern Web&/p&&p&用Python3手把手教你做爬虫&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-b4ffcd11242fbbfff9535ee_b.jpg& data-rawwidth=&381& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&381&&&p&Data Wrangling with Python: Tips and Tools to Make Your Life Easier（正在看）&/p&&p&这本书教你怎么把又脏乱差的原始数据清理，整理，折腾成你想要的样子。&/p&&img src=&/v2-69df5d51a38cbcdc5d482_b.jpg& data-rawwidth=&381& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&381&&&p&Regular Expressions Cookbook（翻查用）&/p&&p&我知道很多人不喜欢正则表达式，但是又不得不面对他，经常翻查这本书应该能搞定很多问题。&/p&&img src=&/v2-d706f6aac43c_b.jpg& data-rawwidth=&372& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&372&&&p&13. 数据可视化与讲故事(Data Visualization and Storytelling)&/p&&p&怎么画出又漂亮又高大上的图表，然后讲一个好故事把你的老板和客户忽悠得一愣一愣的，是一个好的数据科学家的终极大招之一。&/p&&p&Communicating Data with Tableau: Designing, Developing, and Delivering Data Visualizations（还没看）&/p&&p&我知道有些喜欢编程的人瞧不上各种按钮点点点的软件，但是我表示Tableau真的很好用。&/p&&img src=&/v2-40ee21bf0ddca9d60a5d89e05dbe3aaa_b.jpg& data-rawwidth=&333& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&333&&&p&Interactive Data Visualization for the Web: An Introduction to Designing with D3（还没看）&/p&&p&讲怎么用数据可视化工具D3.js。会一些前端技能和Javascript对数据科学家绝对是锦上添花。&/p&&img src=&/v2-eac9ebebaf9e_b.jpg& data-rawwidth=&381& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&381&&&p&Data Visualization with Python and JavaScript: Scrape, Clean, Explore & Transform Your Data（还没看）&/p&&p&一本讲怎么把把Python和Javascript串起来做数据可视化的书，一颗赛艇。&/p&&img src=&/v2-2a7fdfe0f_b.jpg& data-rawwidth=&333& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&333&&&p&Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals（还没看）&/p&&p&教你怎么忽悠人23333&/p&&img src=&/v2-177b67adb9f16ea5aa5fc1_b.jpg& data-rawwidth=&401& data-rawheight=&500& class=&content_image& width=&401&&&p&&br&&/p&&p&14. A/B 测试(A/B Testing)（看完了）&/p&&p&A / B Testing: The Most Powerful Way to Turn Clicks Into Customers&/p&&img src=&/v2-dc4c60fb5bf6_b.jpg& data-rawwidth=&334& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&334&&&p&&br&&/p&&p&Designing with Data: Improving the User Experience with A/B Testing（正在看）&/p&&p&Spotify 的 VP of Design and User Experience 写的怎么做AB测试的书。&/p&&img src=&/v2-4a9ba18a046be1a66b270_b.jpg& data-rawwidth=&333& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&333&&&p&&br&&/p&&p&-----------------------分割线-------------------------&/p&&p&第二部分：其他技能(Some Other Skills)&/p&&p&这一部分推荐的书，是为那些想成为数据科学家中的超级赛亚人的同学所准备的23333&/p&&p&15.
神经网络与深度学习(Neural Network and Deep Learning)&/p&&p&Make Your Own Neural Network（正在看）&/p&&p&深度学习炒得火热，但是在认真学习Deep Learning之前，各位巨巨们真的不先尝试下推推公式，然后Python从头自己造一个玩具神经网络玩一玩吗，真的很好玩的！&/p&&img src=&/v2-ade025f9af129c17d5f6_b.jpg& data-rawwidth=&386& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&386&&&p&Deep Learning（正在看）&/p&&p&这个还有介绍的必要吗（望天）&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//www.deeplearningbook.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deep Learning&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/v2-14aa851db9e939ebdae11d_b.jpg& data-rawwidth=&384& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&384&&&p&Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow（还没看）&/p&&p&我觉得对于DS老司机们来说，这本书的Sklearn部分可以无视，重点放在后半部分怎么用&/p&&p&TensorFlow玩深度学习。&/p&&img src=&/v2-1dccfb24d7efc_b.jpg& data-rawwidth=&381& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&381&&&p&16. 信息论(Information Theory)&/p&&p&关于信息论在数据科学上的重要性，可以看看这篇文章：&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A////data-science-and-information-theory/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Data Science and Information Theory&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&Information Theory: A Tutorial Introduction（还没看）&/p&&img src=&/v2-ecfd843ea0a8c96ad0f6b69_b.jpg& data-rawwidth=&333& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&333&&&p&Information, Entropy, Life and the Universe: What We Know and What We Do Not Know（还没看）&/p&&img src=&/v2-05bc0ce06a86eb49e3ed_b.jpg& data-rawwidth=&333& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&333&&&p&&br&&/p&&p&17. 因果推断(Causal Inference)&/p&&p&关于因果分析的重要性可以看看这个slides:&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//cds.nyu.edu/wp-content/uploads/2014/04/causal-and-data-science-and-BART.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&cds.nyu.edu/wp-content/&/span&&span class=&invisible&&uploads/2014/04/causal-and-data-science-and-BART.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&Causal Inference in Statistics: A Primer（还没看）&/p&&img src=&/v2-89988cecab26cb3ef15503_b.jpg& data-rawwidth=&348& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&348&&&p&&br&&/p&&p&Field Experiments: Design, Analysis, and Interpretation （还没看）&/p&&img src=&/v2-4ae63d01ada0dcbaa3c276f7_b.jpg& data-rawwidth=&331& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&331&&&p&&br&&/p&&p&18. 抽样(Sampling)&/p&&p&Sampling（还没看）&/p&&img src=&/v2-3e5cb3c86ae74929dcd6343_b.jpg& data-rawwidth=&312& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&312&&&p&19. 凸优化(Convex)&/p&&p&Convex Optimization（还没看）&/p&&p&斯坦福的凸优化，课程在这里：&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//lagunita.stanford.edu/courses/Engineering/CVX101/Winter2014/about& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Convex Optimization&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&另外这本书的网站给出了免费电子书：&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//stanford.edu/%7Eboyd/cvxbook/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Convex Optimization - Boyd and Vandenberghe&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-2a451ceef81_b.jpg& data-rawwidth=&370& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&370&&&p&20.
增长分析(Growth Analytics)&/p&&p&Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster (Lean Series)（还没看）&/p&&img src=&/v2-4f56f98d419bfa768f51c8fc2f21d2c6_b.jpg& data-rawwidth=&333& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&333&&&p&Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and Science of Customer Centricity（还没看）&/p&&img src=&/v2-ca06c7e726456_b.jpg& data-rawwidth=&399& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&399&&&p&21. 文本挖掘与自然语言处理(Text Mining And Natural Language Processing)&/p&&p&Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit（还没看）&/p&&p&Python NLTK的官方指南，有在线版：&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//www.nltk.org/book/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&NLTK Book&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-e75e328a8d8b669f37bb3a58aaf47a61_b.jpg& data-rawwidth=&381& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&381&&&p&&br&&/p&&p&Text Analytics with Python: A Practical Real-World Approach to Gaining Actionable Insights from your Data（还没看）&/p&&img src=&/v2-f78a6cfc944e89fd2dd287_b.jpg& data-rawwidth=&329& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&329&&&p&Introduction to Information Retrieval（还没看）&/p&&p&斯坦福的信息萃取，有在线电子版&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//nlp.stanford.edu/IR-book/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Introduction to Information Retrieval&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/v2-cb600afb39db8a480bcd73a_b.jpg& data-rawwidth=&332& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&332&&&p&数学之美（正在看）&/p&&p&吴军老师的数学之美。&/p&&img src=&/38681ce0ddbd22f1cd01b16fa70af657_b.jpg& data-rawwidth=&366& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&366&&&p&&br&&/p&&p&22. 异常检测(Anomaly Detection)&/p&&p&Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques: A Guide to Data Science for Fraud Detection（正在看）&/p&&p&这本书我正在读，不难读，作为Fraud Detection的概述讲得还是挺细的。&/p&&img src=&/v2-ac0b85b0af8f73a874da_b.jpg& data-rawwidth=&336& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&336&&&p&Outlier Analysis（正在看）&/p&&img src=&/v2-c2066c1daf99ae06a6a5b9_b.jpg& data-rawwidth=&361& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&361&&&p&&br&&/p&&p&23. 推荐系统 (Recommender Systems)&/p&&p&Statistical Methods for Recommender Systems（还没看）&/p&&img src=&/v2-42a7ddc6a318c74e791b195f1be1b24a_b.jpg& data-rawwidth=&325& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&325&&&p&&br&&/p&&p&Recommender Systems: The Textbook（还没看）&/p&&img src=&/v2-1b29f1f4e9497efcfc9df1c_b.jpg& data-rawwidth=&361& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&361&&&p&&br&&/p&&p&24. 社交网络分析 (Social network analysis)&/p&&p&Network Science（正在看）&/p&&p&大牛Barabási 今年的力作，关于网络科学的简介。有在线版本，里面的图漂亮得我是跪下了。&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///networksciencebook/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Network Science by Albert-László Barabási&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-fffae214cd_b.jpg& data-rawwidth=&380& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&380&&&p&Social and Economic Networks（还没看）&/p&&p&斯坦福教授Matthew O. Jackson的书，在coursera上有这本书的公开课。&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/social-economic-networks& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Social and Economic Networks:
Models and Analysis - Stanford University | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/v2-73e0ca0de9cee_b.jpg& data-rawwidth=&351& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&351&&&p&Social Network Analysis for Startups: Finding connections on the social web（还没看）&/p&&p&一本用Python做社交网络分析的书。&/p&&img src=&/v2-498fed891c16cdc1d7da08a_b.jpg& data-rawwidth=&379& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&379&&&p&25. 时间序列预报(Time Series Analysis and Forecasting)&/p&&p&现在很多时间序列的书，重点放在描述时间序列上，所以会大量介绍ARMA和ARIMA。但是我这里想着重强调的是预报（Forecasting）。这里面有一套方法，个人感觉很少被传统统计系的时间序列课程介绍。&/p&&p&Practical Time Series Forecasting with R: A Hands-On Guide（看完了）&/p&&img src=&/v2-17f0914fdccac8e35aa1aa6d1c3beed7_b.jpg& data-rawwidth=&350& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&350&&&p&Forecasting: principles and practice（还没看）&/p&&p&这本书也是有在线版本的，和上面那本书互补。&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//www.otexts.org/fpp& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Forecasting: principles and practice&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/v2-2bbc05a646db171869ee_b.jpg& data-rawwidth=&348& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&348&&&p&26. 强化学习与人工智能&/p&&p&Reinforcement Learning: An Introduction（还没看）&/p&&p&强化学习入门书，有在线版&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//people.inf.elte.hu/lorincz/Files/RL_2006/SuttonBook.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&people.inf.elte.hu/lori&/span&&span class=&invisible&&ncz/Files/RL_2006/SuttonBook.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/v2-f2c2b2c5f64feb1ecee02f958ac9f3a9_b.jpg& data-rawwidth=&389& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&389&&&p&Artificial Intelligence: A Modern Approach（还没看）&/p&&p&Google的大佬，研究总监Peter Norvig的书&/p&&img src=&/v2-d17caef659daabe5fddf7e6e704b3abf_b.jpg& data-rawwidth=&371& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&371&&&p&-----------------------分割线-------------------------&/p&&p&第三部分：休闲读物(Casual Reading)&/p&&p&这部分介绍的书，躺在床上看看很不错。&/p&&p&Soft Skills: The software developer's life manual（还没看）&/p&&p&同软件工程师一样，数据科学家只会写代码和建模是远远不够的。软实力非常非常重要。&/p&&img src=&/v2-1b9f4daa6bd76280d40f_b.jpg& data-rawwidth=&398& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&398&&&p&The Healthy Programmer: Get Fit, Feel Better, and Keep Coding（还没看）&/p&&p&身体是革命的本钱，身体搞垮了怎么继续用数据科学改变世界呢？另外数据科学家其实和人打交道的机会通常来说要远远多于软件工程师，在这个看脸看身材的时代，你懂的。&/p&&img src=&/v2-9dd7c78bd4b81fa1542da1_b.jpg& data-rawwidth=&417& data-rawheight=&500& class=&content_image& width=&417&&&p&Exposing the Magic of Design（还没看）&/p&&p&有一个Design Mindset对数据科学家是很加分的哦 ：）&/p&&img src=&/v2-beaf1e4e59debe79508fcb9_b.jpg& data-rawwidth=&331& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&331&&&p&&br&&/p&&p&Thinking, Fast and Slow（还没看）&/p&&p&这本书被大V邹昕推荐过。&/p&&img src=&/v2-1f0bcbf590f30b53322d04_b.jpg& data-rawwidth=&334& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&334&&&p&Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data（还没看）&/p&&p&可能是你读过最好玩的统计学读物。&/p&&img src=&/v2-0b11bf494faefb5263f3_b.jpg& data-rawwidth=&334& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&334&&&p&Uncertainty: The Soul of Modeling, Probability & Statistics（正在看）&/p&&p&一本在哲学层面上思考数据科学的书。&/p&&img src=&/v2-fdfff_b.jpg& data-rawwidth=&332& data-rawheight=&499& class=&content_image& width=&332&&&p&---------------------------------&/p&&p&大概先到这里吧，豆瓣link什么的之后再慢慢补。&/p&&p&最后祝大家世界读书日快乐，比心~~~&/p&&p&------------------&/p&&p&答主睡前本想拍个图庆祝世界读书日，结果发现玩脱了
，正在为以后的搬家问题发愁ing&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-96cac7efd618fda66c6d8dda2538aebf_b.jpg& data-rawwidth=&2016& data-rawheight=&1512& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2016& data-original=&/v2-96cac7efd618fda66c6d8dda2538aebf_r.jpg&&
之前一直有朋友叫我列一个数据科学的书单，说实话这件事情我是犹豫了很久的。有两个原因，其一是因为自己读书太少才疏学浅，其二我觉得基于我个人观点认为“好”的书其实可能对于很多人是不一定合适的。不过，明天正好是世界读书日，所以这里从一个（在读的…
谢邀。这个问题我早该来插一脚的哈哈。&br&&br&&b&1. 重点不在于说什么，而在于怎么说。&/b&&br&&b&同样一句话不同的人，不同的境遇，不同的语气语调说出来感觉都是不一样的。&/b&&br&&img src=&/fbcb68cbfc12ce5296072_b.jpg& data-rawheight=&572& data-rawwidth=&500& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/fbcb68cbfc12ce5296072_r.jpg&&比如这个。你可以现在看着这句台词念出来。很奇怪对吗。那是因为你没有进入一种悲伤的情绪。这就是为什么很多人曾经背过我的台词或者是电影台词，却没有效果。光字面的复制是没有用的。重点不在于说什么，而是怎么说。这不是方法或者招式，而是内功。&br&&br&&b&2 Cold reading&/b&&br&Cold reading直译过来称为“冷读”。女孩最讨厌查户口式的问题。你多大了？你是哪里人？你叫什么名字？很可惜大部分人依然只会这种表面的聊天模式。如果你会冷读，就不会有这个问题。cold 有着没有准备的意思，reading有着读心、占心的意思，冷读术就是指在没有防备，甚至第一见面时看透他人的心思，从而更好的与人交流，经常被心理医生应用于心理治疗。&br&&br&比如：“你是不是在国外留过学？”这是一句普通的问句。&br&&b&转换成冷读就是：“你一定有在国外留过学。”&/b&&br&再比如：“你觉得自己的性格怎么样？”&br&&b&转换成冷读就是：“如果我没看错，你的人缘一定不错吧~”&/b&&br&&br&这就很明显了。第一个例子，如果是普通对话，对方一定会回答：是的/没有。&br&&b&但是用冷读的方式，对方就可能会有很多种回答，比如：你是怎么知道的？/没有，为什么你会这么说？/那你知道我在哪个国家吗？&/b&&br&第二个例子，如果是普通对话，对方很可能会回答：额。。。我也不知道怎么说。/我觉得我性格还行吧。&br&&b&但是用冷读的方式就不一样了：啊！你是怎么知道的！/没有，其实我朋友不多的。&/b&&br&&br&可能你已经发现了一点，&b&那就是冷读必须用陈述句。&/b&而且，冷读是一种猜测。既然是猜测就会不确。但这并不意味着冷读就失败了。冷读并不是让你完全猜准对方的信息，而是通过这种方式让对方敞开心扉，主动的给你更多的信息。当然你不能胡乱去猜。而是通过对方的衣着，谈吐，话题内容等等一切信息去让你的猜测更加准确。&br&&br&再举几个例子吧：&br&&br&比如：你多大了？——24——没下文了。&br&&br&换成陈述句就是：&br&&br&--我没看错的话你一定24岁了吧。&br&--你怎么知道的？&br&--好吧说实话是别人告诉我的。&br&--谁告诉你的呀？&br&--balabala...&br&&br&再看：&br&&br&--你肯定经常去新街口。&br&--为什么这么说？&br&--因为在那里经常看到你这一款的女生。&br&--我是哪一款？&br&--balabala..&br&&br&骗子不是“骗人的专家”，而是“赢得他人信赖的专家”！&br&&p&&br&冒牌算命师或假通灵者这些骗子，都是怎么骗人的呢？依照常理来说，应该没有人会相信才第一次见面的可疑人士所说的话。但是，为什么就有人会轻易相信那些怎么想都很可疑的说词呢？&br&&br&&/p&&p&这是因为，骗子都是一开始说真话取得你的信任，然后才开始骗你。如果这个人的说词一就漏洞百出，任谁都会提高警惕。但是，因为骗子一开始说的都是真话，就会慢慢让人觉得这个人说的话可以相信。投资诈骗也一样，即使只是蝇头小利，但初期一定会让你赚钱。你因为确实有获利回收，自然而然就缷下心防，相信对方，掏出更多的钱来继续投资。等到你投入大笔资金以后，对方才狠狠敲你一笔，然后捲款而逃。&br&&/p&&p&总之，骗子的哲学就是：先赢得信任，再开始行骗。越能让对方信任，就能骗得越多。只要能让对方相信自己值得信赖，接下来的诈欺技巧无论多么拙劣，也都能轻易骗倒对方。因此，比起行骗的技巧，高明的骗子其实花更多精力在琢磨“赢得信任的技术”。&br&&br&&/p&&p&仔细想想，无论是跑业务或是接待客户，无论是恋爱或是教育，任何形式的沟通，不都是从赢得对方信任开始的吗？从赢得优生优育的技术这个观点来看同，冒牌算命师或是假通灵者这些骗子使用的冷读术，着实有许多值得我们学习的部分。&br&&br&&/p&&br&&br&&p&成为读心者（cold reader）的四大要素&br&&/p&&br&&p&在开始技术层面的内容前，我想先说明实践冷读术时的要素，或许也可以说是一种必须具备的心态。&br&&br&　　　要素一　维持解释而不是猜测的心态&br&　　　要素二　让对方说他想说的话&br&　　　要素三　说对方想听的话&br&　　　要素四　将对方视为独一无二的人，对对方的一切都感到惊喜　　&/p&&br&&br&&br&&p&要素一　维持解释而不是猜测的心态&br&&br&冷读术初学者最容易犯的错误之一，就是误以为冷读术就是“猜迷”。这种人往往以为赢得对方的信任，就是要读出对方的心事，並向对方炫耀：“怎么样？我很厉害吧！”但在现实状况中，如果以这样的心态进行解读，越是说中对方的心事，反而越会让对方起疑，只会引起反效果而已。冷不防的被素不相识的人猜透自己的心事，任谁都会感到不舒服。因为感到不舒服，所以不但不会坦然地承认读心者的能力，反而会心生反感，“这家伙一定是用了什么诡计。以为我会受骗上当吗！”所以，为了赢得信任，绝对不能展现自以为很厉害的态度。&br&&br&&br&要素二　让对方说他想说的话&br&&br&不管怎么说，人最关心的终究还是自己。就像在职场上，很多主管就算与部属促膝长谈，到最后也只说了自己想说的事，根本没听到部属的心声。对读心者来说也是一样，因为读心者毕竟也是凡人，很容易不知不觉就忘我地说起自己想说的事。尤其是刚开始试用的初学者，脑袋里想的全是要如何运用学过的技巧，根本没有余力将心思放在对方身上。但是，你想说什么根本就无关紧要，重要的是让对方说他们想说的事。永远不要忘记这才是身为读心者的你，所该扮演的角色。&br&&/p&&p&&br&让对方说出他想说的事，对方自然会觉得心情愉悦，也就更愿意提供各式各样的资讯。更重要的是，当对方感受到你是真心愿意倾听他想说的事时，便会感到满足，然后才会有余力开始听你说话。&/p&&br&&p&&br&要素三　说对方想听的话&br&&br&须知三是延续须知二而来的。当你让对方畅所欲言时，自然会明白对方真正想要的是什么，对方想要听到你说些什么。譬如公司里较资浅的同事来找你商量，“前辈，我写了一份企划书，在呈给部长看之前，能不能请你给我一点意见呢？”你爽快地答应，看完后的感想是，如果再加上一些市场调查数据就更完整了。於是，你对这位同事说：“写的还不错，不过如果能补充一些市场调查数据的话，部长的评价应该会更好喔！”&br&&br&&/p&&p&“恩！但是我觉得这次的企划案，市场调查数据並不是那么需要耶！”结果就会像这样，你好意提出建议，同事的回应却是“但是……”为什么呢？因为你的建议不管有多中肯，此刻根本无关紧要，这並不是这位同事“想听的话”。这位同事真想听的是，“真不赖！你写的真的是很好耶！”所以身为前辈的你，当较资浅的同事来向你请教时，在正经八百的思索如何才能让部长满意这份企划书之前，先要思考的问题是，“这位同事想要听到我说什么呢？”恩为这位资浅的晚辈，唯有听到他“想听的话”之后，才会有余力听你的建议。&br&&br&“真不赖！你写的真的很好耶！”&br&“真的吗？我想了很久呢！实不相瞒，我对这份企划书还蛮有信心的。”&br&“这倒是。因为的确看得出你的努力啊！”&br&“恩，不过，多少还是给我一点建议嘛！”&br&“建议啊？让我想想……恩，如果再加上一点市场调查数据的话，部长的评价应该会更高喔！当然，我的意思是，如果你还有时间修改一下的话。”&/p&&p&“下午才要提案，应该还来得及！原来如此，少的是市场调查数据啊！因为部长总是很在乎那些数字对吧。真不愧是前辈！”&br&&br&&/p&&p&就好像老婆或是女朋友问你：“这件衣服好看吗？”我想没有男人会脱口说出心里想的，一定都是先思考女朋友期待听到什么答案后才回答。&br&&br&&/p&&p&冷读术运用自如的秘诀也有异曲同工之妙，就是要养成一个习惯：在说话前永远先思考“对方究竟想要听我说什么呢？”&/p&&br&&p&&br&要素四　将对方视为独一无二的人，对对方的一切都感到惊喜&br&&br&&br&&br&听说世界上没有任何两片雪花的结晶一模一样，而且每个结晶的模样，也就出现那么一次而已。这听起来的确非常惊人，但仔细想想，人不也是一样吗？世界上不可能有两个长得一模一样的人。不管再怎么相像的双胞胎，也一定有什么地方不太相同。&br&&br&&/p&&p&如果我们与人相处时，能时时怀抱着这种绝对的惊喜，认为这个人是世上独一无二、无可取代的，就算没有刻意表现或说出口，这股意识也会自然而然流露在你的言行举止中，让对方感受得到。然而，越是专精於沟通或是心理学的人，越是容易忘记这件事。最明显的证据就是，轻率地就脱口说出“那个人是自闭症吧！”会这么说，表示一也不怀疑“那个人＝自闭症”。&/p&&p&&br&我不是在开玩笑，不管是谁，“那个人＝那个人”，除了他之外，什么也不是。如果你说的是“那个人表出一些自闭症的症状”，也还罢了，但是随口说出“那个人是自闭症”这种话，就证明了你心理根本没有那个人是这世界上独一无二，无可取代的惊喜。日语中有一句话叫做“一期一会”。也是 &a class=&member_mention& href=&///people/2dfc9eff7542eb& data-hash=&2dfc9eff7542eb& data-editable=&true& data-title=&@葛巾& data-hovercard=&p$b$2dfc9eff7542eb&&@葛巾&/a& 的签名。意思是当下这个瞬间，仅此一次，不会再有第二次。没有彩排，也不能重来。不管成功或是失败，喜悦或是哀伤，每一个瞬间都是仅有一次的珍惜时刻。正因为如此，我们才更要全神贯注在这一瞬间。 &/p&&br&&p&在你面前的不管是什么样的人，都是世上独一无二、无可取代的。虽然这世上的人有如雪花一般花，但不管你再怎么寻找，这个人－在你面前的这个人，都是唯一的一个。如果你能对这个事实抱着敬畏之心，不管对方是什么样的人，都能够立就建立起信任关系。&/p&&br&&br&我特别找了几段《皇家赌场》中007用到过冷读的片段：&br&&img src=&/836c2124bfc5c5a763aadded354cf9bc_b.jpg& data-rawheight=&500& data-rawwidth=&1163& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1163& data-original=&/836c2124bfc5c5a763aadded354cf9bc_r.jpg&&007：Well, your beauty's a problem. You worry you won't be taken seriously. 你的美貌是个问题。你担心别人不会认真看待你。&br&&br&&img src=&/1ab7a9d591_b.jpg& data-rawheight=&500& data-rawwidth=&1123& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1123& data-original=&/1ab7a9d591_r.jpg&&&p&007：No, you didn't.
Someone gave that to you. He's a very lucky man. 不，你没那么认为。那是别人送给你的。他是个非常幸运的男人。&/p&&br&&br&&br&&b&3 关键字联想法（上堆平行下切）。&/b&&br&这里和&a class=&member_mention& href=&///people/0b60ed67ca41e0b0024669& data-editable=&true& data-hash=&0b60ed67ca41e0b0024669& data-title=&@安志& data-hovercard=&p$b$0b60ed67ca41e0b0024669&&@安志&/a& 说的是一个意思。通过对方给出的有限的内容。来展开新的话题。&br&&br&比如：“我平常就在家里呆着看看电影什么的。”（电影）&br&
“你平常都看些什么电影？”/“喜欢看电影的人通常都很感性。看来你也是这样咯。”&br&&br&再比如：一个女孩说：我不喜欢那家酒吧，我上次过生日时和一群朋友在里面喝高了。&br&&p&好，想一想，你可以从哪些地方进行联系发展话题？太多了！&/p&&p&1， 我不喜欢的酒吧，为什么&/p&&p&2， 我经历过的最疯狂的生日聚会&/p&&p&3， 上一次我喝高的经历&/p&&p&4， 之后发生的故事。&/p&&br&&a class=&member_mention& href=&///people/0b60ed67ca41e0b0024669& data-editable=&true& data-hash=&0b60ed67ca41e0b0024669& data-title=&@安志& data-hovercard=&p$b$0b60ed67ca41e0b0024669&&@安志&/a& 的答案里有很多举例。我就偷个懒。&b&但是我在这里补充一个此方法的练习方法：&/b&&br&&br&&p&首先是场景：&br&对于你身边的场景里选定一个物品，什么都可以。&br&&br&接下来是重现：&br&面对你看到的物品，进行回忆，最好是想象相同或者相似的物品，在你的记忆中搜索，比如说我现在看到把板凳我第一下就回想起我当年小的时候家里那把花岗岩板凳。&br&然后思考，为什么这个类似的物品会出现在你的记忆里，它一定有特定的原因在你的记忆里出现。&br&再回忆一下，究竟是什么事情让你记忆深刻，把当时的画面和世界观重建出来！&br&比如我就觉得当时的花岗岩板凳特别的大，重，然后我就可以编一个我想搬它砸到脚的故事。&br&Ps：以上2种反应你要在3秒之内做出。&br&&br&&/p&&br&&br&&b&4 讲故事。&/b&&br&两个人的对话内容80%都是通过讲故事来完成的。在这里我简单的讲一下如何讲好一个故事。&br&&br&4.1：细节。一个故事要让他听起来像是真的，&b&必须得有细节&/b&。比如：“我躺在床上，被子都没有盖（细节）。然后拿出手机瞄了一眼，我还清楚的记得那时候是凌晨3点15分（细节）。接着我翻了一个身。。。。。。”&br&&br&4.2：展示价值（可选）。故事是最好的让人了解你的方式。比如你想要让对方知道你很有钱。你可以直接的说：“我是个土豪。”&br&当然你也可以讲一个故事：“我最近惨死了，前两天车被别人撞了一下，今天他打电话给我让我去签一份协议。我心想，修个车还签什么破协议。结果我一看，上面写着如果部件在运输过程中遭到损坏。要自行承担。我那个时候才知道，这破车的零件只能从意大利进口。国内买不到。哎，苦逼的我这几个月没车开了。”&br&&br&如此，别人自然知道你开的是好车。而且很有钱。&br&&br&4.3：起伏。平淡的故事没有人爱听。&b&这就需要你有一定编剧的能力。如果没有，那不妨讲出来之前先编排好吧&/b&。&br&举个例子：“你知道吗？昨天有个妹纸咨询我，她说她男朋友的那里太小，只有牙膏那么大。我一听就怒了。和她说，你别天真了好么？有牙膏那么大已经很大啦！！结果她弱弱的说，你见过宾馆的牙膏么。。。。”&br&&br&4.4： 创造世界画面，背景。&b&这就像是在布景，你的故事最好需要有画面感&/b&。不然人们会索然无味。很多小说可以很好的做到这一点。&br&比如：“二楼的空间并不大，零零散散的摆了几张桌子。余光告诉我，有几个身材火辣的美女正坐在这里吃饭。我没敢抬头扫视四周，默默的跟在哥们后面走到一个空餐桌面前坐下。&br&　　坐定之后我抬起头。在我的斜对面，两点钟方向有一桌三个女生组成的小团体。其中一个女生面对我。&br&　　作为一个心理健康的死娘炮，我惯性的瞄了她几眼。&br&　　黄色的中分，很平顺。一身清凉至极的露肩装。露出圆润滑腻的珍珠肩。两条大长腿白的反光。脚底穿着一双透明彩丝带的玻璃凉鞋。足踝浑圆线条优美，十个脚趾头上丹蔻朱红，抹着鲜艳的指甲油。”&br&&br&相信你已经可以想象到小说想要描述的画面了。&br&&br&4.5：加入感情。一个好的故事没有一个好的述说方式也是行不通的。试想，如果机器人瓦力没有感情，它大概不会有那么多的粉丝。&br&&img src=&/d90be5bbc664f808c07ae3cee58b31c7_b.jpg& data-rawheight=&576& data-rawwidth=&1024& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1024& data-original=&/d90be5bbc664f808c07ae3cee58b31c7_r.jpg&&&br&&b&注意：在你和对方还不熟悉的情况下切忌讲很长的故事。这个时候的故事应该是简短而有趣的。当你们熟络了之后，才可以开始讲一些很长很深刻的故事。&/b&&br&&br&&b&5 EV（诱出价值观）&/b&&br&诱出价值观（Elicit Value，或者EV）的重点在于找出女生的核心价值（End Value），去了解她从一个男人身上想要什么。但是要小心，别被耍！她说她喜欢个高的男人，或者喜欢有钱的男人，并不是说你要去装个增高假肢或者去抢银行。你要知道，她并不是喜欢高个子本身，而是喜欢站在高个子男人身边的那种感觉。你需要找到她表层价值观（Means Value）背后的核心价值观，也就是她从心底根本上想要的东西。比如说高个子男人，如果你问她高个子男人给你什么感觉？她很可能会说“觉得被保护、有安全感”！没错！这才是她在根本上想要的东西！她想要被保护的感觉，而不仅仅是一个“高个子”男人。所以现实中，她会拒绝一个高个子男人，如果他不能给她安全感的话。&br&&br&表层价值 Vs 核心价值&br&&br&要意识到她的表层价值和其相对的核心价值对她来说是什么意思（比如诚实，善良，有礼貌等等）。你需要知道她所需求的表层价值，但你应该同时思考其背后所隐藏的核心价值——那才是真正反映她性格类型的元素。表层价值往往并没有你想的那么重要。比如，你应该找到当她和一个‘诚实’的人在一起时她体会过的感情，然后是‘善良’、‘尊重她’，等等其它的潜在的品质。其次，搞清楚她用什么标准去衡量一个人是否诚实、善良或者尊重她。要是她给你3个只对她有特殊意义的‘关键词’，单从字面意思，你绝不可能知道她想表达的是什么。&br&&br&核心价值= 核心需求&br&&br&我觉得“核心需求”比核心价值更准确、更直观。你要知道她想要什么东西，你才能知道她属于什么类型。有一些共通需求大体上对所有女人都很重要，比如安慰、安全感、情感联系、还有因为被性压抑所产生出来的放纵欲望。这些不是你要重点思考的范畴，找出她独特，强烈，与众不同的需求对你判断类型至关重要。每个人都有自己的需要。发现它。&br&&br&如何使用EV&br&&br&规则1
只要是人，所有人，都有他们的渴望。这些东西可能是冒险，自由，被尊重，被宠爱，或者重新变回一个小女孩。它可能是任何事情。只要记住，每个人都有头疼的事情。&br&&br&规则2
这可能是老生常谈。找到那个事情是什么。细心一点。你可以从她那里发现线索和蛛丝马迹。聪明一点，问一些能让你发现线索的问题。你要找的是她一直想要但现在却没得到的东西，让她心痒的东西（但不是由于生活条件之类而想要的东西）。&br&&br&规则3
讲故事。比如你想要知道她童年的经历。当然你可以直接问：“你小时候遇到过什么难忘的事情吗？”。这时候对方很可能想不起来。&b&你可以这么说：&/b&“我还记得我小时候被一个同学骗进了女厕所。当时他告诉我老师在厕所里等我。结果我居然信了。畏手畏脚的走进去，结果发现只有一个大妈在大便。我竟然傻乎乎的问她说你看到了王老师吗？结果她把我抓到教导处去问话了。哎。我都不想说了，你小时候碰到过类似的事情吗？”在听完你的故事后，她很可能就能够从这些文字中联想到自己童年的故事，并且讲出来与你分享。哪怕只是一个小故事都可能是让她滔滔不绝的金钥匙。这就是&b&通过讲述自己的故事，诱导出对方讲出自己的故事。&/b&更重要的是，你往往可以从她的故事中发现一些她真实的核心需求。（当然，你需要有讲故事的能力。参照4）&br&&br&&br&&br&&b&6 欲擒故纵&/b&&br&用钓鱼的流程来比喻对话的流程。直接举例：&br&&br&你：你是哪里人？（引诱）&br&对方：山东人。（上钩）&br&你：是吗！我最喜欢喝山东人交朋友了