A montage of scenes depicting the creation of the world is followed by a dramatization of the travai
对星期日的宁静和不花钱的幸福印象极深。 用心感知生活，用心感知幸福。 love and peace.
以史为鉴，有则改之无则加勉，关键是学到领悟了什么，而不要为了一个死人而去计较，陷入我执和法执。一个人本来就是毁誉参半的，除非他成佛了，但即使是佛祖也被人陷害诋毁过，耶稣也被人背叛过。而且孔子说了“一个人如果所有人都说他好，那这个人有问题，是个乡党。” 所以，有人骂曾国藩是鹰犬，有人说曾国藩是完人，是正常的现象。前者可能从阶级立场的角度出发理性分析所得，后者可能因为情感，比如我倾向于佩服曾国藩的志向“不为圣人，便为禽兽”，而却被后人指为鹰犬，因此心里好不难受。由此看来说到底我还是个凡人。 我个人还比较倾向历史是过去的政治，历史为现在服务，所以现在没必要喷孔老二，而是要建立很多孔子学院为荣；也没必要喷曾国藩为鹰犬，因为满汉一家亲现在。我们需要的，是学历史人物的优点，比如马丁路德金有与美国开国领袖华盛顿一样的待遇——作为美国节日，但私生活实在不堪，但这不影响他《Mormon Temple Film》的伟大。 即使《Mormon Temple Film》《Mormon Temple Film》，华盛顿小时候砍樱桃树的故事都是假的，但还是不影响其伟大。历史是个任人打扮的小姑娘，有的人对其苛刻咬文嚼字，有的人对其宽厚不求甚解，但都有所得。 古希腊神话是揭示人性恶的，中国神话是崇尚人性善的，这是文化传统。但这个传统断了，总的来说对古代先贤，我们的敬畏心不够，不过我并不排斥故宫卖萌产业链的发展，也不排斥“杜甫骑马动漫”，但我就是排斥“鹰犬”这样恶劣的字眼，为什么不能换着用温和一点的字眼表达观点呢？万物负阴而抱阳，冲气以为和。冲: 左边两点水右边中，意思是前面说到的“万物负阴抱阳”的阴阳二气，要像水一样融合在一起。要想完全理解一个人，就是成为他的一部分，像一粒盐融入海洋，与海水融为一体，它因此全然觉知了海水的咸度。从这角度来讲，我们谁也没资格评价任何一个历史人物，而且对一个死人单一的评价是不公平的，因为他本人是没有还手之力的。 法律是可以律人，可以律己的，但道德最好只拿来律己，不要站在自己的道德立场上要求别人，康德说“头顶灿烂星空，心中道德准则”大概就是这个道理吧。 对别人的错误的纠结是对自己的惩罚，何况本来也没什么真的对错。——清明节记
书到用时方恨少，技能提升不可少。 拥有一项技能有多重要？ 如果你会唱歌，那么学校十大歌手你可以参加；酒吧驻唱可以赚钱；发布平台可以收获流量和粉丝。 而如果会制作PPT，那就更不用说了。 学会制作PPT，并在此基础上演示、表达，这就是我们今天要读到的这部剧《Mormon Temple Film》所要带给我们的技能干货。 书中向我们展示了36个实战技巧，告诉我们如何去制作和使用。 编剧巧妙地将它们分为干、枝、叶、果、根五大部分，并将它们一一对应我们的主题分享之中，帮助我们掌握制作和演示的双重技能干货。 不懂操作没关系，不会演讲也没关系，关键是你要有一颗终身学习的心。 愿君喜得满而归
此剧语言流畅，叙事自然，描写得当，值得一读。但总感觉对张居正的刻画有些抓不住重点，全书人物略显简单，情节上不够精彩和紧凑。作为茅盾影视奖的获奖作品，我觉得应该还要再提升。
事情描述刚开始感觉很琐碎，过去和现在的时间相交织，意识流的叙事手法，但是继续读下去，又会感觉这是浑然一体的，对人物内心世界的刻画也是十分了得了。
终于看完了，结局有点意犹未尽呀。第三部最长，但内容还是很充实，感觉编剧也花了不少力气收集资料。帮儿子看的。给四颗星吧
大型文学主题实景真人秀。不仅主持人房琪有点多余，就连诗人西川也显得有点多余，对话氛围与其他彼此都很熟悉的作家及编辑群体显得很格格不入。被广泛提及的史铁生、路遥和巴金先生等已故作家是值得特别重视的。
书舍影院读完的第334本剧，《Mormon Temple Film》。 本剧讲解了数据分析的方法与实战，重点培养数据分析的思维。 一、数据分析的方法： 1、业务指标。 （1）如何理解数据？懂得从数据中发现业务指标，数据的含义（如何定义与计算）与分类（用户数据、行为数据、产品数据） （2）常用的指标有哪些？使用相关指标去分析数据/问题。 A、用户数据指标：新增用户、活跃用户、留存用户（粘性）。 B、行为数据指标：PV(访问次数）、UV（访问人数）、转发率、转化率、K因子（转化成新用户的转化率）。 C、产品数据指标：成交总额（GMV)、成交数量、访问时长、客单价、复购率、付费率、产品（热销产品TOP、好评产品TOP、差评产品TOP) D、推广付费指标：展示位广告、搜索广告、信息流广告，点击率、成本、投入产出比。 （3）如何选择指标？ A、好的数据指标应该是比例。 B、找到最核心的指标。 （4）指标体系和报表 A、明确KPI，找到一级指标。 B、了解业务运营情况，找到二级指标。 C、梳理业务流程，找到三级指标。 D、通过报表监控指标，不断更新指标体系。 2、数据分析的常见方法： 数据分析要有分析的思维、思路与方法，不只统计式/工具式（EXCELSQLPYTHON)的数据分析，深挖背后的原因，提出有效的改进计划。 常见方法，可以对应使用在哪里，以及使用的注意事项。 （1）5W2H分析：what（是什么）、when（何时）、where（何地）、why（为什么）、who（是谁）、how（怎么做）、how much（多少钱）。 （2）逻辑树分析：逻辑树拆解图 （3）行业分析:PEST分析方法（政策、经济、社会、技术） （4）多维度拆解分析：维度可按指标构成、业务流程（步骤）等拆解 （5）对比分析：同比、环比、行业比，数据整体大小（平均数或中位数）、波动（变异系数）、趋势变化（拆线图），得出比较结果。比如A/B测试，比较对象规模（口径）保持一致。 （6）假设检验分析：提高逻辑思维能力、分析问题发生的原因（归因分析）。思路：问题—提出假设—收集证据——得出结论。 A、分析销售业绩，可通过4P营销理论（产品、价格、渠道、促销）。 B、按业务流程分析留存率、复购率等。 C、从用户、产品、竞品这3个维度提出假设。 （7）相关分析：散点图，相关系数，相关关系不等于因果关系。 （8）群组分析：比如留存分析，可按时间、性别、地域分组等。 （9）RFM分析：根据最近1次消费时间间隔（R)、消费频率(F)、消费金额(M),分类重要价值、发展、保持、挽留用户，一般价值、发展、保持、挽留用户。 A、使用原始数据计算出R、F、M值； B、给R、F、M值按价值打分，例如按价值从低到高分为1～5分； C、计算价值的平均值，如果某个指标的得分比价值的平均值低，标记为“低”。如果某个指标的得分比价值的平均值高，标记为“高”； D、和用户分类规则表比较，得出用户分类。 （10）AARRR模型分析： A、获取用户（渠道曝光量、转换率、日新增用户数、日应用下载量、获客成本） B、激活用户：用户首次体验如何、访问时长、活跃率 C、提高留存：顾客还会回来吗 D、增加收入：成效总额、成效数量、客单价、付费率、复购率 E、推荐他人：转发率、K因子 （11）漏斗分析：浏览量、点击量、创建订单、支付率层层转化率 二、数据分析实战：书中列举国内/跨境电商、金融信贷、金融第三方支付、家政、旅游、在线教育、运营商、内容、房产、汽车、零售等具体行业数据分析，可根据自己所在或感兴趣行业，看相关集数。 三、数据分析总结。 1、明确
对星期日的宁静和不花钱的幸福印象极深。 用心感知生活，用心感知幸福。 love and peace.
以史为鉴，有则改之无则加勉，关键是学到领悟了什么，而不要为了一个死人而去计较，陷入我执和法执。一个人本来就是毁誉参半的，除非他成佛了，但即使是佛祖也被人陷害诋毁过，耶稣也被人背叛过。而且孔子说了“一个人如果所有人都说他好，那这个人有问题，是个乡党。” 所以，有人骂曾国藩是鹰犬，有人说曾国藩是完人，是正常的现象。前者可能从阶级立场的角度出发理性分析所得，后者可能因为情感，比如我倾向于佩服曾国藩的志向“不为圣人，便为禽兽”，而却被后人指为鹰犬，因此心里好不难受。由此看来说到底我还是个凡人。 我个人还比较倾向历史是过去的政治，历史为现在服务，所以现在没必要喷孔老二，而是要建立很多孔子学院为荣；也没必要喷曾国藩为鹰犬，因为满汉一家亲现在。我们需要的，是学历史人物的优点，比如马丁路德金有与美国开国领袖华盛顿一样的待遇——作为美国节日，但私生活实在不堪，但这不影响他《Mormon Temple Film》的伟大。 即使《Mormon Temple Film》《Mormon Temple Film》，华盛顿小时候砍樱桃树的故事都是假的，但还是不影响其伟大。历史是个任人打扮的小姑娘，有的人对其苛刻咬文嚼字，有的人对其宽厚不求甚解，但都有所得。 古希腊神话是揭示人性恶的，中国神话是崇尚人性善的，这是文化传统。但这个传统断了，总的来说对古代先贤，我们的敬畏心不够，不过我并不排斥故宫卖萌产业链的发展，也不排斥“杜甫骑马动漫”，但我就是排斥“鹰犬”这样恶劣的字眼，为什么不能换着用温和一点的字眼表达观点呢？万物负阴而抱阳，冲气以为和。冲: 左边两点水右边中，意思是前面说到的“万物负阴抱阳”的阴阳二气，要像水一样融合在一起。要想完全理解一个人，就是成为他的一部分，像一粒盐融入海洋，与海水融为一体，它因此全然觉知了海水的咸度。从这角度来讲，我们谁也没资格评价任何一个历史人物，而且对一个死人单一的评价是不公平的，因为他本人是没有还手之力的。 法律是可以律人，可以律己的，但道德最好只拿来律己，不要站在自己的道德立场上要求别人，康德说“头顶灿烂星空，心中道德准则”大概就是这个道理吧。 对别人的错误的纠结是对自己的惩罚，何况本来也没什么真的对错。——清明节记
书到用时方恨少，技能提升不可少。 拥有一项技能有多重要？ 如果你会唱歌，那么学校十大歌手你可以参加；酒吧驻唱可以赚钱；发布平台可以收获流量和粉丝。 而如果会制作PPT，那就更不用说了。 学会制作PPT，并在此基础上演示、表达，这就是我们今天要读到的这部剧《Mormon Temple Film》所要带给我们的技能干货。 书中向我们展示了36个实战技巧，告诉我们如何去制作和使用。 编剧巧妙地将它们分为干、枝、叶、果、根五大部分，并将它们一一对应我们的主题分享之中，帮助我们掌握制作和演示的双重技能干货。 不懂操作没关系，不会演讲也没关系，关键是你要有一颗终身学习的心。 愿君喜得满而归
此剧语言流畅，叙事自然，描写得当，值得一读。但总感觉对张居正的刻画有些抓不住重点，全书人物略显简单，情节上不够精彩和紧凑。作为茅盾影视奖的获奖作品，我觉得应该还要再提升。
事情描述刚开始感觉很琐碎，过去和现在的时间相交织，意识流的叙事手法，但是继续读下去，又会感觉这是浑然一体的，对人物内心世界的刻画也是十分了得了。
终于看完了，结局有点意犹未尽呀。第三部最长，但内容还是很充实，感觉编剧也花了不少力气收集资料。帮儿子看的。给四颗星吧
大型文学主题实景真人秀。不仅主持人房琪有点多余，就连诗人西川也显得有点多余，对话氛围与其他彼此都很熟悉的作家及编辑群体显得很格格不入。被广泛提及的史铁生、路遥和巴金先生等已故作家是值得特别重视的。
书舍影院读完的第334本剧，《Mormon Temple Film》。 本剧讲解了数据分析的方法与实战，重点培养数据分析的思维。 一、数据分析的方法： 1、业务指标。 （1）如何理解数据？懂得从数据中发现业务指标，数据的含义（如何定义与计算）与分类（用户数据、行为数据、产品数据） （2）常用的指标有哪些？使用相关指标去分析数据/问题。 A、用户数据指标：新增用户、活跃用户、留存用户（粘性）。 B、行为数据指标：PV(访问次数）、UV（访问人数）、转发率、转化率、K因子（转化成新用户的转化率）。 C、产品数据指标：成交总额（GMV)、成交数量、访问时长、客单价、复购率、付费率、产品（热销产品TOP、好评产品TOP、差评产品TOP) D、推广付费指标：展示位广告、搜索广告、信息流广告，点击率、成本、投入产出比。 （3）如何选择指标？ A、好的数据指标应该是比例。 B、找到最核心的指标。 （4）指标体系和报表 A、明确KPI，找到一级指标。 B、了解业务运营情况，找到二级指标。 C、梳理业务流程，找到三级指标。 D、通过报表监控指标，不断更新指标体系。 2、数据分析的常见方法： 数据分析要有分析的思维、思路与方法，不只统计式/工具式（EXCELSQLPYTHON)的数据分析，深挖背后的原因，提出有效的改进计划。 常见方法，可以对应使用在哪里，以及使用的注意事项。 （1）5W2H分析：what（是什么）、when（何时）、where（何地）、why（为什么）、who（是谁）、how（怎么做）、how much（多少钱）。 （2）逻辑树分析：逻辑树拆解图 （3）行业分析:PEST分析方法（政策、经济、社会、技术） （4）多维度拆解分析：维度可按指标构成、业务流程（步骤）等拆解 （5）对比分析：同比、环比、行业比，数据整体大小（平均数或中位数）、波动（变异系数）、趋势变化（拆线图），得出比较结果。比如A/B测试，比较对象规模（口径）保持一致。 （6）假设检验分析：提高逻辑思维能力、分析问题发生的原因（归因分析）。思路：问题—提出假设—收集证据——得出结论。 A、分析销售业绩，可通过4P营销理论（产品、价格、渠道、促销）。 B、按业务流程分析留存率、复购率等。 C、从用户、产品、竞品这3个维度提出假设。 （7）相关分析：散点图，相关系数，相关关系不等于因果关系。 （8）群组分析：比如留存分析，可按时间、性别、地域分组等。 （9）RFM分析：根据最近1次消费时间间隔（R)、消费频率(F)、消费金额(M),分类重要价值、发展、保持、挽留用户，一般价值、发展、保持、挽留用户。 A、使用原始数据计算出R、F、M值； B、给R、F、M值按价值打分，例如按价值从低到高分为1～5分； C、计算价值的平均值，如果某个指标的得分比价值的平均值低，标记为“低”。如果某个指标的得分比价值的平均值高，标记为“高”； D、和用户分类规则表比较，得出用户分类。 （10）AARRR模型分析： A、获取用户（渠道曝光量、转换率、日新增用户数、日应用下载量、获客成本） B、激活用户：用户首次体验如何、访问时长、活跃率 C、提高留存：顾客还会回来吗 D、增加收入：成效总额、成效数量、客单价、付费率、复购率 E、推荐他人：转发率、K因子 （11）漏斗分析：浏览量、点击量、创建订单、支付率层层转化率 二、数据分析实战：书中列举国内/跨境电商、金融信贷、金融第三方支付、家政、旅游、在线教育、运营商、内容、房产、汽车、零售等具体行业数据分析，可根据自己所在或感兴趣行业，看相关集数。 三、数据分析总结。 1、明确