nba游戏里面的TO这项数据是什么意思？
结合图片来说 POS是球员的场上位置，MIN是上场的时间，FGM-A是投篮数及命中数,3PM-A是三分出手次数及命中次数，FTM-A是罚球次数及命中次数，+/-是某一位球员在场上时,比分的顺差和逆差 ,OFF是进攻篮板，DEF是防守篮板，TOT是总篮板，AST是助攻数,PF是犯规次数，ST是抢断次数，TO是失误次数，BS是盖帽次数，BA是被盖帽次数，PTS是得分 PS:NBA官网昨天引入了新的技术统计：+/-和BA。 +/-称作联想指数，它是衡量团队合作效率的数值。它表明了某球员在场上和不在场上时球队的执行效果，主要为教练评测不同组合的效率提供依据。
它的具体含义是： +为某球员在场时球队的总得分，-为某球员在场时球队的总失分，+/-即是球员在场时的球队得失分差。 什么是BA呢？
篮球专家Kubatko告诉大家BA是“blocks against”的缩写，意思就是被盖帽次数。在昨天比赛中第一个上榜的开拓者后卫Jarrett Jack（被盖3次）并不认可这项统计，他认为这简直是一种羞辱。 参考文献：
如何使用PHP生成随机字符串？
引言
我们经常可能会用到邀请码，邮件验证码，或者需要使用unique 字符串标记用户属性的情况。
今天我们且不说高深的“全局唯一ID”的生成方案，我们说一个简单的，如何生成一个唯一的，随机的，数组字母组成的字符串。
学习时间
PHP 有一个内置函数 uniqid，用于生成一个唯一的ID。该函数结构形式：
string uniqid([ string $prefix = ""[, bool $more_entropy = false]] )
用于获取一个带前缀、基于当前时间微秒数的唯一ID。
但是该方法所生成的ID并不是安全的，且依赖于本机的时间戳，有可能在同一微秒生成同一ID。所以安全起见，需要添加上 prefix 参数，以示区别。
more_entropy 参数使生成的ID更具有唯一性，如果设置为 TRUE，uniqid() 会在返回的字符串结尾增加额外的煽（使用combined linear congruential generator）。
这就够了吗？这当然不是最优的解决方法。我们尝试其他解决方案。使用 openssl 带来的加密性和唯一性。
bin2hex(openssl_random_pseudo_bytes($bytes))
使用 openssl_random_pseudo_bytes 函数生成一个伪随机字符串的字节，然后使用 bin2hex 将其格式化为十六进制的字符串。
生成的伪随机字节，其字节数由length参数确定。还指示是否使用了加密功能强的算法来生成伪随机字节，并通过可选的crypto_strongparameter来执行此操作。 此种方法返回的参数，很少情况下会出现false。
美中不足的是，这样生成的数字字符串，只在[0-9][a-z]之间，不够广泛。我们尝试加固这个生成方法，增强其鲁棒性。
上述函数会生成一个区间位于 [$min, $max] 的随机数字。然后调用该函数生成指定长度的字符串。
函数 crypto_rand_secure 函数的实现方法，在PHP标准函数中，可以使用 rand / mt_rand 函数替代。
在PHP 7 中，系统提供了更好的函数，可以替代 crypto_rand_secure 使用，就是 random_bytes 和 random_int。使用内置函数，我们将 getToken 函数改造如下：
当然少不了的测试结果，我们批量生成一些 32 位长度的字符串。
写在最后
本文深入探讨了生成随机数字，进而生成指定长度的字符串，实现函数并进行了测试。大家可以在机器环境进行测试。
Happy coding :_)
我是 @程序员小助手 ，持续分享编程知识，欢迎关注。
如何学习数据分析？
优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径。
市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周。
第一周：Excel学习掌握
如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下。
了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。excel的各类函数很多，完全不需要学全。重要的是学会搜索。我学函数是即用即查，将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。
重中之重是学会vlookup和数据透视表。这两个对后续的数据转换有帮助。
学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。
学会数据透视表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。
这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀。
网上多找些习题做，Excel是熟能生巧。
养成一个好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据、加工数据，图表的类型管理。
附加学习：
1、了解中文编码utf-8，ascii的含义和区别
2、了解单元格格式，帮助你了解后期的timestamp，date，string，int，bigint，char，factor等各类格式。
3、如果时间还有剩余，可以看《大数据时代》，培养职业兴趣。
第二周：数据可视化
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。别说平常人，数据分析师自己看数据也头大。这时就得靠数据可视化的神奇魔力了。
以上就是所谓的可视化。排除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。
另外数据分析师是需要兜售自己的观点和结论的。兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。如果没人认同分析结果，那么分析也不会被改进和优化，分析师的价值在哪里？工资也就涨不了对吧。
抽空花一段时间学习可视化的基础,如《数据之美》
另外你还需要了解BI的概念。知名的BI产品有Tableau，Power BI，还有国产的FineBI等。都有体验版和免费版能下载，网上找一点数据就能体验可视化的魅力。比Excel的图表高级多了。
BI需要了解仪表盘Dashboard的概念，知道维度的联动和钻取，知道绝大多数图表适用的场景和怎么绘制。比如以下FineBI制作的dashboard。
第三周：分析思维的训练
这周我们轻松一下，学学理论知识。
分析思维首推大名鼎鼎的《金字塔原理》，帮助数据分析师结构化思维。如果金字塔原理让你醍醐灌顶，那么就可以学思维导图，下载一个XMind中文网站，或者在线用百度脑图。
再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽等框架。这些框架都是大巧不工的经典。你要快速成为数据分析师，思考方式也得跟着改变。网上搜咨询公司的面试题，搜Case Book。
题目用新学的思维导图做，先套那些经典框架，做一遍，然后去看答案对比。因为要锻炼数据分析能力。所以得结合数据导向的思维。
这里送三条金句：
一个业务没有指标，则不能增长和分析
好的指标应该是比率或比例
好的分析应该对比或关联。
举一个例子：我告诉你一家超市今天有1000人的客流量，你会怎么分析？
这1000人的数量，和附件其他超市比是多是少？（对比）
这1000人的数量比昨天多还是少？（对比）
1000人有多少产生了实际购买？（转化比例）
路过超市，超市外的人流是多少？（转化比例）
这是一个快速搭建分析框架的方法。如果只看1000人，是看不出分析不出任何结果。
第四周：数据库学习
Excel对十万条以内的数据处理起来一点不虚，但是资深的数据分析师还是笑摸狗头，Too Young Too Sample，爷搞得都是百万数据。要百万数据，就得上数据库。
SQL是数据分析师的核心技能之一。有些公司并不给数据库权限，需要分析师写邮件提需求，这非常不好。数据分析师经常有各类假设需要验证，很多时候写十几行SQL就能得到的答案，还得麻烦其他部门导出数据。
SQL学习不需要买书，W3C学习就行了，SQL 教程。大多数互联网公司都是MySQL，我也建议学，性价比最高。
作为数据分析师，只要懂Select相关，增删改、约束、索引、数据库范式全部略过。你的公司心得多大才会给你写权限。
了解where，group by，order by，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等即可。
你看，和Excel的函数都差不多。如果时间充裕，则学习row_number，substr，convert，contact等。和Excel一样，学会搜索解决问题。不同引擎的函数也会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。
期间你不需要考虑优化和写法丑陋，查询几秒和几分钟对数据分析师没区别，跑数据时喝杯咖啡呗，以后你跑个SVM都能去吃饭了。
网上搜索SQL相关的练习题，刷一遍就行。也能自己下载数据库管理工具，找些数据练习。我用的是Sequel Pro。
第五周：统计知识学习
统计学是数据分析的基础之一。
统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。
这一周努力掌握描述性统计，包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验、显著性、总体和抽样等概念。详细的数学推导不用细看，谁让我们是速成呢，只要看到数据，知道不能怎么样，而是应该这样分析即可。
Excel中有一个分析工具库，简单强大。对列1的各名词做到了解。如果是多变量多样本，学会各种检验。
《统计数字会撒谎》休闲读物，有趣的案例可以让我们避免很多数据陷阱。
深入浅出统计学 (豆瓣)还是经典的HeadFirst系列，适应它一贯的啰嗦吧。
多说一句，老板和非分析师不会有兴趣知道背后的统计学原理，通常要的是分析后的是与否，二元答案。不要告诉他们P值什么的，告诉他们活动有效果，或者没效果。
第六周：业务学习（用户行为、产品、运营）
这一周需要了解业务。对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。当然很遗憾，业务学习没有捷径。
我举一个数据沙龙上的例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。
这个案例中，我们只知道送货员的送货水平距离，数据上根本不可能知道垂直距离这个指标。这就是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。
对于业务市场的了解是数据分析师工作经验上最大优势之一。既然是零经验面试，公司肯定也知道刚入门分析师不会有太多业务经验，不会以这个卡人。所以简单花一周了解行业的各指标。
《增长黑客》
数据驱动业务的典型，里面包含产品运营最经典的AAARR框架，部分非数据的营销案例，
《网站分析实战》
如果应聘的公司涉及Web产品，可以了解流量的概念。书中案例以Google Analytics为主。其实现在是APP+Web的复合框架，比如朋友圈的传播活动肯定需要用到网页的指标去分析。
《精益数据分析》
互联网数据分析的入门书籍，归纳总结了几个常用的分析框架。比较遗憾的是案例都是欧美。
还有一个小建议，现在有不少第三方的数据应用，囊括了不少产品领域的数据分析和统计。自学党们即使没有生产环境的数据，也可以看一下应用Demo，有好处的。
除了业务知识，业务层面沟通也需要掌握。另外建议在面试前几天收集该行业的业务强化一下。
第七周：Python/R学习
终于到第七周，也是最痛苦的一周。这时应该学习编程技巧。是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘，爬虫，可视化报表都需要用到编程能力。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师事半功倍，升职加薪，迎娶白富美。
这里有两条支线，学习R语言或Python。速成只要学习一条，以后再补上另外一门。
R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。如果是各类统计函数的调用，绘图，分析的前验性论证，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将各类分析的过程脚本化。Pandas，sklearn等各包也已经追平R。
如果学习R，建议看《R语言实战》，照着书本打一遍代码，一星期绰绰有余。另外还有一本《统计学》，偏知识理论，可以复习前面的统计学知识。
R学习和熟悉各种包。知道描述性统计的函数。掌握DataFrame。如果时间有余。可以再去学习ggplot2。
Python拥有很多分支，我们专注数据分析这块，入门可以学习《深入浅出Python》。
需要学会条件判断，字典，切片，循环，迭代，自定义函数等。知道数据领域最经典的包Pandas+Numpy。
在速成后的很长一段时间，我们都要做调包侠。
这两门语言最好安装IDE，R语言我建议用RStudio，Python我建议用 Anaconda。都是数据分析的利器。
Mac自带Python2.7，但现在Python 3已经比几年前成熟，而且没有编码问题。各类教程也足够多，不要抱成守旧了。Win的电脑，安装Python会有环境变量的问题，是个大坑（R的中文编码也是天坑）。
到这里，刚刚好是七周。如果还需要第八周+，则是把上面的巩固和融会贯通，毕竟速成是以转岗或拿offer为目的。有机会，我会专门写文章讲解每一周的具体知识，并且用爬虫爬一些数据做练习和案例。