京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
辣条,起源湖南平江,以面粉为主原料,通过挤压熟化调味而成。因国外售价12美元而声名远播,被网友调侃为新时代炫富神器。
辣条的受众涵盖老老少少,市场需求巨大,不过辣条的质量问题,一直以来都是政府及社会大众的关注点。
为吃到放心辣条,并将其制作专业化、标准化。近日,国内首个辣条专业班在湖南平江县开班,旨在为辣条行业输送专业人才。
59名学生实地参观了辣条制作,这是继螺蛳粉后,又一网红小吃专业,网友笑言:中国吃货石锤了!
俗话说:没有辣条的童年是不完整滴!可见,辣条是孩子必备零嘴之一,辣条在中国为啥能火遍大江南北?
01、无辣不欢的中国人
中国是名副其实的辣椒大国,辣椒种植面积仅次于大白菜,不仅产量世界第一,消费量也世界第一,吃辣椒人数亦是世界第一。
有人画过中国“吃辣”版图,显示大部分省份视辣椒如珍宝,尤其是川、渝、湘三地,爱辣程度极高,当地人性格也热情火辣,敢爱敢恨。
02、口感好,价格亲民
辣条,又名麻辣条,由面粉辅以调味料制作成的廉价小吃,风靡了几十年,受到全国的热爱。
在80后、90后的童年里,辣条在1毛到5毛不等,虽然现在涨到了几块,但是依旧算价格实惠,且口感独特,绝对是解馋的佳品。
03、辣&饱腹 使人快乐
科学家研究发现,吃辣椒会促进内啡肽分泌,形成多巴胺,反复接触会释放更多,为人类带来欢乐。
对很多人而言,辣条是他们对辣的初体验,吃过辣条的人,很难不想到辣条令人着迷的口感和饱腹感。
聊完辣条为啥走红后,再回来看看国内首开的辣条专业班。开设每个专业的背后,都离不开大数据分析,爱吃辣条的童靴们一起来了解下吧!
新专业设置前,需先收集该专业的市场需求、人才需求、购买力、用户画像等,以此来分析专业方向、招生人数、课程安排……
如历年来,高校会根据急缺的人才,经大数据收集、处理及分析,得出相应新增招生专业,以便为社会及时输出更多对口的人才。
DT时代,数据价值显著,随着大数据分析人才需求剧增,近5年数据科学与大数据技术逐渐成国内高校新增数量最多的专业,2020年高校新增覆盖达25%。
说到大数据,想必大家不陌生。在这场暴虐的疫情中,相关部门利用大数据分析法快速锁定风险人群,监控隔离人员的行踪。
简而言之,大数据分析是研究大量且多样化数据,从中找隐藏规律并进行决策和预测的过程。只要你感兴趣,也可用大数据思维,去分析一些现象和项目。
辣条专业班的开设及课程设置也利用了专业的分析系统和软件,进行大数据分析。大数据分析如此厉害,其在别的行业又如何发挥魅力?
——金融市场:监控
交易委员会使用大数据分析,对金融市场进行监控,从而最大限度避免非法交易的发生,减少欺诈性交易。
——教育行业:追踪
世界各地大学均使用大数据,来检测和追踪学生和教师的情况,并通过不同科目的出席率分析学生的兴趣喜好。
——医疗保险:预测
收集公共卫生数据,更快应对个人健康问题,并掌握新病毒株(如:新冠病毒)在全球传播的状态。
保险公司使用大数据了解需求最大的政策计划,并通过预测分析处理各种业务,从开发产品到应对索赔。
——体育赛事:检测
FIFA世界杯、温布尔顿国际网球锦标赛等体育赛事均有使用大数据分析,可用于了解特定地区针对不同活动的收视率模式,并通过分析来监测个人球员和球队的表现。
——交通运输:监控
政府为避免交通堵塞,会通过大数据分析,制定出更好的路线规划,交通监控和物流管理。
▼
如今,小到辣条大到人工智能都离不开大数据分析,外界局势恶劣时,我们可抓住新兴行业逆流而上。如:大数据分析行业,人才需求缺口大,薪资待遇相对高,重要的是入门门槛不严苛,适合职场小白、应届毕业生、零基础、转行人士等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12