创业风险大还是上班风险大？

一、创业风险大还是上班风险大？

创业风险在于项目，上班风险源于提升。

举个简单例子，如果是自己热爱的项目你不会觉得有多大“风险”，因为你的全部精力会投入到项目中，哪怕是风险也会被你“人为规避”；对于上班族，如果没有很好的backgroud，没有在中年晋升到一定管理职能，或者相对财务自由，上班的风险会逐渐显现。

二、数据清洗工具？

答 数据清洗工具是一种常用的数据处理软件，用于处理大规模数据集，从而为数据分析人员提供可用的无误的数据。通过使用数据清洗工具，可以检测输入数据中的异常值、缺失值、重复值以及包含异常和错误数据的字段，并对检测到的不规范数据进行清理，从而有效提高数据的质量。

常见的数据清洗工具包括Excel自带的数据清洗工具和外部独立的数据清洗软件，如BigML数据清洗工具、RapidMiner数据清洗工具等，这些数据清洗工具都能够有效地扫描数据集，并自动识别异常和错误数据，从而大大降低数据清洗成本。

三、外汇的风险大还是期货风险大？

外汇和期货哪个风险呢？事实上，外汇和期货的风险都是比较大的，当然这是对于外汇和期货交易还不精通的人而言。投资人都知道外汇和期货的丰收亿比较高，但是所有的投资交易的风险和收益都是共存的，如果投资人一味的追求低风险，还不如将自己的钱存到银行里。

如果投资人非常对外汇和期货风险进行对比的话，那么，还是外汇的风险比较低一些，这主要是因为外汇交易风险大多数情况下是可以进行控制的。

外汇投资人拥有多种方法帮助投资人进行风险的控制，最典型的方法就是止损。止损是外汇交易的时候帮助投资人控制风险的最主要的手法，投资人在交易的时候，首先设置好止损，如果汇价些跌超过止损的话，就会被自动的进行平仓，帮助投资人将损失控制在最小。而期货则没有这种手段来控制风险。

外汇市场是全球最透明的市场，影响汇价变化的最主要的因素就来自于全球政治事件或者经济事件等，这些都是公开透明的，投资人可以从各种新闻中了解这些时间，而期货则不同，期货市场没有向外汇一样公开透明的条件。

外汇市场不会受到个人或者机构的控制，外汇市场是全球最大的市场，每天的成交额都在4兆美元之上，没有一家交易机构设置中央银行可以操控外汇市场，也没有所谓的小道消息。而期货市场的交易规模非常的小，比较容易受到认为的控制。

四、数据安全风险的概念？

数据安全风险指大数据在网络中容易遭受黑客攻击造成数据泄露。

五、数据安全风险评估 原则？

风险评价应遵循科学性、系统性、综合性和适用性的原则。

(1)科学性表现揭示客观规律、探求真理、系统安全分析和评价方法，必须反映客观实际，找出充分的理论和实践依据；

(2)系统性指危险是方方面面存在的，对系统进行详细解剖，研究系统与子系统间的相关关系和制约关系，彻底辨识对象的所有危险；

(3)综合性指涉及人员、设备、物料、法规和环境纷繁复杂的“事故链”，排除单一和静止简单思维，采用多种方法评价，取长补短；

(4)适用性指系统分析与评价方法要适合企业的具体情况，具有可操作性，方法简单，结论明确，效果显著。

六、何谓数据清洗和数据加工？

数据清洗也叫数据清理，是指从数据库或数据表中更正和删除不准确数据记录的过程。广义地说，数据清洗包括识别和替换不完整、不准确、不相关或有问题的数据和记录。

通过有效的数据清洗，能够确保所有数据集应保持一致并且没有任何错误，为以后数据的使用和分析提供支撑。

七、数据治理与数据清洗区别？

大数据建设中会出现数据混乱、数据重复、数据缺失等问题，就需要对非标数据进行处理，涉及到数据治理与数据清洗，常常把数据治理和数据清洗搞混，可从以下方面进行区分：

一、概念不同

数据治理主要是宏观上对数据管理，由国家或行业制定制度，更具有稳定性。数据清洗是数据在指定数据规则对混乱数据进行清洗，规则由自己设定，数据清洗主要是微观上对数据的清洗、标准化的过程

二、处理方式

数据治理由各种行业制度，

三、角色方面

数据治理属于顶层设定、具有权威性，数据清洗由需要部门提出的，随意性比较强。

八、创业风险大还是打工风险？

从风险的角度讲肯定是创业的风险大。因为投资都会有风险。

九、劳动关系风险大还是劳务关系风险大？

劳动关系风险大

劳动关系中，用人单位与劳动者双方地位的不平等，导致用人单位欺凌劳动者的现象时有发生，为了更好保护劳动者的合法权益，《劳动合同法》以强制性法律规范规定了用人单位的各项义务，如各类保险金的缴纳、最低工资、最高工时、保障劳动者的劳动安全与卫生等强制性义务；而劳务关系作为一种民事关系，以私法自治为原则，尊重当事人真实意思表示，受国家干预程度低。因此，除违反国家法律、法规等强制性规定外，当事人可以基于合同自由原则对合同条款充分协商，法律不予干预。签订劳务合同的风险还表现在适用法律不同劳动关系是我国劳动法的调整对象，其发生的纠纷是用人单位与劳动者之间在劳动过程中的纠纷，其产生、变更、终止及纠纷解决均应适用《劳动合同法》相关的规定，若劳动法没规定的，可以适用民法。此外，根据《劳动合同法》的规定，建立劳动关系必须签订书面劳动合同；而劳务关系是平等主体之间的财产关系，其纠纷是平等主体之间在履行合同中所产生的纠纷，应适用《中华人民共和国民法通则》和《中华人民共和国合同法》进行规范和调整。建立劳务关系时，当事人可以双方协商确定是否需签订书面劳务合同。法律对此不加干涉。纠纷解决途径不同因劳动关系发生的争议，必须先经过劳动争议仲裁委员会的仲裁，劳动仲裁是民事诉讼的前置程序，未经仲裁不得诉讼。劳动争议申请仲裁的时效期间为一年。仲裁时效期间从当事人知道或者应当知道其权利被侵害之日起计算，且适用中止和中断；因劳务关系发生争议后，当事人可以协商解决，也可以直接至法院起诉，不需要先经过劳动仲裁程序。

十、数据清洗怎么操作？

数据清洗的基本过程S1：数据分析。在数据清洗之前，对数据分析，对数据质量问题有更为详细的了解，从而选择更好的清洗方案。

S2：定义清洗规则。通过数据分析，掌握了数据质量的信息后，针对各类问题定制清洗规则，如对缺失数据进行填补策略选择。

S3：规则验证。检验清洗规则和准确性。在数据源中随机选取一定数量的样本进行验证。

S4：清洗验证。当不满足清洗要求时要对清洗规则进行调整和改进。真正的数据清洗过程中需要多次迭代的进行分析、设计和验证，知道获得满意的清洗规则。它们的质量决定了数据清洗的效率和质量。

S5：清洗数据中存在的错误。执行清洗方案，对数据源中的各类问题进行清洗操作。

S6：干净的数据回流。执行清洗方案后，将清洗后符合要求的数据回流到数据源。