2-1 数据类型介绍（节省大师）

1-13 数据类型-3（boolean类型）

本视频内容围绕JavaScript编程中布尔型数据类型的概念、声明和应用进行详细解说。解释布尔型（Boolean）数据只有true和false两个值，分别对应数字1和0，并展示了通过算术方法如何进行类型转换。视频通过编码演示了如何声明布尔型变量、如何使用表达式产生布尔值以及如何将布尔值与其他类型的值进行转换，如将布尔值转为数字或文本型字符串。内容适合对JavaScript入门有兴趣、希望了解数据类型和类型转换细节的开发者。

1-11 数据类型-1（number类型）

本节课程涵盖了JavaScript中变量的使用和常见数据类型的处理，特别是`number`类型，并演示了如何在WPS宏编辑器中识别和操作这些数据类型。课程详绑了数学库（Math）的应用，如整数截取（`Math.trunc`）、随机数生成（`Math.random`）、幂运算（`Math.pow`）、最大值和最小值的计算（`Math.max`、`Math.min`）等。此外，还介绍了数组解构及如何在单元格中处理数据来找出最大值和最小值。本节内容适合需要对JavaScript数据类型及数学库有深入了解的前端开发者、数据分析师、以及WPS宏编程的学习者。

2-3 大浪淘沙始见金（筛选数据）

在本次Excel数据分析视频课程中，我们了解了两种主要的筛选技巧及几个基本操作。一种是利用复选框进行筛选，这包括选择、取消选择特定项；另一种是搜索筛选，这种方法可以基于包含关键词的方式筛选数据，也支持使用通配符。除此之外，还介绍了如何进行多字段筛选，这是通过在表格的多个字段上应用筛选条件，筛选出满足所有条件的数据。基本操作方面，讲述了如何清除筛选条件以及如何重新应用筛选条件。内容适合需要提高数据处理效率、希望通过筛选快速找到所需数据的Excel用户。

企业数据资产化：企业数据资产化服务流程

本课程针对如何实现企业数据资产化进行解析。详细描述了企业数据变现的必要前提，包括政策保障、数据流转标凎和监管机构的作用。强调了企业内部数据治理和大数据平台构建的重要性，这是确保数据价值被准确评估和在市场上交易的关键。进一步探讨了数据确权、合规性核验、资产评价到最终的市场交易和融资贷款等操作。整个过程强调了第三方服务公司在数据资产质量评估和价值评估中的作用。内容对正在或计划进行数据资产化的企业决策者、数据管理专家、大数据平台技术人员和金融服务从业者提供了宝贵的指导。

数据要素资产化运营生态图谱

本视频深入探讨了数据资产化过程中的市场生态图谱，包括政策监管、市场化运营和增值服务三个核心部分。着重介绍了政府、企业等各方如何协同参与，通过技术服务、能力支撑以及政策制定推动数据资产化的高效、安全流通。同时指出了数据资产登记、交易、治理及价值评估等关键环节，并强调了金融机构在数据资产流通中的作用，包括数据抵押贷款以及金融产品的创新。内容最终归结于产业数字化与数字产业化，阐述了整个生态如何促进产业发展和技术革新。适合对数据资产化、市场监管、数据交易和产业数字化转型有兴趣的政府决策者、企业数据管理者、金融科技工作者和数据科研人员。

9 超级数据查看器 详情4 拼音功能

本次内容介绍超级数据查看器中的拼音功能，该功能允许用户将指定字段中的汉字自动转换为拼音首字母缩写或全称，并存储于新增字段中。这样，用户可以仅通过输入拼音来快速搜索所需记录，提高了查询效率，同时避免了输入汉字时切换输入法的不便。演示以省市县表为例，说明了如何设置字段以存储拼音，以及如何运用转换后的拼音进行搜索操作。该功能适合需要高效数据管理与检索的用户。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。