给自己的方法总结

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话说过日子要开源节流，开源还在探讨中，节流在学生时代学了很多招数，用上的没用上的，开源的小招数也看了很多，做个小买卖小生意挣个小钱也一直是我的梦想，就是渴望创业，可是都没敢做。对生意经非常感兴趣，不知到什么时候自己可以做点生意。今天突然想起来，一些了解的挣钱的方式，列出来备忘。 网上购物前不要忘记先查查Ebates （ https://www.ebates.com/r/LIURUI54 ）有没有网站折扣，从Ebates点进去的网站比如Macy’s, Expedia, Nordstrom, AT&T都有一定的折扣，这个折扣会在一段时间之后给到你的Ebates账户，然后每季度都可以转给你。从我的这个链接进去注册 （ https://www.ebates.com/r/LIURUI54 ）你可以拿$10奖励，我也可以拿到前三个人注册的$10奖励，叫Give $10 Get $10，你注册后也可以有自己的连接邀请别人，也有同样的奖励。学生时代很小心的用这个网站，还担心点了链接进去下单速度慢了会不会失效而不能拿到rebate，现在工作一忙，网上买东西都忘记用这个了。。。 update: https://www.ebates.com/r/CFAAA4?eeid=28187 自己有网站的可以加各种各样的affiliate program连接和广告，挣点击的，挣commition的，像dealmoon一类的deal网站大概就是用了这个原理，google Adsense也是，现在的Adsense账户申请对网站内容多少的要求高了很多。 以团购的名义低买高卖，比如西雅图附近就有妈妈级别的一群人团购各种吃的，其实就是联系了多个商家，可以拿到烤鸭、月饼、水果、冷冻鸡鸭鱼等的批发价格，然后加了自己的commision后卖给大家，价格还是比自己单独买便宜，所以很多人会买，一个不到500人的微信群里一个周都有上百的订单，找个时间让大家都来同时取货。 很多人做保险理财这一行，不少微软的人都开公司以此创业，以各种理财课程、投资咨询、兴趣小组、听讲座充电、提高财商等你可以想到的形式向别人推荐投资理财产品，收益可观，自己开公司前几年还可以在没什么业绩的情况下免税，被很多人推崇。认识好几家在做这个的，要买保险可以留言找我哦，我给朋友介绍生意。 ：） 很多微软的朋友在做直销，就是什么保健品啊，家居用品啊，护肤品啊，跟国内的估计很像，都是上线发展下线帮你赚钱的那种，说不上是直销还是传销，都是需要自己先使用再给你推荐的，这样才有说服力，像那个投资理财产品一样，你自己总得买吧，自己都不买怎么推荐给别人呢，反正我觉得开发这下项目的人最赚钱，光是那些想以此创业的人的钱买产品的投入，主办人已经赚足了钱。所以，有能力的人最好还是自己开办这样的项目啦，自己做金字塔顶尖上的人最赚。像国内的微商，卖内衣卖面膜卖牙片，都是这种模式。 除了朝八晚六的去上班，赚钱的方式很多，可我在异国他乡还是没有行动。有时候我想，要是在国内，是不是一切都可以顺利的办起来？其实也不是，我觉得就是自己给自己找借口。要是真要创业，资源实在是太多了，没有谁可以阻挡前进的脚步。为什么我还是不行动呢？

Everyday SQL (2)

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SQL today For each comm_id, there are several items. For each item, there is a fulfillment method. For each item, there is a row in the data. comm_id Item_name Method 100 Socks A 100 Book A 100 pen B 21 clothes B   We want to get a count of each method for each comm_id. … Read more

Everyday R code (4)

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#otherwise, we usually write it into a flag column this way, before we pivot it into excel and using excel pivot table there to make tons filter changes request from the manager. data$Int<-NA data$Int[data$Site %in% c(“a”, “b”,  “c”  )]<-“Int” data$Int[data$Site  %in% c(“C”,”G”, “O”,”E”,”I”)]<-“notInt” #pivot tableSummary<-data[,list(ContactCount=length(ID)),by=list(Int,Group,SKILL,RESPONSE,HAS_POLL, TYPE,survey_question_code)] write.csv(tableSummary,’summaryTable.csv’) # Make sure you included all the possible filters, then … Read more

Everyday R code (3)

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  #excluding some rows, need to write ‘!’ in front of everything, because the expression df1$id %in% idNums1 produces a logical vector. To negate it, you need to negate the whole vector like this !(df1$id %in% idNums1) test<-filter(cesab7, !( KILL_ID %in% c(3,6,9,10))) #including some rows and filter others out test<-filter(cesab7, KILL_ID %in% c(3,6,9,10))   ## … Read more

亚马逊内推

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这是Seattle 附近 Green Lake的夜景，在你找工作的时候，有没有感受到图中湖里鸭子的孤独？我是有的，但我觉得其实可以不必那么孤独。46% of all hires at top performing firms are referrals 你有没有找人内部refer过你呢？ 老板很厉害，争取了7个head count，要大范围扩招，需要很多有经验的大概有3-5年工作经验的做数据分析的analyst和manager。招一个合适的人很难，很花时间，老板让帮忙通过各种渠道推荐认识的或者不认识的朋友来亚马逊。 如果有别的合适的亚马逊职位（Data Scientist DS, Software Develop Engineer SDE, Project Manager PM, Technical Project Manager TPM 等），也可以内推。请留言。 当时找工作的时候自己也是各种求认识求内推，工作后发现其实人人可以内推，举手之劳而已，而且一旦有人拿到offer来上班了，推荐人还会有公司给的bonus。但当时自己待在学校，一个大农村，很难认识到城里在大公司工作的人，找内推还挺难的。希望现在可以尽己所能帮找工作的朋友做点什么，祝找工作的朋友早日找到合适的工作。我转行都可以，你也可以的！加油~~

笑话

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今天看到一个笑话，工作很无聊，调剂下，哈哈，这个太逗啦。 说是一个富翁正在遛狗，一个杀手从草丛里蹿出来，啪啪啪啪啪几枪把狗打死了。富翁大怒：你杀我的狗做什么？杀手冷笑：有人花五百万大洋，让我取了你的狗命！ 富翁看了一眼杀手，非常激动地握住他的手说道：你的语文老师是谁？我要给她发个红包呀！ 第二天，杀手再次从草丛中窜出来，抢走了富翁的iphone土豪金。富豪再一次紧张地说：你抢我手机干嘛？杀手冷笑说:因为那人再花一千万大洋  ，让我取你的首级（手机）！富翁又一次激动地握住他手说：你的老师到底是谁啊？我要给他发二十个大红包啊！ 晚上下起了大雨。接连两次遇险，富翁觉得不能再住在这样了，于是拿了把伞悄悄溜出门去。谁知刚走到了门口，妈呀，杀手又冒出来！说 “嘿嘿！我就知道你要出门，早就在这儿等着你啦！”说时迟，那时快，杀手丢给他五百万元大洋，说这是赔你狗钱，把抢的iphone土豪金又塞进富翁怀里,却一把夺过伞，看着富翁嘿嘿冷笑道：“我主人真的是神机妙算，就知道你今天一定会拿伞出来，专门写了张纸条给我呢，叫我来抢你的伞！”说完抛下了纸条便扬长而去。 富翁从地上捡起一看，上面是杀手主人的愤怒狂草：“不要狗！不要手机！！要他的命（伞）！！！”富翁，哈哈，直接就跪下了：“恩师呐，您到底在哪啊？提前祝老师们节日快乐！ 哦哦，原来是教师节献礼呀~~我笑趴了~~

Everyday R code (2)

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#filter test<-c(1,4) control<-c(2,5) data2<-filter(data, type %in% c(test,control) & freq!=1) #rank based on ID, for the same ID, choose one record of it data$value<-seq(1,nrow(data)) #get a new column called value, 1,2,3,… data<-data.table(data) data<-data[,valRank:=rank(-value),by=c(“ID”,”SURVEY_ID”,”CODE”)] data<-filter(data,valRank==1) nrow(data) data<-data.frame(data) data2<-subset(data,select=-c(value,valRank)) #delete 2 columns unique(data2$CODE) a<-unique(data[,c(1,2,3)]) #selecting 3 columns b<-data.frame(table(a$ID))   #count of each ID head(b) colnames(b)<-c(“ID”,”freq”) # rename columns # … Read more

Everyday R code (1)

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Importing Data #call commonly used libraries library(RSQLite) library(plyr) library(dplyr) library(data.table) library(reshape) #Importing Data #Importing .txt file data<-read.delim(“skill.txt”,header=T,sep=’\t’,comment.char=””,quote = “”, row.names = NULL, stringsAsFactors = FALSE) #Importing .csv file data<-read.csv(“skill.csv”,header=T,stringsAsFactors = FALSE) #Importing .Rdata # The names depend on the original data name in the .Rdata file. load(“skill.Rdata”) # If previously you saved the file using … Read more

Everyday SQL (1)

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最基本的常用sql code 今天用了一天R和SQL，SQL是在Data Ware House (DW) 跑的，具体的流程十几分钟一学就会，主要是要会写SQL code. 我是自学的，贴一段工作中用的最基本的，初学者可以先从最基本的和理解这段code开始，学会最常用的where 和 left join。 select distinct tabled.comm_id, o1.component_id as sic1, o2.component_id as sic2 from contact_detail tabled left join (select comm_id,component_id  from components where type_code=111) o1 on tabled.comm_id=o1.comm_id left join (select comm_id,component_id  from components where type_code=222) o2 on tabled.comm_id=o2.comm_id where disconnect_date between  to_date(‘2016-08-16 00:00:00’, ‘YYYY-MM-DD HH24:MI:SS’) and to_date(‘2016-08-31 … Read more