天马是什么。原产于西域哪里

天马，最早见于汉武帝对大宛汗血马的称呼。它本名阿哈尔捷金马，产于土库曼斯坦科佩特山脉和卡拉库姆沙漠间的阿哈尔绿洲，是经过三千多年培育而成的世界上最古老的马种之一。阿哈尔捷金马头细颈高，四肢修长，皮薄毛细，步伐轻盈，力量大、速度快、耐力强。目前，汗血宝马的最快速度记录为84天跑完4300公里。德、俄、英等国的名马大都有阿哈尔捷金马的血统。

中年人的身体比较脆弱。特别是到了一定年龄，身体容易出现各种问题。在中医中，当身体有问题时，中医药可以提供很大的帮助。相信很多人听说过天马这种中药。对中老年人来说，天麻是一种功效很强的中药。那么具体有什么功效呢？

一、天麻的主要功效

第一，天马含有非常丰富的碳水化合物和各种糖类，吃天马可以为身体提供能量。

第二，天麻在预防和治疗各种心血管疾病中起着重要作用。天麻可以增加脑血流量，降低脑血管阻力，轻轻收缩脑血管，增加冠状血管的流动，因此可以预防心血管疾病，另外天麻还可以降低血压，对预防心肌缺血有重要作用。

第三，天麻对人体的大脑神经系统也有明显的保护作用，女性吃天麻可以大大提高记忆力，提高视神经的效果。

第四，很多人知道天马也有一定的镇静效果。治疗神经衰弱患者的药物中含有天麻素，这种物质能抑制咖啡因引起的中枢兴奋作用，镇静效果非常好。

可以看出天马的用途真的很多，很受女性欢迎。但是天马的作用这么多，吃的时候也要注意很多，有哪些事项需要注意呢？

二、天马注意事项

天马有很多功效，但吃天马后会出现头晕、恶心等不良反应，甚至身体会出现水肿症状，吃天马后会出现脱发症状，因此服用天马前必须做好准备，咨询相关医护人员。

天马不适合炸太久。天马的主要成分天马粒受热后很容易挥发，炸太久容易挥发，失去效果，所以最好把天马切成薄片或磨成粉，炒出其他汤药后放入天马中。这样才能发挥天马的功效。

天马最好和其他药物或食材一起吃。单独使用天麻的效果不太好，单独服用天麻也要注意剂量，所以最好在医生的指导下服用。以上是天马行空的功效和使用的禁忌。对女性来说，天马是经常接触的中药，所以要慎重对待。

成为一名数据分析师所需要具备的技能总结：

数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

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