選購家電用品，撇步可是相當多！
如果是選擇大型家電，一定先要先把家裡空間的尺寸先丈量好
小家電就一定要選擇平常就會用到的功能，不要買了在那邊積灰塵
像我就會拿著相關尺寸與所需功能到相關的家電賣場先去看實機，摸一摸，問一下賣場人員，然後將型號拍照下來
然後再到momo來做選購，為什麼要這樣呢？
根據經濟部標準檢驗局提醒，選家電有幾點要注意：
1.選購時檢視負責廠商名稱及地址、電器規格（如：電壓、消耗功率或電流）及型號等各項標示是否清楚；尤其是注意是否貼有『商品安全標章』。
2.檢視是否附有使用說明書，使用前詳細閱讀產品使用說明書，並確實依使用說明書內容使用電器，尤應注意產品使用說明書所列之警告、注意事項。
3.定期依使用說明書之清潔保養方法清洗，以免影響電器功能，清潔保養時，切記應確實依照使用說明及注意事項，先將電源插頭拔離插座，並防止水滲入電器內部，以避免危險。
4.電源線及插頭破損或鬆弛時，切勿使用，以免發生危險。
5.若有故障現象發生，應送至廠商指定之維修站維修，切勿自行更換零件或拆解修理。
其實我在很多的購物網站比較起來，momo買東西是目前最省的一個平台了!
更新商品及相關促銷的活動也是非常多~
不只家電用品，也可以在上面選購其他運動用品，3C用品都可以拿到很便宜的價格
尤其常常有促銷，如果你看中的型號家電有在上面就真的賺到了
【HITACHI 日立】3-4坪變頻冷暖Y系列分離式冷氣(RAS-25YK1/RAC-25YK1)是我這陣子選購的家電，用起來的評價真的不錯
實用性、外觀、價格也平價
在許多網站都有相關的介紹，可見評價真的很高！
而且實際來計算一下耗電率，也很省電，尤其遇到夏季電價時
省錢才是王道啊!
而且我也很常逛PTT，這款【HITACHI 日立】3-4坪變頻冷暖Y系列分離式冷氣(RAS-25YK1/RAC-25YK1)也真的受到不少人的推薦(我看得出什麼是業配文，不要說我笨)
所以我個人對【HITACHI 日立】3-4坪變頻冷暖Y系列分離式冷氣(RAS-25YK1/RAC-25YK1)的評比如下
實用性：★★★★★
價格：★★★★☆
推薦度：★★★★☆
完整產品說明
品牌名稱
類型
- 變頻
適用於
- 1坪~3坪
- 4坪~6坪
- 1對1
功能
- 冷氣
- 暖氣
- R410機型
效能
- 1級能效
保固期
- 3年保固期
- 上官網登錄即享7年全機保固、15年服務零件供應、7年主機板保固、10年壓縮機保固
http://www.jci-hitachi.tw/service/guarantee/guarantee.aspx
保固規範依原廠公告為準
商品規格
- 室內機RAS-25YK1
冷氣能力：2.5 kW
暖氣能力：3.0 kW
除濕能力：1.6 l/h
CSPF：6.20 kWh/kWh
年耗電量：479 度
外形尺寸(mm)：寬810×高300×深215
冷媒配管(mm)：粗9.53 (3分) 細6.35 (2分)
製品重量：9 kg
室外機RAC-25YK1
電源：1φ 220V 60Hz
外形尺寸(mm)：寬730(最大825)×高600×深290
製品重量：34 kg
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熱點新知搶先報
大家好，這是我自學數據的第二天，接下來，我會繼續把我每天學習到的東西進行總結和分享。 今天分享的是關於崗位，今天學的東西其實還更多一點，但我還沒消化，不好分享。 數據分析在崗位上主要分成兩個方向，而我們在學習之前或者說學到一定程度，就要找清楚自己的職業發展規劃方向，這樣才好進一步的深入學習。 ... 方向1：業務數據分析 業務數據分析的主要崗位有：數據運營專員、業務分析師、運營分析師、商業分析師、BI分析師、數據產品經理…… 業務數據分析方向需要熟悉行業知識、公司業務及相關流程，並且在此基礎上能有獨到的見解，可以根據數據分析來為公司的業務發展提供一定的建議和解決方案。 業務數據分析類的崗位不是單幹類型的，要有一定的溝通能力，除了自己部門的溝通外，還需要和運營、產品、市場、技術、客服等部門進行工作上的溝通對接。 數據分析思路、分析理論、數據分析方法這些都是必須要熟練掌握的，而常見的算法、產品和運營的分析思路等也需要熟悉，並且要根據實際情況靈活運用到工作中，優化方案且促進落地。 日常工作中需要用到的數據分析工具有：Excel、SQL、SPSS、R、Python、SAS、Tableau、PowerBI等軟體。 ... 方向2：數據挖掘算法研發 數據挖掘算法研發的主要崗位有：數據挖掘工程師、數據算法工程師、數據開發工程師、數據研發工程師、機器學習工程師等…… 數據挖掘算法研發方向崗位，需要熟悉公司業務和流程，推動數據挖掘理論在不同場景下的落地，解決產品線、企業經營等方面的實際問題。 此方向的崗位在技術層面需要更加強大，要有紮實的統計學、數據挖掘、機器學習理論基礎，並且要能夠利用高等數學知識推演高緯數學模型，還要熟悉聚類、分類、回歸、圖模型等機器學習算法，不僅要對常見的核心算法理解透徹，還需要有實際的建模經驗。 對於這偏技術型的崗位來說，具備紮實的計算器作業系統、數據結構等理論基礎是工作的保證，還需要掌握大數據依賴的計算機技術，包括：作業系統（Linux、shell等）、實時流計算（Spark、Storm）、海量數據處理（Hadoop、Hbase、Hive）、開發語言（C、C++、Java、Scala等）、數據分析與機器學習框架（R、Python、TensorFlow、Mahout等）。 ... 總的來說 如果你還在上大學，在讀計算機類型專業、或者想換專業的，可以往者數據挖掘算法研發類型的崗位，畢竟發展前景和工資收入是會更高的。而如果你在工作中，家裡不缺錢，可以讓你衣食住行都不用愁的，你也沉得住心去學，也可以試著往者數據挖掘算法研發的方向。其他的像我這種只是想著能從業餘時間慢慢自學然後轉崗的，那就跟我上車往者業務數據分析的方向吧。
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文章來源取自於：
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