保健食品的選擇真的很重要，尤其品牌眾多，會讓人陷入選擇性困難的循環裡面
而且價格也是有高有低，絕對不能單憑價格就去判定該產品就是頂尖好物
一定要衡量自身狀況，如果有詢問過醫師則是更好，可千萬不要亂吃
在此給各位一些買保健食品的五大心得
一、安全絕對是第一優先，二、明確的保健食品之產品標示，三、保健食品之價格與劑量，四、了解對保健食品的需求，五、保健食品之保存與包裝
畢竟這是吃進去的產品，務必要做好功課，才不會買錯又買貴了
【草本之家】真曲纖60粒+18種纖活胺基酸60粒(各1瓶)這個產品真的很多商城都大推，因為在首頁都常看到相關介紹
過去我調查的結果價格都偏貴，不過這時期反而看到廠商佛心降價，應該現在非常時期才有的優惠措施
果然是晚買享折扣啊~~
如果你跟我一樣過去有關注【草本之家】真曲纖60粒+18種纖活胺基酸60粒(各1瓶)，真的可以準備入手了
畢竟不少人都在一些社團討論，感覺深受使用者的推薦
而且現在降價，哪時調回原價就不知道了~
我個人對【草本之家】真曲纖60粒+18種纖活胺基酸60粒(各1瓶)的評比如下
評鑑推薦：★★★★
使用爽感：★★★★☆
性能價格：★★★★☆
完整產品說明
品牌名稱
對象與族群
- 女性
- 男性
- 中性
包裝組合
- 多入組
- 瓶裝
認證
- 無字號
類型
- 膠囊
成份
- 綠茶素
- 藤黃果
- 白腎豆
- L卡尼丁
產地
- 台灣
商品規格
- ◆商品名稱：真曲纖60粒X1瓶
◆商品容量：每粒600mg x60粒/瓶
◆商品成分：綠茶萃取150mg, 瓜拿納110mg，白腎豆100mg,藤黃果70mg, ,L肉酸30mg ,桑葉萃取20mg、香蕉萃取物20mg，硬脂酸鎂。(膠殼部分:
明膠、硫酸月桂酯鈉、水、甘油)
◆保存期限：3年
◆注意事項：本產品已投保產品責任險2000萬,請安心食用。
◆保存方式：請存放於乾燥陰涼處
◆商品名稱：纖活胺基酸60粒X1瓶
◆商品容量：每粒600mg X60粒/瓶
◆商品成分： 蠶絲蛋白(內含18種胺基酸) 乳清蛋白.硬脂酸鎂.二氧化矽
◆食用方式：每日1次，每次3粒，睡覺前30分鐘食用
◆保存期限：3年
◆注意事項：本產品已投保產品責任險2000萬,請安心食用。
◆保存方式：請存放於乾燥陰涼處
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<< 免責聲明：健康食品效果因人而異，使用前仍須與醫師諮詢溝通進行評估而定。>>
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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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