1樓：沙發上的阿拉
需要考慮的因素有：
1、樣品的接收和預處理。
樣品送達實驗室時，應檢查樣品標記是否與樣品相符，樣品包裝狀況是否正常。送檢的樣品，一般需保持在0～4℃的環境中，食品微生物學實驗室在收到樣品後，必須及時進行檢驗，以防止病原菌死亡或細菌數量增加。
2、儀器裝置。
微生物實驗室的主要儀器及裝置包括：無菌室、顯微鏡、菌落計數器、高壓滅菌器、乾熱滅菌器、離心機、蒸餾裝置、培養箱、厭氧箱、水浴箱、冰箱、超淨工作臺、酶標儀、洗板機、pcr儀、電泳儀、凝膠成像系統等。
要求所有的儀器和裝置均應按照生產廠家提供的方法和有關規定正確使用，操作人員應瞭解儀器工作原理並遵守操作規則。
3、檢驗培養基和試劑。
⑴培養基必須由專業廠家生產，產品質量必須符合有關的質量標準，儲存也應符合要求，防止潮解、結塊等，使用時儘量縮短開蓋時間，放在低溫乾燥的環境中儲存。對於易受潮的品種啟用後宜放入乾燥器中儲存。培養基的配製應嚴格按照國標規定的方法進行操作並做好原始記錄。
⑵檢驗試劑及藥品須在分析純級以上。在利用藥品、試劑配製標準溶液、染色液、緩衝液及其他試劑時應注意：按要求選取溶劑，用帶塞的試劑瓶盛裝，易分解的試劑宜用棕色瓶，揮發性的試劑瓶口應予密封。
實驗室內儲存的試劑應定期進行清點，陳舊或損壞的試劑及時棄去，注意儲存試劑的使用有效期以及最佳儲存方式。
4、檢驗人員檢驗。
人員應執行上崗前培訓，並主動學習新技術，掌握國家食品衛生微生物學檢驗方法、標準及相關法律法規。
2樓：15853833407王
一枝黃花實驗的設計和執行預處理步驟應該是先考慮不要損壞了黃花，它基本外形和內在的成分。
3樓：
一枝黃花，中藥名。為菊科植物一枝黃花solidagodecurrenslour.的全草。
具有疏風洩熱，解毒消腫的功效。主治風熱感冒，頭痛，咽喉腫痛，肺熱咳嗽，黃疸，洩瀉，熱淋，癰腫瘡癤，毒蛇咬傷。
4樓：生活小當家
第一，首先應該考慮這個實驗的變數是什麼，在整個實驗當中都應該遵循單一變數原則。第二，預實驗應該提前設定好所做實驗因素的跨度，要保證跨度合適不會因為跨度太大而錯過因變數的最大值，也不會因為跨度太小而耗費大量人力物力，財力，
5樓：卓磨
一枝黃花實驗室或某個領域考慮考慮的因素有很多的安全問題是最重要的。
6樓：衛依秋
地理環境因素。時間地點。人物。
7樓：
一枝黃花實驗在實驗室裡，我最近忙一個月就出的，不久應該考慮很多種因素。
8樓：
一枚黃花實驗再設計或執行某一個預處理步驟時，應考慮的步驟是什麼？實驗員知道。
再設計一個實驗室應該注意和執行預處理時它的步驟應該考慮哪些考慮哪些因素？
9樓：天使小姝穎
實驗室安全注意事項：
1. 進入實驗室開始工作前應瞭解煤氣總閥門、水閥門及電閘所在處。離開實驗室時，一定要將室內檢查一遍，應將水、電、煤氣的開關關好，門窗鎖好。
2. 使用煤氣燈時，應先將火柴點燃，一手執火柴緊靠近燈口，一手慢開煤氣門。不能先開煤氣門，後燃火柴。
燈焰大小和火力強弱，應根據實驗的需要來調節。用火時，應做到火著人在，人走火滅。
3. 使用電器裝置（如烘箱、恆溫水浴、離心機、電爐等）時，嚴防觸電；絕不可用溼手或在眼睛旁視時開關電閘和電器開關。應該用試電筆檢查電器裝置是否漏電，凡是漏電的儀器，一律不能使用。
4. 使用濃酸、濃鹼，必須極為小心地操作，防止濺出。用移液管量取這些試劑時，必須使用橡皮球，絕對不能用口吸取。
若不慎濺在實驗臺上或地面，必須及時用溼抹布擦洗乾淨。如果觸及**應立即**。
5. 使用可燃物，特別是易燃物（如乙醚、丙酮、乙醇、苯、金屬鈉等）時，應特別小心。不要大量放在桌上，更不要在靠近火焰處。
只有在遠離火源時，或將火焰熄滅後，才可大量傾倒易燃液體。低沸點的有機溶劑不準在火上直接加熱，只能在水浴上利用迴流冷凝管加熱或蒸餾。
6. 用油浴操作時，應小心加熱，不斷用溫度計測量，不要使溫度超過油的燃燒溫度。
如何成為一個資料分析師？需要具備哪些技能
10樓：cda資料分析師
學習資料分析師之前，你必須清楚自己想要達成什麼目標。也就是說，你想通過這門技術來解決哪些問題或實現什麼計劃。有了這個目標，你才能清晰地開展自己的學習規劃，並且明確它的知識體系。
只有明確的目標導向，學習必備也是最有用的那部分，才能避免無效資訊降低學習效率。
1、明確知識框架和學習路徑
資料分析這件事，如果你要成為資料分析師，那麼你可以去招聘**看看，對應的職位的需求是什麼，一般來說你就會對應該掌握的知識架構有初步的瞭解。你可以去看看資料分析師職位，企業對技能需求可總結如下：
sql資料庫的基本操作，會基本的資料管理；
會用excel/sql做基本的資料提取、分析和展示；
會用指令碼語言進行資料分析，python or r；
有獲取外部資料的能力加分，如爬蟲或熟悉公開資料集；
會基本的資料視覺化技能，能撰寫資料包告；
熟悉常用的資料探勘演算法：迴歸分析、決策樹、分類、聚類方法；
高效的學習路徑是什麼？就是資料分析的流程。一般大致可以按「資料獲取-資料儲存與提取-資料預處理-資料建模與分析-資料視覺化」這樣的步驟來實現一個資料分析師的學成之旅。
按這樣的順序循序漸進，你會知道每個部分需要完成的目標是什麼，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的。然後每學習一個部分，你就能夠有一些實際的成果輸出，有正向的反饋和成就感，你才會願意花更多的時間投入進去。以解決問題為目標，效率自然不會低。
按照上面的流程，我們分需要獲取外部資料和不需要獲取外部資料兩類分析師，總結學習路徑如下：
1.需要獲取外部資料分析師：
python基礎知識
python爬蟲
sql語言
python科學計算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn
統計學基礎
迴歸分析方法
資料探勘基本演算法：分類、聚類
模型優化：特徵提取
資料視覺化：seaborn、matplotlib
2.不需要獲取外部資料分析師：
sql語言
python基礎知識
python科學計算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn
統計學基礎
迴歸分析方法
資料探勘基本演算法：分類、聚類
模型優化：特徵提取
資料視覺化：seaborn、matplotlib
接下來我們分別從每一個部分講講具體應該學什麼、怎麼學。
資料獲取：公開資料、python爬蟲
如果接觸的只是企業資料庫裡的資料，不需要要獲取外部資料的，這個部分可以忽略。
外部資料的獲取方式主要有以下兩種。
另一種獲取外部資料費的方式就是爬蟲。
在爬蟲之前你需要先了解一些 python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、迴圈、函式（連結的菜鳥教程非常好）……以及如何用成熟的 python 庫（urllib、beautifulsoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。如果是初學，建議從 urllib 和 beautifulsoup 開始。
（ps：後續的資料分析也需要 python 的知識，以後遇到的問題也可以在這個教程檢視）
網上的爬蟲教程不要太多，爬蟲上手推薦豆瓣的網頁爬取，一方面是網頁結構比較簡單，二是豆瓣對爬蟲相對比較友好。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高階技巧，比如正規表示式、模擬使用者登入、使用**、設定爬取頻率、使用cookie資訊等等，來應對不同**的反爬蟲限制。
資料存取：sql語言
你可能有一個疑惑，為什麼沒有講到excel。在應對萬以內的資料的時候，excel對於一般的分析沒有問題，一旦資料量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以sql的形式來儲存資料，如果你是一個分析師，也需要懂得sql的操作，能夠查詢、提取資料。
sql作為最經典的資料庫工具，為海量資料的儲存與管理提供可能，並且使資料的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的資料：企業資料庫裡的資料一定是大而繁複的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根據你的需要提取2023年所有的銷售資料、提取今年銷量最大的50件商品的資料、提取上海、廣東地區使用者的消費資料……，sql可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。
資料庫的增、刪、查、改：這些是資料庫最基本的操作，但只要用簡單的命令就能夠實現，所以你只需要記住命令就好。
資料的分組聚合、如何建立多個表之間的聯絡：這個部分是sql的進階操作，多個表之間的關聯，在你處理多維度、多個資料集的時候非常有用，這也讓你可以去處理更復雜的資料。
資料預處理：python（pandas）
很多時候我們拿到的資料是不乾淨的，資料的重複、缺失、異常值等等，這時候就需要進行資料的清洗，把這些影響分析的資料處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
比如空氣質量的資料，其中有很多天的資料由於裝置的原因是沒有監測到的，有一些資料是記錄重複的，還有一些資料是裝置故障時監測無效的。比如使用者行為資料，有很多無效的操作對分析沒有意義，就需要進行刪除。
那麼我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺資料，我們是直接去掉這條資料，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。
對於資料預處理，學會 pandas 的用法，應對一般的資料清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：資料訪問（標籤、特定值、布林索引等）
缺失值處理：對缺失資料行進行刪除或填充
重複值處理：重複值的判斷與刪除
空格和異常值處理：清楚不必要的空格和極端、異常資料
合併：符合各種邏輯關係的合併操作
分組：資料劃分、分別執行函式、資料重組
reshaping：快速生成資料透視表
概率論及統計學知識
資料整體分佈是怎樣的？什麼是總體和樣本？中位數、眾數、均值、方差等基本的統計量如何應用？
如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？如何在不同的場景中做假設檢驗？資料分析方法大多源於統計學的概念，所以統計學的知識也是必不可少的。
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標準差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、引數和統計量、errorbar
概率分佈與假設檢驗：各種分佈、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。通過視覺化的方式來描述資料的指標，其實可以得出很多結論了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎樣的，近幾年的變化趨勢如何……
你可以使用python的包 seaborn（python包）在做這些視覺化的分析，你會輕鬆地畫出各種視覺化圖形，並得出具有指導意義的結果。瞭解假設檢驗之後，可以對樣本指標與假設的總體指標之間是否存在差別作出判斷，已驗證結果是否在可接受的範圍。
python資料分析
比如掌握迴歸分析的方法，通過線性迴歸和邏輯迴歸，其實你就可以對大多數的資料進行迴歸分析，並得出相對精確地結論。比如datacastle的訓練競賽「房價**」和「職位**」，都可以通過迴歸分析實現。這部分需要掌握的知識點如下：
迴歸分析：線性迴歸、邏輯迴歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節引數優化模型
python 資料分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在資料分析的這個階段，重點了解迴歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和迴歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些複雜的問題，你就可能需要去了解一些更高階的演算法：分類、聚類，然後你會知道面對不同型別的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去學習如何通過特徵提取、引數調節來提升**的精度。這就有點資料探勘和機器學習的味道了，其實一個好的資料分析師，應該算是一個初級的資料探勘工程師了。
系統實戰
這個時候，你就已經具備了資料分析的基本能力了。但是還要根據不同的案例、不同的業務場景進行實戰。能夠獨立完成分析任務，那麼你就已經打敗市面上大部分的資料分析師了。
如何進行實戰呢？
上面提到的公開資料集，可以找一些自己感興趣的方向的資料，嘗試從不同的角度來分析，看看能夠得到哪些有價值的結論。
另一個角度是，你可以從生活、工作中去發現一些可用於分析的問題，比如上面說到的電商、招聘、社交等平臺等方向都有著很多可以挖掘的問題。
開始的時候，你可能考慮的問題不是很周全，但隨著你經驗的積累，慢慢就會找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如top榜單、平均水平、區域分佈、年齡分佈、相關性分析、未來趨勢**等等。隨著經驗的增加，你會有一些自己對於資料的感覺，這就是我們通常說的資料思維了。
你也可以看看行業的分析報告，看看優秀的分析師看待問題的角度和分析問題的維度，其實這並不是一件困難的事情。
在掌握了初級的分析方法之後，也可以嘗試做一些資料分析的競賽，比如 datacastle 為資料分析師專門定製的三個競賽，提交答案即可獲取評分和排名：
員工離職**訓練賽
美國king county房價**訓練賽
北京pm2.5濃度分析訓練賽
種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現在。現在就去，找一個資料集開始吧！！
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