如果你30歲開始存款的話，按照65歲退休來(lái)算。
600萬(wàn)可以過(guò)上小康的晚年生活。
如果存到800萬(wàn)那你的晚年生活就比較富足了。
有些人就問(wèn)，存不了那么多，我只想維持一下基本生活是不是可以少點(diǎn)？
眾所周知，我們的養(yǎng)老出現(xiàn)大問(wèn)題了！
雖然每年國(guó)家都會(huì)出報(bào)告說(shuō)，
養(yǎng)老金結(jié)余幾萬(wàn)億，管夠！
但養(yǎng)老池子不夠用已經(jīng)是擺在臺(tái)面上的問(wèn)題了。
像青海、湖北、黑龍江、遼寧等省份都出現(xiàn)了收不抵支的情況，
甚至黑龍江還欠了幾個(gè)月的養(yǎng)老金發(fā)不下來(lái)。
而且未來(lái)養(yǎng)老前景也不容樂(lè)觀，
前有老齡人口比例不斷攀升，后有新生嬰兒出生率斷崖式下降，
不得不說(shuō)，這屆的年輕人真是太難了！
總之大家都有一個(gè)認(rèn)識(shí)：
養(yǎng)老要靠自己存錢了。
但是要存多少錢呢？
營(yíng)銷號(hào)們總是過(guò)度夸張，
有人叫你不存錢，及時(shí)享樂(lè)；
有人為了賣自家理財(cái)產(chǎn)品，叫你存很多錢。
但事實(shí)真的是這樣嗎？
存錢養(yǎng)老真的沒(méi)必要嗎？
關(guān)于這個(gè)問(wèn)題，
其實(shí)公子在之前的文章“未來(lái)養(yǎng)老，房子和孩子都靠不住?！敝?，
便詳細(xì)解釋過(guò)了。
所以這里就不再贅述了，感興趣的朋友不妨去看看。
這里我只說(shuō)結(jié)論，
那就是，存錢養(yǎng)老真的非常有必要?。?！
而本文要解決的問(wèn)題是，
如果自己存錢養(yǎng)老，每個(gè)月需要存多少錢？
這可能是關(guān)于存錢養(yǎng)老，全網(wǎng)最硬核，最全面的文章了。
站在理性視角，我收集了大量的數(shù)據(jù)，做了很多個(gè)假設(shè)，前前后后耗時(shí)一個(gè)月，終于完成了這篇文章。
可以說(shuō)，你在市面上絕對(duì)找不出第二篇對(duì)存錢養(yǎng)老撰寫得如此詳細(xì)的文章。
篇幅有點(diǎn)長(zhǎng)，但我保證你看完了一定會(huì)有收獲！
一.變量討論1. 有哪些影響存錢養(yǎng)老的因素？2. 關(guān)于這些因素變量，本文所做的假設(shè)二.情況分析1. 如果只考慮養(yǎng)老預(yù)期水平、期望壽命以及社會(huì)通脹率，養(yǎng)老需要存多少錢?1. 如果考慮到退休前存款的收益，在不同養(yǎng)老預(yù)期水平和社會(huì)通脹率下養(yǎng)老需存多少錢？2. 如果考慮養(yǎng)老后的存款收益，那養(yǎng)老存款的現(xiàn)金流如何？三.寫在最后
好了，話不多說(shuō)，接下來(lái)我會(huì)重點(diǎn)討論這個(gè)問(wèn)題！
在討論如何存錢養(yǎng)老這個(gè)問(wèn)題前，我們首先要考慮，有哪些影響存錢養(yǎng)老的因素。
我梳理了下，大概包括下面幾樣：
（i） 養(yǎng)老金及養(yǎng)老金替代率
（ii） 養(yǎng)老預(yù)期水平
（iii） 退休時(shí)間
（iv） 期望壽命
（v） 退休前社會(huì)通脹率
（vi） 退休后社會(huì)通脹率
（vii） 退休前存款收益
（viii） 養(yǎng)老后存款收益
1.1 養(yǎng)老金及養(yǎng)老金替代率
我們之中，大多數(shù)人都有養(yǎng)老金。
而養(yǎng)老金在未來(lái)扮演怎樣的角色，將會(huì)影響我們養(yǎng)老的生活。
養(yǎng)老金替代率是退休后養(yǎng)老金與退休前工資的比值，
一般替代率越高，領(lǐng)的養(yǎng)老金越多。
1.2 養(yǎng)老預(yù)期水平
退休后想要的養(yǎng)老生活水平究竟是基礎(chǔ)的，小康的，還是富足的？
直接決定了我們每月需要存多少錢。
養(yǎng)老質(zhì)量越高，意味著要存更多的錢，反之則更少。
1.3 退休時(shí)間
退休時(shí)間關(guān)系著我們的養(yǎng)老時(shí)間，
退休時(shí)間越早，意味著養(yǎng)老的時(shí)間越長(zhǎng)，需要的錢越多。
1.4 期望壽命
退休后養(yǎng)老所需要的錢除了取決于我們選擇的生活水平檔次外，
還跟我們期望的壽命長(zhǎng)度有關(guān)。
期望壽命越長(zhǎng)，需要養(yǎng)老的錢肯定越多，反之亦然。
1.5 退休前社會(huì)通脹率
一般來(lái)說(shuō)，如果退休前的社會(huì)通脹率越高，
那么買相同價(jià)值的貨物，需要花的錢就更多。
也就是說(shuō)，我們現(xiàn)在存的錢到了退休的時(shí)候會(huì)更不值錢，
需要存的錢也就更多了。
1.6 退休后社會(huì)通脹率
退休后的社會(huì)通脹率決定了我們存的錢究竟能花多久，
如果退休后我們的社會(huì)通脹率能保持在一個(gè)較低的水平，
對(duì)于我們養(yǎng)老無(wú)疑是更有利的。
1.7 退休前存款收益
如果退休前的存款能產(chǎn)生收益，就能減輕存錢養(yǎng)老的壓力。
收益越多，養(yǎng)老需要存的錢就越少。
1.8 養(yǎng)老存款收益
用于養(yǎng)老的存款也能產(chǎn)生一部分收益，
而且這筆錢產(chǎn)生的收益越多，養(yǎng)老的壓力就越少，
養(yǎng)老生活也會(huì)更有質(zhì)量。
2.1 養(yǎng)老金及養(yǎng)老金替代率
目前，我國(guó)有9.25億人擁有養(yǎng)老金，已經(jīng)成為了世界上養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人數(shù)最多的國(guó)家。
在本文的假設(shè)里，默認(rèn)我們的老年都是有養(yǎng)老金。（如果你沒(méi)有養(yǎng)老金，請(qǐng)自動(dòng)把預(yù)期調(diào)低一檔。）
這么多年來(lái)，我們的養(yǎng)老金一直在漲，目前平均養(yǎng)老金在3000元左右。
但實(shí)際的養(yǎng)老金替代率卻一直在下降，其根源主要在于國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度太快。
目前的養(yǎng)老金替代率是42.8%，
這表示你退休前每個(gè)月拿10000，退休后每個(gè)月只能拿4280，
生活水準(zhǔn)立馬就會(huì)下降一大截。
雖然養(yǎng)老金替代率在下降，
但我認(rèn)為，未來(lái)養(yǎng)老金的角色是，為我們的基本生活提供保障。
也就是說(shuō)，那時(shí)候國(guó)家發(fā)的養(yǎng)老金，至少要保證我們餓不死。
正是以這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)應(yīng)到未來(lái)，公子將退休后的養(yǎng)老金設(shè)定為3000。
不過(guò)要注意的是，這個(gè)3000指的是購(gòu)買力，
因?yàn)槲磥?lái)的錢會(huì)貶值，所以實(shí)際上未來(lái)的養(yǎng)老金還會(huì)漲。
具體后文會(huì)講。
2.2 養(yǎng)老預(yù)期水平
由于養(yǎng)老預(yù)期水平的高低直接決定了我們存錢的多少。
所以公子把大家期望的養(yǎng)老生活水平設(shè)定成3個(gè)檔次，分別是：
5000的購(gòu)買力（基礎(chǔ)）、8000的購(gòu)買力（小康）、1萬(wàn)的購(gòu)買力（富足）。
2.2.1 5000的購(gòu)買力（基礎(chǔ)）
根據(jù)目前的物價(jià)和生活水平，每個(gè)月5000塊錢，足以保證老人衣食無(wú)憂了。
所以對(duì)應(yīng)到退休后的養(yǎng)老生活，則需要5000元的購(gòu)買力。
但因?yàn)橛叙B(yǎng)老金的存在，實(shí)際上我們每個(gè)月只需要：
5000-3000（養(yǎng)老金）=2000元的購(gòu)買力。
2.2.2 8000的購(gòu)買力（小康）
8000元購(gòu)買力這個(gè)檔次，其實(shí)對(duì)應(yīng)的是那些，
除了希望養(yǎng)老衣食無(wú)憂，還有娛樂(lè)生活追求的人。
比如茶余飯后之余，能叫上三五好友出門游玩，或閑時(shí)垂釣。
這個(gè)檔次基本上能滿足了。
再減去養(yǎng)老金，實(shí)際上每個(gè)月只需要5000元的購(gòu)買力。
2.2.3 1萬(wàn)的購(gòu)買力（富足）
這個(gè)檔次主要是為了滿足那些想要在養(yǎng)老后能出國(guó)旅游的人群。
年輕的時(shí)候每天忙著賺錢養(yǎng)家，沒(méi)時(shí)間出去看看。
所以希望年老的時(shí)候，能帶上自己的老伴，看一看國(guó)外的風(fēng)土人情。
同樣的，出去3000元購(gòu)買力的養(yǎng)老金，實(shí)際上只需要7000元購(gòu)買力。
基于養(yǎng)老金的存在，將以上三個(gè)檔次修訂為：
2000的購(gòu)買力（基礎(chǔ)）、5000的購(gòu)買力（小康）、7000的購(gòu)買力（富足）。
2.3 退休時(shí)間
隨著延遲退休政策的到來(lái)，以后我們都將逐步延遲到65歲退休。
退休時(shí)間越早，意味著養(yǎng)老難度越大。
這里公子為了計(jì)算方便，統(tǒng)一將大家的退休年齡設(shè)定為65歲。
2.4 期望壽命
近幾十年來(lái)，隨著社會(huì)衛(wèi)生醫(yī)療水平的進(jìn)步和提高，
我國(guó)人口的平均期望壽命從90年68歲上升到15年76歲，
截至目前為止，我國(guó)的人均壽命已達(dá)到77.3歲，
而日本的平均壽命已經(jīng)達(dá)到了84歲。
但我們養(yǎng)老規(guī)劃絕對(duì)不能按照平均壽命來(lái)，
畢竟，隨著醫(yī)療發(fā)展，未來(lái)平均壽命會(huì)繼續(xù)上漲。
而且誰(shuí)都希望自己的壽命高于平均水準(zhǔn)不是？
因此，在65歲退休的情況下，
我將大家退休后預(yù)期養(yǎng)老時(shí)間假定為20年，也就是85歲。
在這個(gè)基礎(chǔ)上進(jìn)行計(jì)算，會(huì)更為合理妥善一點(diǎn)。
否則人還在，存的錢卻花沒(méi)了，豈不尷尬？
2.5 退休前社會(huì)通脹率
因?yàn)槲磥?lái)的事情無(wú)法預(yù)測(cè)，所以我們把退休前社會(huì)通脹率定為三擋：
2.5.1 平均3%
最近幾年，我們國(guó)家的社會(huì)通脹率通常在3%左右徘徊。
國(guó)家公布的數(shù)據(jù)，但可能比我們的實(shí)際感受要低。
2.5.2 平均5%
這個(gè)社會(huì)通脹率其實(shí)比較接近目前真實(shí)的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)的計(jì)算可以參考這個(gè)近似公式：
通貨膨脹率≈M2增速-GDP增速，M2是指廣義貨幣發(fā)行量。
2.5.3 平均7%
為了減少計(jì)算誤差，我們還得設(shè)定一個(gè)未來(lái)社會(huì)通脹率的上限，為7%。
這個(gè)數(shù)據(jù)其實(shí)已經(jīng)很極端了，未來(lái)出現(xiàn)這種情況的幾率不大。
當(dāng)然，某些特殊情況也可能會(huì)出現(xiàn)，
比如在1970~1980年代，美國(guó)就經(jīng)歷了高速通脹（10%左右）。
2.6 退休后社會(huì)通脹率
就目前而言，我們無(wú)法預(yù)期退休后的社會(huì)通脹率到底是多少。
但我們可以以日本為參考對(duì)象。
在經(jīng)濟(jì)充分發(fā)展后，發(fā)展速度變化，通脹率通常也不高。
像是目前日本的社會(huì)通脹率在1%左右。
所以我們不妨將退休后的社會(huì)通脹率設(shè)定為1%。
2.7 退休前存款收益
2.7.1 平均3.5%
這個(gè)收益率差不多是購(gòu)買年金險(xiǎn)能達(dá)到的年收益了，
也是目前無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益能達(dá)到最高的方法。
現(xiàn)在把錢存在銀行的年收益基本上都在3%以下，
而且這個(gè)數(shù)字還在持續(xù)走低。
2.7.2 平均5%
5%的年收益其實(shí)已經(jīng)很高了，一般需要綜合配置購(gòu)買年金險(xiǎn)和債券基金，
差不多可以達(dá)到這個(gè)收益。
2.7.3 平均8%
8%的收益率已經(jīng)非常高了，
設(shè)定這個(gè)收益率其實(shí)是對(duì)應(yīng)那些擅長(zhǎng)理財(cái)?shù)娜巳海?/p>
一般同時(shí)購(gòu)買年金險(xiǎn)加基金定投才能達(dá)到這個(gè)收益。
至于為什么沒(méi)有設(shè)定更高的年化收益，因?yàn)檫@是筆養(yǎng)老錢，
最重要的就是安全性，而高收益往往意味著高風(fēng)險(xiǎn)。
2.8 養(yǎng)老存款收益
考慮到用養(yǎng)老存款做投資的風(fēng)險(xiǎn)性，
公子將這筆錢的收益率設(shè)定為兩個(gè)檔次，分別是1.5%和3.5%。
2.8.1 平均1.5%
1.5%的收益率差不多就是未來(lái)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益比較理想的狀況了，
雖然不算很高，但勝在本金沒(méi)什么風(fēng)險(xiǎn)。
2.8.2 平均3.5%
3.5%的收益率差不多就是年金險(xiǎn)的利率了，
收益率不錯(cuò)，并且也沒(méi)什么風(fēng)險(xiǎn)。
設(shè)定好各個(gè)因素變量的參數(shù)后，我們就可以開始計(jì)算各種因素下養(yǎng)老所需的存款了。
1.情形一：如果只考慮養(yǎng)老預(yù)期水平、期望壽命以及社會(huì)通脹率，養(yǎng)老需要存多少錢?
在考慮更復(fù)雜的情況前，我們做一個(gè)最理想化的模型，
先只考慮養(yǎng)老預(yù)期水平、期望壽命以及社會(huì)通脹率的變化，
不考慮退休前存款的收益，以及退休后養(yǎng)老存款的收益。
計(jì)算在這種情況下，我們需要多少錢養(yǎng)老。
而要搞清楚這個(gè)問(wèn)題，我們可以從以下三個(gè)方面去進(jìn)行分析計(jì)算：
1.1 前提假設(shè)
我們先把計(jì)算這個(gè)問(wèn)題考慮的因素變量給列出來(lái)：
養(yǎng)老金及養(yǎng)老金替代率：能夠維持生計(jì)，對(duì)應(yīng)目前3000元的購(gòu)買力。
養(yǎng)老預(yù)期水平：2000的購(gòu)買力（基礎(chǔ)）、5000的購(gòu)買力（小康）、7000的購(gòu)買力（富足）。
退休時(shí)間：65歲退休。
期望壽命：85歲，退休后養(yǎng)老20年。
退休前社會(huì)通脹率：3%、5%和7%。
退休前存款收益：0%。
養(yǎng)老存款收益：0%。
1.2 計(jì)算過(guò)程
為了便于大家理解，我們以65歲退休，養(yǎng)老20年為例，先進(jìn)行一組計(jì)算。
舉個(gè)例子，小明想要自己存錢養(yǎng)老，并且在養(yǎng)老后還能過(guò)上小康生活（8000購(gòu)買力-3000購(gòu)買力（社保））。
如果他從30歲開始存錢，到65歲退休，預(yù)期養(yǎng)老時(shí)間是20年，
假如退休前的社會(huì)平均通脹率為3%，錢每年貶值3%
那么，小明從30歲開始每個(gè)月需要存多少錢？
要計(jì)算退休前每個(gè)月的存款，我們可以先計(jì)算小明在65歲退休時(shí)總共需要的存款。
小明想要過(guò)小康養(yǎng)老生活，那么每個(gè)月需要的生活費(fèi)為8000，
除去養(yǎng)老金3000外，還需要5000。
考慮到3%的社會(huì)通脹率，現(xiàn)在的5000塊錢在退休后肯定會(huì)貶值，所以退休后需要的錢更多。
那么養(yǎng)老20年總共需要的錢為：
也就是說(shuō)，小明要在退休那年，存夠348萬(wàn)，才能在退休后過(guò)上小康養(yǎng)老生活。
那么他從30歲起，每個(gè)月就需要存：
用同樣的方法，我們可以求出，
當(dāng)退休后的社會(huì)通脹率為5%時(shí)，小明退休時(shí)需要的存款為722.5萬(wàn)元。
每個(gè)月需存17203元。
當(dāng)退休后的社會(huì)通脹率為7%時(shí)，小明退休時(shí)需要的存款為1521.5萬(wàn)元。
每個(gè)月需存36226元。
通過(guò)這種方法，我們還可以得到更多數(shù)據(jù)。
上面的計(jì)算結(jié)果只是我們?cè)谶x擇小康養(yǎng)老生活后每個(gè)月需要存的錢。
如果只求個(gè)溫飽，每個(gè)月需要存的錢顯然會(huì)更少一點(diǎn)。
而要過(guò)富足養(yǎng)老生活，每個(gè)月需要存的錢就更多了。
公子在這里列了兩張表格，大家可以對(duì)應(yīng)不同的養(yǎng)老生活水平，
看看在不同社會(huì)通脹率下，自己究竟該存多少錢才能養(yǎng)老無(wú)憂。
這是在不同養(yǎng)老水平檔次以及社會(huì)通脹率下退休時(shí)所需的存款。
通過(guò)上面的表格可以計(jì)算出從30歲開始存錢到退休，每個(gè)月需要存的錢。
計(jì)算公式為：
從這兩組數(shù)據(jù)來(lái)看，對(duì)于我們普通來(lái)說(shuō)，
當(dāng)未來(lái)的社會(huì)通脹率在3%時(shí)，
我們選擇過(guò)小康養(yǎng)老生活每個(gè)月需要存的錢，其實(shí)是比較多的。
如果選擇基礎(chǔ)養(yǎng)老生活，每個(gè)月只需要存差不多3300塊，還是比較輕松的。
如果是最極端的7%的社會(huì)通脹率，即便是最基礎(chǔ)的養(yǎng)老生活，
每個(gè)月也要存14490元，這已經(jīng)很可怕了。
1.3 結(jié)論分析
從前面的計(jì)算結(jié)果來(lái)看，考慮到不同的養(yǎng)老預(yù)期水平和社會(huì)通脹率，
我們每個(gè)月需要存的錢最少為3318.8元，這是在社會(huì)通脹率為3%的情況下，
基礎(chǔ)養(yǎng)老需要存的錢。
而在社會(huì)通脹率為7%的情況下，選擇富足養(yǎng)老生活，
每個(gè)月最多要存50717.4元，這個(gè)數(shù)目對(duì)于我們普通人來(lái)說(shuō)，
其實(shí)已經(jīng)非?？鋸埩恕?/b>
考慮到目前大部分人的平均工資，每月存款在3000-10000左右是相對(duì)合理的。
如果每個(gè)月的存款超過(guò)1萬(wàn)，我想絕大部分人根本做不到。
從這個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)看，自己存錢養(yǎng)老似乎可望而不可即。
但大家別忘了，以上的計(jì)算結(jié)果都是基于我們的存款不產(chǎn)生收益，
這在實(shí)際情況下顯然不可能。
畢竟，單純把錢存銀行都有收益，所以在考慮到存款收益的情況下，
每個(gè)月存的錢顯然會(huì)更少。
2. 情形二：如果考慮到退休前存款的收益，在不同養(yǎng)老預(yù)期水平和社會(huì)通脹率下養(yǎng)老需存多少錢？
從第一部分的存錢養(yǎng)老數(shù)據(jù)來(lái)看，
即便是最低的養(yǎng)老預(yù)期水平和社會(huì)通脹率，每個(gè)月都需要存3300塊。
這對(duì)于還要背負(fù)房貸車貸的人來(lái)說(shuō)，壓力并不小。
因此這部分的計(jì)算只考慮養(yǎng)老預(yù)期水平、期望壽命、社會(huì)通脹率以及退休前存款收益的變化，不考慮退休后養(yǎng)老存款的收益，以及退休后通脹。
計(jì)算在這種情況下，我們需要多少錢養(yǎng)老。
2.1 前提假設(shè)
還是先把計(jì)算該問(wèn)題涉及的變量列出來(lái):
養(yǎng)老金及養(yǎng)老金替代率：能夠維持生計(jì)，對(duì)應(yīng)目前3000元的購(gòu)買力。
養(yǎng)老預(yù)期水平：2000的購(gòu)買力（基礎(chǔ)）、5000的購(gòu)買力（小康）、7000的購(gòu)買力（富足）。
退休時(shí)間：65歲退休。
期望壽命：85歲，退休后養(yǎng)老20年。
退休前社會(huì)通脹率：3%、5%和7%。
退休前存款收益：3.5%、5%和8%。
養(yǎng)老存款收益：0%。
2.2 計(jì)算過(guò)程
為了計(jì)算的簡(jiǎn)潔性，我們還是以65歲退休，養(yǎng)老20年為例先算出一組數(shù)據(jù)。
以小明為例，如果小明想要在退休后過(guò)上小康養(yǎng)老生活，
那么在退休前不同社會(huì)通脹率下，小明在65歲那年需要存款為：
最低都要300萬(wàn)以上，這對(duì)很多人來(lái)說(shuō)，可能要大半輩子才能存到。
考慮到大部分人存錢的實(shí)際情況，公子將所需存款劃分為三個(gè)檔次：
分別是300萬(wàn)、600萬(wàn)和800萬(wàn)。
300萬(wàn)差不多對(duì)應(yīng)5%的社會(huì)通脹率下，選擇基礎(chǔ)養(yǎng)老需要存的錢。
600萬(wàn)這個(gè)檔次，進(jìn)可滿足3%的通脹率下富足養(yǎng)老的生活；
退可滿足7%的極端通脹率下，基礎(chǔ)養(yǎng)老生活。
而800萬(wàn)這個(gè)檔次為了滿足在5%的通脹率下，還能過(guò)上小康養(yǎng)老生活。
設(shè)定好養(yǎng)老存款的檔次后，
我們就可以來(lái)計(jì)算一下小明在年收益為3.5%的情況下，
如果要存夠300萬(wàn)，每個(gè)月需要存多少錢。
先假設(shè)小明一年能存錢x萬(wàn)元，那么第1年的收益為x(1+3.5%),
第2年的收益為(x(1+3.5%)+x)(1+3.5%),
由此可以推出第35年的收益為：
如果小明要在65歲那年存300萬(wàn)，那么他每年需要存：
平均下來(lái)，小明每個(gè)月只需要存3623元。
相比于不計(jì)算收益，每個(gè)月需要存1萬(wàn)元，壓力一下子減輕了一大半！
用同樣的方法，我們可以計(jì)算出，
當(dāng)收益率為5%的時(shí)候，小明要在退休時(shí)存夠300萬(wàn)，
每年需存3.16萬(wàn)元，每月需存2636元。
當(dāng)收益率為8%時(shí)，小明要在退休時(shí)存夠300萬(wàn)，
每年需存1.61萬(wàn)元，每月需存1343元。
從計(jì)算結(jié)果來(lái)看，在收益可觀的情況下，
自己存錢養(yǎng)老，是完全可行的。
而退休時(shí)存款600萬(wàn)和800萬(wàn)在不同收益率下，
每年需要存多少錢，公子也列了一張表格：
這是每個(gè)月需要存的錢：
2.3 結(jié)論分析
從這部分的計(jì)算結(jié)果來(lái)看，當(dāng)我們的存款有收益時(shí)，
存錢養(yǎng)老的壓力明顯要小很多。
即便是所需存款最高的800萬(wàn)，在有收益的情況下，
每個(gè)月需要存的錢都沒(méi)有超過(guò)1萬(wàn)。
而選擇最低的存款檔次300萬(wàn)，在收益拉滿的情況下，
每個(gè)月僅僅只需存款1343元，就能過(guò)上基礎(chǔ)養(yǎng)老生活了。
而且當(dāng)收益率為5%時(shí)，即便退休時(shí)要存800萬(wàn)，
每月所需存款也在7000左右，相對(duì)而言，達(dá)成難度也不算特別大，尤其是對(duì)于30歲的人而言。
但既然我們已經(jīng)考慮到退休前存款的收益問(wèn)題，
就不能忽略養(yǎng)老后這筆錢的收益情況。
如果養(yǎng)老的錢也能產(chǎn)生收益，那這筆錢的使用情況會(huì)是怎么樣的呢？
3. 情形三：如果考慮養(yǎng)老后的存款收益，那么養(yǎng)老存款的現(xiàn)金流怎么樣？
這部分的內(nèi)容主要是為了探索，在存夠一定的錢養(yǎng)老后，
如果這筆錢產(chǎn)生收益，能否讓我們的養(yǎng)老生活更有質(zhì)量。
換句話說(shuō)，這筆錢在不同收益情況下，我們能用多久。
這部分的計(jì)算我們要綜合考慮養(yǎng)老預(yù)期水平、期望壽命、退休后社會(huì)通脹率、退休前存款收益以及退休后養(yǎng)老存款的收益的變化。
3.1 前提假設(shè)
這是計(jì)算該問(wèn)題需要考慮的變量：
養(yǎng)老金及養(yǎng)老金替代率：能夠維持生計(jì)，對(duì)應(yīng)目前3000元的購(gòu)買力。
養(yǎng)老預(yù)期水平：2000的購(gòu)買力（基礎(chǔ)）、5000的購(gòu)買力（小康）、7000的購(gòu)買力（富足）。
退休時(shí)間：65歲退休。
期望壽命：85歲，退休后養(yǎng)老20年。
退休后社會(huì)通脹率：1%。（數(shù)據(jù)的選取依據(jù)見2.6）
養(yǎng)老存款收益：1.5%和3.5%。（數(shù)據(jù)的選取依據(jù)見2.7）
接下來(lái)公子將會(huì)計(jì)算，考慮到養(yǎng)老存款的收益之后，這筆錢的現(xiàn)金流。
3.2 計(jì)算過(guò)程
同樣還是以65歲退休，養(yǎng)老20年為例先計(jì)算一組數(shù)據(jù)。
如果小明在退休時(shí)存了300萬(wàn)，想要過(guò)上小康養(yǎng)老生活，
在退休后社會(huì)通脹率為1%，養(yǎng)老存款收益率分別為3.5%時(shí)，
這筆錢的使用情況怎么樣？
前面我們已經(jīng)計(jì)算過(guò)，小明如果想要過(guò)上小康養(yǎng)老生活，
他在余下的20年里總共要花費(fèi)722.5萬(wàn)。
也就是說(shuō)，每年需要花費(fèi)36.1萬(wàn)。
那么小明第一年還剩的錢為：（300-36.1)(1+3.5%)=273.14萬(wàn)。
第二年還剩的錢為：（273.14-36.1/(1-1%))(1+3.5%)=244.9萬(wàn)。
同理可以計(jì)算出往后每一年資金剩余情況。
公子在這里列了一張表，大家可以看看這筆錢具體的現(xiàn)金流。
從這個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)看，如果小明只存300萬(wàn)，并且要過(guò)小康養(yǎng)老生活，
他最多到第10年，也就是到75歲就沒(méi)錢花了。
這還是在收益率為3.5%的情況下，如果收益率只有1.5%，
恐怕錢花得更快。
這里公子也列出了當(dāng)收益率為1.5%時(shí)，這300萬(wàn)的現(xiàn)金流表格：
在第9年，也就是74歲的時(shí)候就會(huì)沒(méi)錢花了。
由此可見，如果小明只存300萬(wàn)，并不能過(guò)上預(yù)期的小康養(yǎng)老生活。
那如果小明要過(guò)基礎(chǔ)水平或富足水平的養(yǎng)老生活，這筆錢的現(xiàn)金流又分別是怎么樣的呢？
公子根據(jù)前面的計(jì)算公式，給大家總結(jié)了這三種養(yǎng)老生活下，300萬(wàn)的現(xiàn)金流情況：
很顯然，如果小明過(guò)得是基礎(chǔ)養(yǎng)老生活，
那么他存的錢用來(lái)養(yǎng)老基本上是夠的。
甚至當(dāng)他的收益率為3.5%時(shí)，25年后的錢還能剩136萬(wàn)。
而如果他選擇的是富足養(yǎng)老生活，即便有3.5%的收益，也僅僅只夠花6年。
由此可見，除非小明愿意降低生活質(zhì)量，
選擇基礎(chǔ)養(yǎng)老生活，否則只存300萬(wàn)根本不夠花。
那如果小明存了600萬(wàn)，那么在分別選擇三種不同水平養(yǎng)老生活下，
這筆錢的現(xiàn)金流情況如何呢？
根據(jù)前面的計(jì)算方式，公子給大家列了600萬(wàn)存款的現(xiàn)金流表格：
從數(shù)據(jù)上來(lái)看，如果能存600萬(wàn)，過(guò)基礎(chǔ)養(yǎng)老生活綽綽有余。
并且在收益率為3.5%時(shí)，25年后養(yǎng)老的錢反而增加了。
即便是小康養(yǎng)老生活，這600萬(wàn)在收益率為3.5%的時(shí)候也是完全足夠的。
3.3 結(jié)論分析
這部分的計(jì)算主要就是為了分析存款300萬(wàn)和600萬(wàn)，
我們選擇不同的養(yǎng)老生活后，就能能花多久。
從結(jié)果來(lái)看，如果只存300萬(wàn)，
那么只夠安枕無(wú)憂地過(guò)完基礎(chǔ)養(yǎng)老生活。
如果要過(guò)小康養(yǎng)老生活或者富足養(yǎng)老生活，
可能撐不到我們養(yǎng)老結(jié)束，錢就花沒(méi)了。
而如果能存款600萬(wàn)的話，在收益率能達(dá)到3.5%的情況下，
就能保證我們安穩(wěn)地過(guò)完小康養(yǎng)老生活。
至于富足養(yǎng)老生活，即便存了600萬(wàn)，還是過(guò)不起。
不得不說(shuō)，這是一個(gè)令人悲傷的事實(shí)。
從前面的計(jì)算中，我們可以得到幾個(gè)基本結(jié)論：
比如選擇最基礎(chǔ)的養(yǎng)老生活，在有一定收益的情況下，
每個(gè)月只需要存3000多就夠了。
只要保證每年的存款能達(dá)到3.5%的年化收益，
就能在退休前存下300萬(wàn)以上。
這對(duì)于大部分工薪族來(lái)說(shuō)，并非什么難事。
但是，前提是大家要有定期儲(chǔ)蓄的習(xí)慣。
充分意識(shí)到當(dāng)前以及未來(lái)的養(yǎng)老困境，有存錢的意識(shí)。
如果不去好好規(guī)劃自己每月的存款，那養(yǎng)老也只能成為一個(gè)遙不可及的夢(mèng)。
公子前面也給大家計(jì)算過(guò)，如果想過(guò)上小康養(yǎng)老的生活，
差不多要在退休前存上600萬(wàn)，每個(gè)月要存7246元，
這還是必須得保證存款有3.5%的年化收益情況下才能達(dá)到。
而如果要過(guò)富足養(yǎng)老生活，至少要在退休前存上800萬(wàn)，
在年化收益3.5%的情況下，每個(gè)月要存差不多一萬(wàn)，這顯然不是一個(gè)小數(shù)目，
所以如果想過(guò)小康，甚至富足的養(yǎng)老生活，還要更加努力才行。
同樣是在退休前存600萬(wàn)，如果沒(méi)有穩(wěn)定增長(zhǎng)的收益，每個(gè)月至少要存1萬(wàn)4；
但如果每年有3.5%的收益，每個(gè)月只需要7000多久夠了。
由此可見，長(zhǎng)期穩(wěn)定的收益對(duì)養(yǎng)老尤為重要！
自古以來(lái)，“養(yǎng)兒防老”的思想便在我們的腦海中根深蒂固。
然而隨著時(shí)代的發(fā)展和變遷，這種想法已經(jīng)開始變得不合時(shí)宜了。
倒不是說(shuō)這種想法是錯(cuò)的，
只是，在這個(gè)一套房子就能壓得兩個(gè)家庭喘不過(guò)氣來(lái)的時(shí)代，
子女們自己都自顧不暇，哪還有余力為父母養(yǎng)老。
時(shí)至今日，公子還清晰地記得，
很多年前，當(dāng)我把自己畢業(yè)后第一份工作的工資取出一部分交給我父親時(shí)，
他對(duì)我說(shuō)的話。
他說(shuō)，你已經(jīng)長(zhǎng)大了，也能自己獨(dú)立了，
往后的日子里，家里的事情你無(wú)需太掛念。
你只需要努力過(guò)好自己的生活就夠了，我和你母親還能工作，
以后也會(huì)有退休金，我們能做的，就是盡量減輕你的壓力，
所以你把這筆錢自己收好吧！
那時(shí)候我還不知道父親所謂的壓力究竟有多大，
直到后來(lái)我也成為了一家之主，有了自己的孩子，
我才發(fā)現(xiàn)，他把我養(yǎng)大有多么不容易。
從事保險(xiǎn)行業(yè)這么多年，我一直很感謝父親教會(huì)我的一個(gè)道理，
那就是學(xué)會(huì)規(guī)劃自己的生活。
不管是買保險(xiǎn)也好，還是自己存錢養(yǎng)老，
都是對(duì)未來(lái)生活的一種規(guī)劃。
我們無(wú)法預(yù)知未來(lái)會(huì)有什么意外在等著我們，
我們唯一能做的，就是那個(gè)意外到來(lái)之前，
為自己和家人購(gòu)買一份合適的保障，減輕意外發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。
就像自己存錢養(yǎng)老一樣，也許現(xiàn)在你會(huì)覺(jué)得每個(gè)月要存那么多錢很辛苦，
但當(dāng)你垂垂老矣，不會(huì)因?yàn)槌圆伙栵埗鴵?dān)心，也不會(huì)因?yàn)樯《鴽](méi)錢買藥，
還能牽著老伴的手，來(lái)一場(chǎng)說(shuō)走就走的旅行。
你一定會(huì)感謝自己當(dāng)年那個(gè)艱難卻睿智的決定。
以上。
保險(xiǎn)信息不對(duì)稱非常嚴(yán)重，十買九坑，買保險(xiǎn)前仔細(xì)閱讀下面的攻略可以讓你少花幾萬(wàn)塊冤枉錢。任何保險(xiǎn)問(wèn)題，歡迎下方評(píng)論留言。
新西蘭養(yǎng)老要多少錢是許多人關(guān)心的話題，特別是那些計(jì)劃在新西蘭度過(guò)退休生活的人群。養(yǎng)老金、醫(yī)療保健費(fèi)用、生活成本等因素都是影響新西蘭養(yǎng)老費(fèi)用的主要因素。
在新西蘭，養(yǎng)老金主要由新西蘭政府負(fù)責(zé)發(fā)放。新西蘭的養(yǎng)老金制度包括國(guó)家養(yǎng)老金、企業(yè)提供的養(yǎng)老金以及個(gè)人私人儲(chǔ)蓄。國(guó)家養(yǎng)老金是針對(duì)符合條件的年長(zhǎng)者提供的一種基本生活費(fèi)用，而企業(yè)提供的養(yǎng)老金則會(huì)根據(jù)個(gè)人在職期間的工資和投入進(jìn)行計(jì)算。
新西蘭的醫(yī)療保健費(fèi)用在全球范圍內(nèi)被認(rèn)為是相對(duì)較高的。雖然新西蘭公民可以通過(guò)注冊(cè)獲得基本的醫(yī)療服務(wù)，但是對(duì)于一些高級(jí)的醫(yī)療服務(wù)、藥品以及長(zhǎng)期護(hù)理等方面可能需要額外的支出。
新西蘭的生活成本與大多數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家相比較高。房租、食品、交通等方面的開支都需要考慮在內(nèi)，尤其是在一些大城市如奧克蘭和惠靈頓，生活成本更是不菲。
首先，要對(duì)自己在新西蘭的生活方式有清晰的規(guī)劃，考慮到個(gè)人的健康狀況、生活習(xí)慣等因素。其次，可以根據(jù)自己的情況選擇合適的養(yǎng)老金來(lái)源，如積累足夠的個(gè)人儲(chǔ)蓄、享受企業(yè)提供的養(yǎng)老金等。最后，靈活調(diào)整養(yǎng)老支出的計(jì)劃，根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行定期評(píng)估和調(diào)整。
總的來(lái)說(shuō)，規(guī)劃在新西蘭度過(guò)養(yǎng)老生活所需的費(fèi)用需要全面考慮多種因素，包括養(yǎng)老金、醫(yī)療保健費(fèi)用、生活成本等。只有在全面了解各方面的支出后，才能更好地規(guī)劃自己的養(yǎng)老生活，確保在新西蘭享受幸福的晚年生活。
新西蘭養(yǎng)老需要多少錢是許多人考慮的一個(gè)重要問(wèn)題。隨著人口老齡化和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，越來(lái)越多的人開始關(guān)注養(yǎng)老金的問(wèn)題，特別是在國(guó)外養(yǎng)老的趨勢(shì)愈發(fā)明顯。
在了解新西蘭的養(yǎng)老金需求之前，首先需要了解該國(guó)的養(yǎng)老金制度。新西蘭的養(yǎng)老金體系由政府通過(guò)國(guó)家養(yǎng)老基金以及養(yǎng)老金服務(wù)部門進(jìn)行管理。國(guó)家養(yǎng)老基金主要是為那些達(dá)到法定退休年齡的人提供經(jīng)濟(jì)支援，幫助他們維持基本的生活水準(zhǔn)。
新西蘭養(yǎng)老金制度的特點(diǎn)之一是注重公平和包容性。無(wú)論是本地居民還是外國(guó)人，只要符合條件，都有權(quán)獲得相應(yīng)的養(yǎng)老金福利。此外，新西蘭的養(yǎng)老金制度還注重長(zhǎng)期可持續(xù)性，確保能夠?yàn)槲磥?lái)的老年人提供持續(xù)的支持。
根據(jù)新西蘭政府的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，一個(gè)人在新西蘭養(yǎng)老的平均花費(fèi)每年約為xxx新西蘭元。這個(gè)數(shù)值包括了住房、飲食、醫(yī)療保健、交通以及其他日常支出。因此，要在新西蘭養(yǎng)老，需要考慮到這些方面的支出。
此外，新西蘭養(yǎng)老金需求還受到個(gè)人生活方式、健康狀況和住房條件等因素的影響。例如，選擇在城市生活可能會(huì)增加一些生活成本，而健康狀況良好的人可能會(huì)減少醫(yī)療保健支出。
為了確保養(yǎng)老生活的質(zhì)量，個(gè)體在養(yǎng)老金規(guī)劃時(shí)需要考慮多方面因素。以下是一些建議：
綜上所述，新西蘭的養(yǎng)老金需求取決于個(gè)人的情況和選擇。通過(guò)合理的規(guī)劃和財(cái)務(wù)管理，可以有效地應(yīng)對(duì)養(yǎng)老金支出，確保在老年生活中擁有可持續(xù)的經(jīng)濟(jì)支持。
在如今人口老齡化日益加劇的社會(huì)背景下，越來(lái)越多的人開始考慮養(yǎng)老問(wèn)題。新西蘭以其優(yōu)美的景色、優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)和友好的社區(qū)環(huán)境成為許多人選擇養(yǎng)老的理想之地。然而，對(duì)于許多人來(lái)說(shuō)，最關(guān)心的問(wèn)題之一就是養(yǎng)老需要多少金錢支出。
要想合理規(guī)劃在新西蘭的養(yǎng)老資金，首先需要考慮到的是生活成本。新西蘭的生活成本相對(duì)較高，尤其是在大城市，包括食品、住房、醫(yī)療等方面的費(fèi)用都需要納入考慮范圍。根據(jù)個(gè)人的生活習(xí)慣和健康狀況，每個(gè)人的實(shí)際支出可能會(huì)有所不同。
其次，養(yǎng)老的金錢支出還需考慮到醫(yī)療保健方面的支出。新西蘭的醫(yī)療系統(tǒng)被廣泛認(rèn)為是優(yōu)質(zhì)的，但醫(yī)療費(fèi)用仍然是一大支出項(xiàng)。在規(guī)劃養(yǎng)老資金時(shí)，要考慮到醫(yī)療保健的支出，包括藥品費(fèi)用、醫(yī)療保險(xiǎn)、看病就診等各方面。
除此之外，養(yǎng)老金的支出還需考慮到個(gè)人的娛樂(lè)和社交活動(dòng)。在新西蘭養(yǎng)老生活可能會(huì)更加注重社交和娛樂(lè)活動(dòng)，包括參加社區(qū)活動(dòng)、旅行、運(yùn)動(dòng)等。這些活動(dòng)同樣需要一定的金錢支出。
總的來(lái)說(shuō)，多少錢能在新西蘭養(yǎng)老取決于個(gè)人的實(shí)際情況以及對(duì)生活質(zhì)量的要求。對(duì)于一些人來(lái)說(shuō)，他們可能選擇更加奢侈的養(yǎng)老生活方式，需要更多的金錢支出；而對(duì)于另一些人來(lái)說(shuō)，他們可能更注重節(jié)儉和簡(jiǎn)樸的生活方式，支出就會(huì)相應(yīng)減少。
因此，在規(guī)劃在新西蘭養(yǎng)老的金錢支出時(shí)，需要結(jié)合個(gè)人的實(shí)際情況進(jìn)行具體分析，并在理財(cái)規(guī)劃上做出合理安排?？梢钥紤]咨詢專業(yè)的理財(cái)規(guī)劃師，他們能夠根據(jù)個(gè)人的需求和情況制定合適的養(yǎng)老理財(cái)方案，保障養(yǎng)老生活的質(zhì)量。
最后，還需提醒大家在規(guī)劃養(yǎng)老金時(shí)要留有余地，不能將所有的資金都用于養(yǎng)老，還需要考慮到可能出現(xiàn)的意外情況和費(fèi)用。因此，在養(yǎng)老金的規(guī)劃上，要有所預(yù)留，以備不時(shí)之需。
新西蘭養(yǎng)老簽證多少錢
在當(dāng)今社會(huì)，越來(lái)越多的人開始關(guān)注養(yǎng)老問(wèn)題，尤其是對(duì)于那些渴望享受美好晚年的人們來(lái)說(shuō)。新西蘭作為一個(gè)自然環(huán)境優(yōu)美、社會(huì)福利健全的國(guó)家，成為了許多人選擇養(yǎng)老的理想之地。那么，新西蘭養(yǎng)老簽證究竟需要多少錢呢？讓我們一起來(lái)了解一下。
首先，我們需要明確新西蘭的養(yǎng)老簽證種類。根據(jù)個(gè)人情況和需要，新西蘭提供了幾種適合養(yǎng)老的簽證類型：
這些簽證種類各有不同的申請(qǐng)條件和權(quán)益，需要根據(jù)個(gè)人情況進(jìn)行選擇。
對(duì)于許多人來(lái)說(shuō)，退休簽證是最常見的養(yǎng)老簽證類型。申請(qǐng)人需要滿足一系列條件，包括年齡要求、健康要求和金融能力要求。其中，金融能力要求是與費(fèi)用相關(guān)的。
根據(jù)新西蘭移民局的規(guī)定，申請(qǐng)退休簽證的金融能力要求如下：
這些資金要求是為了保證申請(qǐng)人在新西蘭能夠有足夠的財(cái)力維持生活，并不會(huì)成為社會(huì)福利的負(fù)擔(dān)。
除了退休簽證，長(zhǎng)期簽證也是一種常見的養(yǎng)老簽證類型。該簽證適用于那些希望長(zhǎng)期居住和養(yǎng)老的人們，不受年齡限制。申請(qǐng)長(zhǎng)期簽證需要滿足一系列條件，其中包括金融能力要求。
根據(jù)新西蘭移民局的規(guī)定，申請(qǐng)長(zhǎng)期簽證的金融能力要求如下：
與退休簽證相比，長(zhǎng)期簽證的金融要求更高，這是因?yàn)殚L(zhǎng)期簽證適用于更多的人群，并不限于退休人士。
除了退休簽證和長(zhǎng)期簽證，新西蘭還提供了投資簽證作為一種養(yǎng)老選擇。該簽證適用于那些希望通過(guò)投資創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并定居于新西蘭的人們。
根據(jù)新西蘭移民局的規(guī)定，申請(qǐng)投資簽證的最低投資額為NZD3,000,000。這包括了對(duì)新西蘭企業(yè)、基金或規(guī)定性投資的投資金額。投資簽證不僅要求申請(qǐng)人有足夠的資金，還需要滿足一系列其他要求。
除了上述簽證的金融要求，申請(qǐng)人還需要支付其他一些費(fèi)用，包括但不限于：
這些費(fèi)用因個(gè)人情況和具體申請(qǐng)要求而異，具體詳情可以咨詢相關(guān)移民機(jī)構(gòu)或律師。
綜上所述，新西蘭養(yǎng)老簽證的費(fèi)用因不同的簽證類型和個(gè)人情況而有所差異。退休簽證、長(zhǎng)期簽證和投資簽證是常見的養(yǎng)老簽證類型，每種簽證都有相應(yīng)的金融能力要求。
申請(qǐng)人應(yīng)根據(jù)自身情況和需要選擇適合的簽證類型，并了解對(duì)應(yīng)的金融要求。此外，申請(qǐng)人還需要考慮到其他費(fèi)用，如申請(qǐng)費(fèi)用、體檢費(fèi)用和公證費(fèi)用。
如果您有意向前往新西蘭養(yǎng)老，并申請(qǐng)相應(yīng)的簽證，建議您咨詢專業(yè)的移民機(jī)構(gòu)或律師，以獲取更準(zhǔn)確的費(fèi)用和申請(qǐng)流程信息。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個(gè)關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
檢測(cè)數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實(shí)現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
接下來(lái)貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來(lái)；主要是兩個(gè)類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 測(cè)試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓(xùn)練模型
makeModel(false);
//測(cè)試檢測(cè)數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失??！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失?。?#34;);
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失??！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失?。?#34;);
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成訓(xùn)練模型失??！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("檢測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時(shí)報(bào)錯(cuò)。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時(shí)表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("檢測(cè)所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請(qǐng)介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過(guò)將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實(shí)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪問(wèn)、跨平臺(tái)、實(shí)時(shí)更新、可定制性強(qiáng)等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。
2. 請(qǐng)談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術(shù)進(jìn)行地圖展示和交互設(shè)計(jì)，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進(jìn)行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫(kù)管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設(shè)計(jì)和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請(qǐng)描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問(wèn)題和取得的成果。
在以往的項(xiàng)目中，我使用WebGIS解決了許多具體問(wèn)題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項(xiàng)目中，我開發(fā)了一個(gè)基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們?cè)u(píng)估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中，我使用WebGIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準(zhǔn)確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結(jié)果，幫助政府和公眾做出相應(yīng)的決策。
4. 請(qǐng)談?wù)勀鷮?duì)WebGIS未來(lái)發(fā)展的看法和期望。
我認(rèn)為WebGIS在未來(lái)會(huì)繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進(jìn)步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)行深度融合。我期望未來(lái)的WebGIS能夠更加智能化、個(gè)性化，為用戶提供更好的地理信息服務(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡(jiǎn)單的硬件設(shè)計(jì)，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識(shí)更好，還有能夠會(huì)做操作系統(tǒng)，簡(jiǎn)單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。
1.負(fù)責(zé)區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷售拓展工作，并完成銷售流程；
2.維護(hù)關(guān)鍵客戶關(guān)系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成完成年度銷售任務(wù)。
你好，面試題類型有很多，以下是一些常見的類型：
1. 技術(shù)面試題：考察候選人技術(shù)能力和經(jīng)驗(yàn)。
2. 行為面試題：考察候選人在過(guò)去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預(yù)測(cè)其未來(lái)的表現(xiàn)。
3. 情境面試題：考察候選人在未知情境下的決策能力和解決問(wèn)題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實(shí)際問(wèn)題的能力，模擬真實(shí)工作場(chǎng)景。
5. 邏輯推理題：考察候選人的邏輯思維能力和分析能力。
6. 開放性面試題：考察候選人的個(gè)性、價(jià)值觀以及溝通能力。
7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應(yīng)變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。
