1988 年 11 月，California 发起了一项名为”99 号提案“的选民倡议，该提案是美国第一个现代大规模烟草控制项目（次年 1 月正式生效）。在该法案的有两项主要内容：
P.S. California 香烟消费税现在是每包 87 美分，为美国最高的州之一。
该法案在后续引发了一系列关于室内清洁空气的地方立法。那问题来了：
在 California 该项法案的实施，对烟草控制是积极的还是消极的？影响有多大？
运筹学（Operational Research）是一门应用于管理有组织系统的科学，最早的朴素思想在中国的古文献中多有记载，比如耳熟能详的田忌赛马的故事。运筹的一般思想是：在各项资源条件优先的情况下，如何确定一个方案，使得预期目标最优；或者为了达到预期目标，确定资源消耗最小的方案。在二次世界大战之后，组织和企业的活动规模更大，信息系统化空前完备（想象一下水晶报表的诞生多么让人兴奋），加之各类数学算法模型层出不穷，研究如何做好决策的运筹学也有了极大的发展。
运筹学方向很多，比如线性规划、非线性规划、整数规划、目标规划、动态规划、排队论、对策论等。笔者偷个懒，找一些在整数规划体系下的例子，让大家感受一下在日常企业中这些方法的应用。
公司有 4 条生产线，每条生产线的月产量分别为 0.56, 3.11, 3.04, 2.11。近期因为经济不景气，需要将月产量总和控制在 5 以内，但出于总成本摊销的考虑，又要保证产出尽可能的大，那么哪几条产线需要被关闭。我们盲猜结果：3 和 4 需要被关闭。当然这个问题手指头可以掰过来，超过十个手指头怎么办？
话说在遥远的 2012 年的某天，我突然感慨：作为一名数据挖掘工程师，要做好本职工作非常不易。 于是在微博上吐槽了一句，刚好被“数据挖掘和数据分析”的大 V 转发，引发了数据科学圈的广泛转发和讨论， 很多位大佬都给出了自己对于数据科学所需要能力的理解。
话题的争议性体现在一千多个转发上，放在今天必然是一篇 10 万+ 的文章。不扯别的，看看当时吐槽的是什么？
几个关键词：技术、市场、工具、战略、管理、沟通影响力…… 当然数据挖掘的内核已经随着 21 世纪最性感的数据科学家这一职业变的更加与时俱进了，然而我们依然还是有困惑。
距离上一篇《好地段是怎么选出来的-从北京地铁看区域的重要性》已经过去八年有余，一直念叨着重新更新一下北京的地铁数据。话说 deadline 是第一生产力，春节前立了 flag，今天利利索索地把它拔了。
读者可以从本文得到什么信息呢？
首先重新认识一下 2024 年的北京地铁线路规划图：
至 2024 年全北京一共 422 个地铁站点（约数，有些懒得调整，比如 13 号线会拆分，没有做调整）。回想二十年前北京只有1号线、2号线两条地铁线，北京的发展速度也确实让人咂舌（回龙观最初房价 2000，一声叹息）。
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在任何一家公司，每一个对自己职业生涯有规划的员工都希望在更短的时间内晋升，这意味着更多的关注和资源倾斜，更大的责任和职责范围。当然，与之匹配的收益必然也是同步提高的。
对于晋升这件事情本身，我们应该怎样理解？有哪些误解需要澄清，我们需要做什么准备？今天就花一些时间和大家聊一聊你为什么会被提名晋升，或者晋升成功。