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）。
本篇文章 2900 字，预计阅读时间为 12 分钟，建议找一个安静的时间阅读，以及隔一段时间翻出来再看。
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。
本篇关键内容（阅读需要约 15 分钟）：
为什么写这篇文章？起因是分析师团队的 leader 离职了，作为大老板，我只能选择暂代管理一段时间。在帮团队成员梳理工作内容的过程，我抽象了其中一些关键的要素，以及需要澄清的认知误区。这些总结我不想仅仅封闭在自己的团队内部，还希望能帮到正在职业生涯迷茫的分析师们。
各位看官在平时用 R 处理网页的过程中，一定会被各种乱码、转码所困扰，这里做一些小型的总结，会涉及到：
逐个解释如何处理：
Encode 和 Decode 处理最为简单，因为在 R 中自带的 utils
就存在方法，具体函数是 URLencode 和
URLdecode。
国庆期间闲逛知乎，恰巧碰到一则问题 2019年你的书单有什么书？，这个问题有
988 个回答，18326 个关注者，284 万的浏览量
接近 1000 个回答，全部翻完且不说时间会爆炸，脑子里能不能记住这些信息更是问题。如果能抓取每个回答列出来的书名，汇总以后便是这 988 个回答者的书目投票。方法虽说暴力，但也算是变相了解大家在 2019 年的阅读倾向。工具呢？当然是我擅长使用的 R 了，哈哈！
闲话不多说，直接给出结果（大于 10 位回答者提及的书目）：