==**我的学习心得：**== 1.找准报告受众以及目的，对症下药 2.框架、思路得清晰,这样才能快速高效的将自己要表达的信息传递给受众。 3.基于真实数据得出的分析报告才具有可用性 4.图表虽然可让传达更直接，但不能简单粗暴的将图表过分堆砌。这样会让信息庞杂，不能使受众得到他们所关心的结论 5.图表的标题、图例不能弃用，因为他们集中了主要信息 6.视觉呈现不要局限于PPT+Excel，可以尝试
数据分析的内容根据业务需求有所侧重，大致分为三个部分：一、描述性分析1.数据可视化数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效的传达与沟通信息。可视化的作用：使人们能够快速的吸收大量的信息；
可视化可以清晰的展现数据背后的意义；
数据可视化可以帮助人们做出准确的决策。2.PPT报告PPT报告是了解情况的最简单形式，好的数据分析报告是企业决策的重要依据，专业的数据分析报告能体现数据分析师的太冰了
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2023-08-10 14:20:45
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数据分析师技能从事数分3年时间，最大的感受是业务sense，数据解读，从数据上可以帮助业务成长。前期了解业务目的及运作，在数据侧，提供业务数据完备性及准确性建议，业务运行过程中提供丰富的可视化看板，并对业务做复盘分析及业务建议。不同工作经验的数分会有不同的感受，欢迎交流～进入一家新公司，建议先了解业务、再了解指标和表、看公司看板，接着就可以着手做负责业务的需求了下面就技能进行交流（各行业对exce
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2023-08-10 10:41:39
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目录数据中可能存在的问题1、什么是数据预处理2、数据预处理的目的3、数据预处理的方法3.1、数据清洗3.1.1、数据清洗的作用3.1.2、数据清洗的方法3.1.2.1、缺失值或遗漏数据的处理3.1.2.2、噪声数据的处理3.2、数据集成3.2.1、实体识别问题3.2.2、冗余问题3.2.3、元组重复问题3.2.4、数据值冲突问题3.3、数据转换3.3.1、平滑处理3.3.2、聚集处理3.3.3、
今天公司做了下关于专题数据分析的培训，恰巧最近在做一个关于和教育的数据分析，还有就是今天听培训的时候拿了一个不知道从什么时候带到公司的草稿本（已经没有可以写的地方了==）做的笔记，恐怕只有自己才看的懂了，所以就想记录下来，巩固下培训的内容，因为人的瞬时记忆是有限的，最好的记忆方法就是晚上回顾当天的知识点，形成自己的知识体系。好了说了这么多，开始进入正题了。明确业务问题——议题——子议题——分析假设
JS基础知识总结 JS代码引入的注意问题：在一对script标签中存在错误的js代码，那么该代码
最近学习Python，网上学习资料挺多的，这篇写的不错，关于python实训总结和体会和python实训总结报告，大家有需要也可以看看。 你看到提示符 >>> 就表示我们已经在 Python 交互式环境中了，可以输入任何 Python 代码，回车后会立刻得到执行结果。现在，输入 exit() 并 ...
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2021-08-07 07:47:00
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学前思考学前，我想通过这个专栏学到什么？平时的工作主要是平台开发，产品规划。之外是技术学习，了解一些新技术；研究产品使用过程中产生的问题，进行分析改进。这个专栏不是很专业的基础课，主要是结合场景的思维培训课，带你去养成看到一个问题，首先从思考问题的方式，思维的角度去提升。属于学习过程中“道法术”中“道”的层面。在实际应用中涉及到某一专享问题需要专业知识再去根据这套思维去学习相应的专业知识。如果是我
什么是数据分析?数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的目的是什么?数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数
第三章 模型搭建和评估–建模经过前面的两章的知识点的学习，我可以对数数据的本身进行处理，比如数据本身的增删查补，还可以做必要的清洗工作。那么下面我们就要开始使用我们前面处理好的数据了。这一章我们要做的就是使用数据，我们做数据分析的目的也就是，运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。那么分析的第一步就是建模，搭建一个预测模型或者其他模型；我们从这个模型的到结果之后，我们要分析我的
总结：通过了此次实验的操作我学会了安装虚拟机的步骤,了解到了虚拟机的工作原理，知道了虚拟机的工作环境是怎么样的,也明白了虚拟机的运行需要iso文件，也就是操作系统。这样子可以在物理机上可以再次安装多个系统，而且不妨碍物理机的正常运行。我们这次搭建的是基础环境，我也了解到了OpenStack多节点部署的原理，需要一个controller和一个computer一个或者是多个computer。共同完成。
1、hadoop 的核心部件（分布式文件系统）B. YARN（运算资源调度系统）C. MAPREDUCE（分布式运算编程框架）2、重点组件HDFS：分布式文件系统MAPREDUCE：分布式运算程序开发框架HIVE：基于大数据技术（文件系统+运算框架）的SQL数据仓库工具HBASE：基于HADOOP的分布式海量数据库ZOOKEEPER：分布式协调服务基础组件Mahou
java实训总结收获，实训，即“实习(践)”加“培训”，下面带来java实训总结收获，欢迎阅读参考。java实训总结收获【1】这一期的实习，虽然实习的时间不长，但是总体上收获挺大的，学习中我不但有了学习成果的喜悦，而且自己也日渐成熟，有种说不出的喜悦。以下是我在这次实习中的一些感悟和体会：1.通过过这次实习，我们不仅在编程的理论知识上有所巩固和深化，更重要的是有了实战进行项目开发锻炼动手能力的机会
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2023-08-16 19:10:10
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软考系统集成实训总结报告
一、实训背景与目的
随着信息技术的飞速发展，系统集成已成为企业实现高效运营的关键环节。为了更好地培养系统集成人才，提高系统集成实践能力和项目管理水平，我参加了为期一个月的软考系统集成实训。本次实训的目的是通过实际操作，深入了解系统集成的流程、方法和技巧，提高自身的实践能力和项目管理水平，为今后的工作和学习打下坚实的基础。
二、实训内容与过程
本次实训主要包括以下几
完整专题，点击查看→如何做好数据分析？(工具、方法、运营指导、技术支持、互联网、营销)数据分析方法培训 .pdf爱因斯坦说：“精确的陈述问题比解決问题还来得重要”。定义问题是数据分析的第一步。精确的陈述问题常用工具为5W2H法，即：Where----哪里存在问题？ What------存在的问题是什么？ Why-------原因在哪里？ When-----什么时候开始出现这样的问题？ W
之前关于数据分析的学习是用到什么查阅什么,没有系统的学习过,最近通过这个机会,再复习下关于之前学过的数据分析的一些知识,并完善一些数据分析的方法.最近一系列的数据分析的内容来源于DataWhale开源.涉及到的数据集等可从github(https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis)上获取到.该文档简单记录了每个小节学习了什么知识点
自从选择进入数据分析这个领域后才知道需要学习的知识 ，广度有多广，深度有多深，“不积跬步,无以至千里.不积小流,无以成江海”，“九层之台，起于累土”，最近刚好有时间可以好好总结一下自己所学知识点了（Excel,Power BI,Tableau，MY SQL,ORACLE，TEL，R,Python，XShell和Linux，数据库，数据仓，概率论，统计学，常用经典算法，业务方法论，数据分析思维和方法
离线数仓实战---网站流量日志分析系统一、模块开发---数据生成模块1.1、目标数据1.1.1、页面数据1.1.2、事件数据1.1.3、曝光数据1.1.4、启动数据1.1.5、错误数据1.2、数据埋点1.2.1、主流埋点方式1.2.2、埋点数据上报时机1.2.3、埋点数据日志结构1.3、模拟数据 一、模块开发—数据生成模块在大数据—离线数仓实战项目(三)中，介绍了项目需求及架构设计，这一部分介绍
目录1 项⽬背景与⽬标 1.1 项⽬背景 1.2 项⽬⽬标 2 客户数据预处理与客户交易⾏为分析 2.1 数据集介绍 2.2 数据预处理 2.2.1对客户数据进行格式转换 2.2.2数据统计分析 2.2.3查看客户总数 2.2.4交易时间异常值检测 2.2.5交易时间异常值处理 2.2.6交易金额异常值处理 2.2.7交易附言缺失值处理 2.2.8时间格式和时区转换 2.2.9量纲转换 2.2
商业虚拟专用网络技术七IPSec应用场景一、IPSec应用场景1、IPSec隧道嵌套技术2、GRE over IPSec隧道3、L2TP over IPSec隧道 一、IPSec应用场景1、IPSec隧道嵌套技术IPSec(Internet Protocol Security)：是一组基于网络层的，应用密码学的安全通信协议族，是一个开放的协议族。IPSec主要是解决数据传输过程中的机密性、完整性
