数据分析是指采用恰当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取出有用信息同时形成结论，即对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析需要掌握数学知识和分析工具，数学知识包含统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘；工具一般应该掌握Excel、SQL、R、Python等。需要学习掌握基本数据处理及分析方法，掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法，贝叶斯，神经网络，决策树
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2024-04-11 06:46:42
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大数据是近几年兴起的一个非常火热的词语，商业分析类专业(BA)也是近些年来的新兴专业，其兴起的原因很大部分在于市场上强劲的需求。所以BA是一个新专业，以美国为首的海外院校都在陆续开设这个专业，现在申请商业分析的学生也越来越多，下面将对大数据专业做详细介绍，希望对同学们选专业有帮助。 一、商业分析类专业的兴起 大数据真的无处不在，仔细想想，我们在网页上浏览新闻，购物，刷微博时，
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2023-09-14 16:07:54
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容大职业核心优势容大职业作为集团战略性品牌旨在通过行业革新高度的教学质量、高水准的教育服务和丰富的学员就业渠道，真正为学员和企业提供双向的平等、简单、纯净的人才服务与就业服务，以专业、专注创立培训新标准。上海容大教育培训有限公司(简称容大职业)是容大时代教育集团旗下主要从事职业教育的机构，目前业务主要涉及高端财经培训、企业内训、移动互联网高端设计、高科技培训等。容大职业作为集团战略性品牌旨在通过行
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2023-08-02 22:00:51
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最具话语权大数据分析厂商TOP50排行榜，
如今，几乎每个IT人士都在谈论“大数据”，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。
随着互联网科技日益成熟，各种类型的数据增长将会超越历史上任何一个时期;用户想要从这庞
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2023-08-14 17:22:10
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一、ClickHouse数据库培训实战课程 （PB级大数据分析平台、大规模分布式集群架构）视频教程为满足想学习和掌握ClickHouse大数据分析专用的数据库，风哥特别设计的一套比较系统的ClickHouse数据库培训课程；本套ClickHouse数据库培训实战课程 课程共计10小时，内容涉ClickHouse数据库基础知识、ClickHouse分布式集群特性与解决方案、ClickHouse分布式
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2024-01-15 23:03:13
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一、选题的背景介绍本课题是对近两年各个省份GDP值的研究分析。在过去的2020，2021年中，由于疫情的影响，我国的经济发展遭受了严重的阻力，国民收入减少导致在外各个行业都不景气。通过该数据分析可以研究各个省份的GDP指标是有取得发展还是停滞不前。以及可以研究得出我国经济发达的省份分布在哪里，未来将要重点进行经济建设的省份是那些。要达到的数据分析目标是：通过数据分析对比，可以研究得出结论在疫情
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2024-03-10 10:02:23
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大数据hadoop培训总结一、培训安排系统，搭建hadoop基础平台，技术框架选型。第二天：搭建hadoop集群，搜狗案例剖析，搜索数据介绍；日志采集，清洗，加载，MapReduce实践。第三天：构建数据仓库、工具、架构和原理，安装Hive；Hive构建搜狗搜索日志数据仓库，实现数据需求。第四天：实现数据分析需求，ETL与数据展示模块；Mahout安装以及如何应用于搜狗搜索日志上。第五天：HBas
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2023-07-12 12:30:54
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# 我国大数据分析国际排名实现流程
## 概述
本文将介绍如何实现“我国大数据分析国际排名”。首先，我们将分析整体的流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我们将详细描述每个步骤需要做什么，并提供相应的代码和注释。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 收集数据 |
| 步骤二 | 数据清洗和预处理 |
| 步骤三 | 特征选择和提取 |
| 步
原创
2023-08-11 13:06:01
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《Python金融大数据分析 》是人民邮电出版社2015年12月出版的中译图书，[德]伊夫·希尔皮斯科，译者姚军。《Python金融大数据分析》，唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书；金融应用开发领域从业人员必读。适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。(推荐学习：Python视频)内容介绍Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥
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2023-08-21 15:23:14
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每到“金三银四”跳槽季，后台就能收到很多关于求职面试的留言，其中最多的是问“零基础想学习数据分析，有好的书籍推荐吗？”小编了解到，在大厂的的高薪职位里，60%以上的招聘都是在招数据型人才。数据型人才，简单概括就是具备数据思维和分析能力过硬的人才。数据型人才之所以在招聘和应聘双方都备受瞩目，有两个根本原因:1.人才缺口非常大：大数据时代用数据分析指导业务决策已成为主流。据主流数据媒体调查，全国目前的
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2023-09-29 22:30:23
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第一阶段 数据思维与业务流程1、数据分析概述1.1 数据分析发展趋势及人才缺口1.2 数据分析师素质要求与职业要求1.3 数据分析流程1.4 数据分析方法论2、指标与指标体系3、商业智能分析方法论4、商业智能分析流程5、 业务数据分析模型与分析方法5.1 AARRR模型—用户留存分析5.2 RFM模型—用户行为分析6、 数据分析行业案例(Excel实现)6.1 数据分析行业案例分析（电商，在线教
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2023-09-16 15:29:29
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前几天搞电商的小白找到我，说最近发现自己家的店铺浏览量很高，但成交率很低，不知道是什么原因，想让我帮忙分析一下。老李虽然对数据分析很熟，但确实也没搞过电商。于是，在找做了十几年电商的朋友聊了聊后，得出了下面的电商分析流程，建议做电商运营的朋友们赶紧收藏！第一步：先明确自己做数据分析的目的是因为业绩下降，想通过分析数据去找出问题所在？还是为了配合其他部门，需要通过数据分析做支撑，给出相应的营销策略。
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2023-11-03 21:45:14
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数据分析师，无疑是数据时代最耀眼的职业之一，统计学，又是数据分析师必备的基础知识。知识点汇总：1.集中趋势(Central Tendency)2.变异性(Variability) 3.归一化(Standardizing) 4.正态分布(Normal Distributions)5.抽样分布(Sampling Distributions) 6.估计(Estimation
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2024-01-15 08:04:16
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虽然大数据分析岗现在已经不像5-6年前那么神秘，但不可否认，仍然有一部分人看不清大数据分析师神秘面纱下到底在做什么，其实大数据分析的日常工作跟他们所学呈现一致状态，所学即所做。那么，到底大数据分析师培训要学什么呢?下面就具体介绍一下吧。 所谓大数据分析指的是就数据量超过10tb的数据集做有效清洗、分层、建模、反向测算、得到可视化的结论，所有为从业过程服务的内容都会在大数据分析培训机构内被
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2023-08-05 08:38:32
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现如今，大数据的发展越来越好，也越来越多的企业中大数据分析已经朝着更好的方向发展。也正是因为这个原因，数据分析行业的人才需求也变得火爆起来，尤其是数据分析、数据挖掘、数据科学家等高端人才，越来越稀缺。
当然，对于数据分析这个工作，的确是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。但是对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂还具有强大的编程能
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2024-05-20 19:50:24
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一、前言 知乎上有人对大数据平台总结的很好，地址：一文读懂大数据平台 二、基础#简单概括安装hadoop的步骤 1).创建 hadoop 帐户。 2).setup
PART 5 多维数据透视分析（占 比 10%）总体要求理解多维数据模型价值、理解多维数据模型逻辑、理解透视分析原理、能够活用多维数据模型结合恰当透视方法观测业务问题实现商业洞察1、多表透视分析逻辑（占比 3%）【熟知】熟知透视分析的作用价值维度：行列标签理解多表环境下的连接、透视逻辑星型模式：由一个事实表和一组维度表组成，维度表只和事实表关联，维度表之间没有关联，以事实表为核
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2024-01-14 21:32:46
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为了认真学习还是需要写写博客来记录和督促自己的学习过程。对于数据分析的学习目标用一张网图来表示吧： 然后是数据分析所需要学习的知识结构图，用知乎大V王知无的图： 这是一个大框架，但是我的学习是很有目的性的，不仅仅是针对技术层面的学习，而是要针对特定问题的分析，数据只是一个方面的支撑。所以，在学习时需要多结合实例，更加需要锻炼的是思维能力。这样你不但可以成为一名数据科学家，而且能够更加接地气，针对问
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2024-01-16 06:46:28
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分析工具：Google Analytics：多纬度分析能力 数据的作用：多维度报表分析用于业务，运营，推荐策略公司内部搭建数据平台，搭建整个数据指标体系，用数据和实验驱动增长 对数据使用的发展阶段，以及互联网数据思维的培养：与业务相关，如何衡量业务，反哺业务？别人看啥我看啥-->主动获取数据-->GA的预制报表-->主动搭建指标模型-->数据反哺业务与分
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2024-01-14 14:10:39
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目录一、准备工作二、导入库和数据1、导入必要的库：2、模拟数据三、数据分析过程1、读取数据：2、数据概览和描述性统计：2.1、查看数据概览：2.2、查看描述性统计：3、数据清洗：3.1、处理缺失值：3.2、处理异常值：3.3、处理重复数据：4、EDA（探索性数据分析）： 4.1、相关性分析：查看数值型变量之间的相关性4.2、分类数据分析：4.3、数据分布分析：4.4、双变量分析：分析两个
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2023-09-21 10:18:34
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