数据分析是一个被广泛使用的技能标签。在真实工作环境下，至少有三个类型的职位可以算作和数据分析师相关，分别是：BI (Business Intelligence), QA (Quantitative Analyst / Data Scientist), 以及BA (Business Analyst)。
数据分析是一个被广泛使用的技能标签。在真实工作环境下，
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2023-08-13 19:33:57
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前言19届同学反馈,拼夕夕的数据分析SQL部分出的很好，20届感叹道，说的太对了。拼夕夕的笔试题一共五道，考试时只划分为一个部分，答题时间90分钟。第一部分：SQL查询题3道第一题：活动运营数据分析表1——订单表orders，大概字段有（user_id‘用户编号’, order_pay‘订单金额’ , order_time‘下单时间’）。表2——活动报名表act_apply，大概字段
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2023-11-28 21:08:10
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总结整理不易，记得一键三连（关注哦，其他练习题库正在整理中，在评论框发“模拟题”三个字给你们发word版方便自测） 考试题型：客观选择题（单选 80 题+多选 20 题+内容相关 20 题+ 案例分析 20 题）第二套单选1：1.数据分析方法论为分析项目提供了基础框架，以下不属于数据分析方法论的选项是 • A.CRISP-DM • B.SEMMA • C.AB测试 • D.UML D前三个选项是常
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2023-11-20 19:23:29
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上次，我们给大家讲述了一些数据分析师面试的必备技巧，本期我们主要给大家盘点数据分析师笔试题（当然，即便是笔试用不到，面试也可以用得到哈），希望当遇到这类典型题目时，大家可以轻松应对。盘点数据分析师笔试题 你会做几道？1、不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量。关于类题目，在作答前，我们应该去分解思考会涉及到哪些内容，并通过总结性思维，将你联想到的内容加以描述。首先，我们应该知道这是在考查费米
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2023-08-12 10:10:37
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我觉得无论什么工作兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析；如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，当然是最好的。再则就是逻辑性，可以让他试试爱因斯坦的那道经典的逻辑题，看看能否解出来，需要多久；逻辑思维对数据分析尤其重要，不然会被各种指标的定义规则、
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2024-01-13 07:42:43
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今天给大家分享一下数据分析基础的一些学习笔记，希望对你有用。 生活中我们总能遇见一些喜欢说“我认为”、“我觉得”的人，不知道你们平时遇到这种人是什么感受呢？在平时中还好，假如在工作中可能会被问的哑口无言，那么怎么解决这些“我认为”、“我觉得”这种问题呢？为了使我们的观点有足够的说服力，就需要用数据说话，用数据来论证你的观点，体现你观点的严谨性。这也是产品经理所要具备基础能力。
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2023-12-27 12:18:42
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# 数据分析能力科普
在大数据时代，数据分析能力已经成为各行各业中一种重要的技能。它不仅帮助企业进行决策，还能在日常生活中提升个人的判断力。本文将探讨数据分析的基本概念，并通过一些代码示例及可视化工具，帮助您更好地理解这一领域。
## 数据分析的基本步骤
数据分析一般分为以下几步：
1. **定义问题**：明确希望解决的问题或得到的答案。
2. **收集数据**：通过各种渠道收集相关数据。
原创
2024-10-06 03:37:05
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在产业互联网时代，越来越多的企业开始通过大数据分析技术来提升企业竞争力。通过大数据及物联网技术，可以更精准地了解整个生产过程情况，借助大数据收集和分析每个环节的数据，找到具有价值的信息，优化工作，提升效率，制定更有针对性的营销方案，从而更好的增强企业在市场上的核心竞争力。系统学习大数据，通常要具备以下能力：1、逻辑分析能力 逻辑分析能力是指正确、
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2024-01-11 13:18:33
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数据分析的底层逻辑数据分析的本质是「沙盘演练」：战场上，指挥员们在指挥部的地形模型前「推演」敌我双方的趋势确定作战方案；商场上，管理层通过数据间的运算关系「推断」运营的发展进而做决策。基于这样的定义可以知道数据分析的目的是为了做对当下运营发展有利的决策，那它是如何做到的呢？为了解答这个问题，可以从前面的定义中引申出几个关键概念：数据，运算关系，推断，决策。什么是数据？最通用的理解，数据是被存储起来
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2024-01-16 16:21:25
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数据分析行业是需要很多的基本功知识以及很多的实战经验学习，才能够胜任数据分析领域的工作。很多人通过学习能够提高数据分析的知识，但是数据分析能力的提高效果不是很理想。虽然学会了数据分析的知识，但是还是不会进行数据分析，那么怎样才可以更高效地提升数据分析能力呢？首先提升数据分析能力有四个步骤，第一是重视分析，第二是进行分析，第三是组件分析的团队，第四是调整分析规划。首先说一下重视分析
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2023-11-14 08:51:30
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数据分析是一个很复杂的过程，当你成为一名数据分析师，你的身上不知不觉就有了以下这些特征，让我们一起来看看是不是这样： 1、业务至上不会把什么方法、什么工具挂在嘴边，首先想到的是你的业务模式是什么?你想解决什么业务问题?2、用数据说话觉得、以为、估计，大概、可能、也许这些词说的越来越少，业务好不好、产品好不好、活动好不好，用数据说话!!3、对数据负责开发TMD又搞错了，产品里面点又漏了…这
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2024-01-15 22:18:47
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计算机专业行业从业能力测试题基础能力测试题第一部分：计算机基础知识测试1、微机中1K字节表示的二进制位数是 ( )A 1000 B 8x1000 C 1024 D 8x10242、当个人计算机以拨号方式接入1nternet网时，必须使用的设备是 ( )A 网卡 B 调制解调器(Modem) C 电话机 D 浏览器软件3、某用户想下载一较大的可执行文件，他最好使用哪一协议进行下载：( )A HTTP
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2023-12-04 10:33:54
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测试人员为什么要懂数据库设计？更精准的掌握业务，针对接口测试、Web测试，都是依照项目/产品需求进行用例设计，如果掌握数据库设计知识，能直接面对开发的数据表，更好、更精准的理解业务逻辑；有的项目中，测试人员还会参与到数据库设计的评审中更正确的数据库断言，面对接口测试、接口自动化测试，能针对业务特点，快速的构建数据库断言语句数据库测试与验证，包括数据有效性的验证，设计是否合理(比如是否有插入异常、更
0x00 前言本文来自，一位数据分析师朋友对数据分析发展方向的困惑，觉得自己没有核心竞争力。这个问题也很常见，居士的观点是如下：明确自己岗位在行业、公司、团队中的定位，先确定什么是核心竞争力！确定什么是核心竞争力之后，再考虑如何增加竞争力很多小伙伴，在最开始并没有抓住方向，感觉没有核心竞争力就开始各种去学，有点病急乱投医。当然，第一步如何明确核心竞争力也往往是最难的，这一点并没有统一的答案，需要不
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2024-01-18 15:42:57
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就目前而言，很多的企业都会使用数据分析来进行企业工作。于是，这就需要企业中的产品经理懂得数据分析，但是很多产品经理并不是数据分析专业的，因此需要学习一些相关的数据分析知识。那么大家知道不知道产品经理怎么学习数据分析工作呢？产品经理怎么用好数据分析呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题，希望这篇文章能够给大家大家带来帮助。首先，我们给大家说一下产品经理需要掌握数据分析知识的内容，
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2024-01-19 15:59:49
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大家好，我是面兜兜，今天面兜兜给大家分享优秀数据师应具备的基本素质。虽然数据分析是一项对技术要求很强的工作，但既然决定在拼多多开店，自然要掌握数据分析的知识，其实拼多多商家最常用的就是商品排名，关键词排名之类的数据，还有就是行业概况和定价分析的数据，但你想要做好这些数据分析，就必须要具备如下6大素质，因为这是一个优秀数据分析师所必备的素质。一、态度严谨负责作为数据分析师严谨负责是必备的素质之一，想
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2023-11-23 19:27:22
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# 如何实现“数据分析能力层级”
在当今的数据驱动世界中，数据分析能力显得尤为重要。作为一名刚入行的小白，了解如何逐步提升自己的数据分析能力是非常必要的。本文将为你介绍整个流程，并逐步详细讲解实现“数据分析能力层级”的每一步，包括相关代码和示例。
## 数据分析能力层级流程
首先，让我们看一下实现“数据分析能力层级”的基本流程：
| 步骤 | 内容描述 | 工具/技
# 离线数据分析能力的科普
在当今数据驱动的时代，离线数据分析能力变得越来越重要。企业和组织使用数据来指导决策、改进产品和服务。与在线数据处理和实时分析相比，离线数据分析通常涉及从多个源收集和处理数据，然后对其进行深入的分析。本文将探讨离线数据分析的基本概念，使用的技术，并通过代码示例和状态图、序列图让内容更加生动。
## 离线数据分析的基本概念
离线数据分析是指在不需要实时访问数据的情况下
数据分析能力薄弱，这无疑是许多团队或个人在工作中面临的一个重要问题。处理和分析大量数据的能力直接关系到决策的质量和效率。接下来，我们将详细记录解决这一问题的过程，指引你逐步提升数据分析能力。
## 环境准备
在开始之前，确保你的软硬件环境达标。以下是我们的软硬件要求：
### 硬件要求
- CPU: 最少双核处理器 (推荐四核)
- RAM: 至少8GB (推荐16GB)
- 硬盘: 至少5
# 实现“access 数据分析能力”流程
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装 Python 和相应的数据分析库 |
| 2 | 获取数据源 |
| 3 | 数据清洗和预处理 |
| 4 | 数据分析和可视化 |
| 5 | 结果解释和报告生成 |
## 操作步骤及代码示例
### 步骤1：安装 Python 和相应的数据分析库
``
原创
2024-06-03 06:36:00
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