现在大数据是一个十分火热的内容，相信大家对于大数据都有一定的了解。数据分析火爆的原因就是由于数据分析这一行业具有未来的前瞻性，正因为如此使得数据分析具有了十分广阔的前景。于是很多人对于数据分析行业是比较向往的，而数据分析行业里面也细分很多职业，那么数据分析行业都有哪些职业呢？一般来说，数据分析行业有数据分析师、数据挖掘工程师、软件工程师以及统计人员等职业。首先我们说一下数据分析师，数据分析师就是
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2023-05-30 22:39:59
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2013年，Warald写文章介绍过数据科学做什么？需要什么核心技能？http://www.1point3acres.com/what-is-data-science-analytics/2015年，我又谈了如何成为全栈数据科学家？如何选择公司团队来培养自身的能力？http://www.1point3acres.com/data-scientist-how-to-select-teams根据War
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2024-01-22 20:07:06
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2017年，大数据已经从概念走向落地;2018年，中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型，企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此，对于零基础想学IT技术的人而言，直接选择学习大数据技术是符合潮流和就业需求的选择。 当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数
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2023-08-10 15:15:07
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1.微财数据分析一面：技术面 1.1 现场写2个sql题： 1）table1有no，name, table2有no,name，写出table1有而table2没有的no和name。延展问：在python的dataframe里怎么表示，在excel中表示。 2）写出最近登陆的设备码。 1.2 问pandas中iloc和loc的区别。 二面：主管面 2.1自我介绍 2.2为什么从上家公司离职 2.3介
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2024-01-15 21:40:44
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目前在国内来说，大数据行业大概有以下几种岗位：数据分析师，数据架构师，数据挖据工程师，数据算法工程师，数据产品经理。接下来为大家详细介绍一下各岗位的工作内容。数据分析师。数据分析师 是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS
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2023-11-17 21:20:21
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游戏公司里在运营和产品的工作模式上分为两种，第一种是研发和运营分开的模式，第二种是研发和运营一体化模式，即研运一体。 现阶段产品研发和游戏运营分开的工作模式一般出现在代理游戏，这类游戏的研发和发行是2个公司来负责的。研发方（CP）只负责游戏的开发设计并制定游戏功能开发的迭代节奏，运营方负责游戏的用户运营，活动运营，粉丝运营。研运一体化：目前研运一体化是游戏运作模式的趋势，发行商可以通过参
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2023-08-21 17:09:46
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1、快速了解数据分析与数据挖掘什么是数据分析与数据挖掘数据分析，就是对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如说统计出平均数，标准差等信息，数据分析的数据量有时可能不会太大，而数据挖掘是指对大量的数据进行分析和挖掘，得到一些未知的有价值的信息等，比如说从网站的用户或用户行为数据中挖掘出用户潜在需求信息，从而对网站进行改善等。数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是数据分析的提升。数据分析
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2024-01-15 20:56:09
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# 数据分析岗位分析 Jupyter 实现指南
在数据分析领域，Jupyter Notebook 是一个非常受欢迎的工具，用于数据探索和可视化。作为一名新入行的小白，我们将一起探索如何使用 Jupyter 实现数据分析岗位分析。以下是整个过程的步骤和详细代码实现。
## 流程概述
我们将经过以下几个步骤来完成数据分析：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-10-20 06:28:45
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数据挖掘和数据分析都是从数据中提取有用信息的过程，但它们在目标、方法和结果方面存在一些不同。数据挖掘旨在发现数据中潜在的模式、趋势和规律。数据挖掘通常涉及机器学习算法和统计模型的应用，以发现数据集中的模式和规律，并从中获得洞见和预测。数据挖掘的主要目标是找到未知的模式和关联，这些模式和关联可以用于优化业务流程、增加收益或改进决策。数据分析则更侧重于对数据进行解释和理解，以便根据数据得出结论和建议。
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2023-10-28 15:10:16
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大家要么是看到了数据的重要性，想要转行做数据分析师，要么是本职工作需要，想要学习一些数据分析相关的知识来赋能自己的工作。无论怎样，数据分析这项技能真的是被越来越多的人所需要，而对于在职场上的发展有更高追求的小伙伴，更是有深入学习数据挖掘的打算！那么，数据分析与数据挖掘之间有怎样的关系？有了数据分析基础是否可以更容易上手数据挖掘？在学习路径方面又需要注意些什么呢？数据分析是指用适当的统计方法对收集的
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2024-01-13 20:23:45
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数据读取理解数据数据清洗数据分析1、数据读取#导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport re#正则解析from wordcloud import WordCloudimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')#连接mysqlimport pymysqlpymysql.install_as_MyS.
原创
2021-05-31 13:49:06
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本次主要围绕数据分析岗位的招聘情况, 进行一个简单的数据分析环境win8, python3.7, pycharm, jupyter notebook正文1. 明确分析目的了解数据分析岗位的最新招聘情况, 包括地区分布, 学历要求, 经验要求, 薪资水平等.2. 数据收集这里借助爬虫, 爬取招聘网站的招聘信息, 进而分析出相关的薪资以及招聘要求. 2.1 目标站点分析通过对目标站点的分析,
无论出于兴趣或者职业发展，于是最近开始做各种大小项目实践，以拉勾网数据分析招聘职位分析广州求职竞争情况！ Tools ： chrome； python 3.6；jupyter OS : mac osxRefere
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2024-01-15 20:26:58
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数据分析 —— 认识数据 文章目录数据分析 —— 认识数据数据基本统计描述 —— 集中趋势均值中位数众数数据的基本统计描述-离散趋势极差四分位数五数概括箱线图多个箱线图方差和标准差DataFrame 描述性统计数据的基本统计描述 - 基本统计图条形图饼状图折线图直方图散点图分位数 - 分位数图绘制词云统计次序统计量平均值和方差关联直方图/柱状图 NumPy 是 Python 中科学计算的基础包。它
# 数据分析岗位笔试实现指南
作为一名开发者，帮助新入行的小白理解和实现“数据分析岗位笔试”的过程，是一项具有挑战性但又极具成就感的任务。在这篇文章中，我们将逐步分析整个流程，并提供详细的代码示例和解释。
## 流程图
在开始之前，首先让我们以表格和流程图的形式梳理一下整个流程。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 收集数据 |
| 2 | 数据清洗 |
|
行业变化先说说我跟踪的几个数据，我跟踪了2015年到2020年数据分析师的招聘需求。1、2017年是高峰期，有3127个岗位，之后的三年都下降了，对需求进一步分析得知是1-3年的数据分析岗位减少的速度明显大于整体的速度，也就是大家都喜欢要那种来就干活的人才；2、整体的需求还是集中在北上广深，四大城市占全国90%以上，需求最多的依旧是北京，连续榜首，上海次之，换句话讲，要是以
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2023-08-10 11:13:46
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数据分析广义上包含数据分析与数据挖掘。狭义的数据分析以商业理解为假设基础，通过观察数据，验证得出有价值的商业分析结论。数据挖掘以现有数据为基础，通过机器学习进行数学建模，从数据中寻找“知识规则”，并应用于预测或影响因素分析。一、数据分析（狭义）1.数据分析定义数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。2.数据分析作用现状分
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2023-08-22 07:13:22
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有些人将数据分析划分为描述性数据分析、探索性数据分析和验证性数据分析。 其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分 析则侧重于对已有假设的证实或证伪。数据挖掘一般是指从海量的数据中通过相应的算法，挖掘其中有价值（未知的、有规律的）的信息的复杂过程。许多人把数据挖掘看作另一个常用的术语“KDD （Knowledge Discovery in Database）”的同义
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2023-12-13 16:54:06
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大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的
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2023-08-11 21:49:39
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近几年的大数据，确实在行业当中得到越来越多的重视，越来越多的企业开始成立数据业务部门，针对企业不断累积起来的数据资产，进行价值挖掘和应用。对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。在大数据处理当中，通常涉及到大数据开发和大数据分析两个大的岗位方向，虽然具体负责的工作内容不同，但是都是为了大数据处理而服务。大数据处理的整个流程，可
