有人说：“种下一棵树最好的时间是十年前，其次是现在”。任何时候，我们都应该抓住机遇，说不定就是改变你现状的一个机会。2020年，我在疫情得到控制后，面试入职京东大数据组，截止目前，已经在这边工作快一年了。我日常的工作就是使用数据分析工具，来为企业的产品预估销量做决策。下面，我们来具体说一说。1、日常使用的数据分析语言和分析方法常用的数据分析工具和语言有：EXCEL、SQL、Python、Power
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2023-11-20 13:29:50
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写在前面下面的这几点全都算是面试的套话, 干货面试经, 对于跨行业做游戏数据运营的数据分析师真心建议先拿出大把时间去了解自己心仪公司的游戏, 从玩家的角度倒推出一份数据分析的demo, 这样面试起来会更有底气, 愿我们都能有心仪的工作。主动熟悉业务熟悉游戏产品的制作流程 、系统架构、基本运营思路熟悉游戏玩家的基本游戏行为、玩家的情感诉求从同事中获取信息: 3.1. 策划人员: 游戏的设计理念 3.
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2023-10-28 06:21:01
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随着大数据时代的到来，不少在读的大学生和目前从事其他岗位工作的职场人都开始关注起了数据分析这一行业，不少人开始自学python、BI等工具，只为等一个转行机会，可是很少有人真正地了解数据分析师上班都在干什么，今天咱们就一起来详细了解一下。1、沟通需求与业务端共同需求是数据分析师工作内容中很重要的一部分，很多时候一些新需求来了之后，新入职的数据分析是要花很多时间去了解，这都是因为对业务不够熟练，所以
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2023-10-25 15:15:54
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数据分析：某地医院药品销售业务数据分析 本篇文章以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况几个业务指标月均消费次数月均消费金额客单价消费趋势数据分析的步骤：提出问题→理解数据→数据清洗→构建模型→数据可视化一.确定业务问题我们知道，数据分析是指用适当的统计分析方法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。那么
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2023-08-31 16:58:28
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数据分析师主要处理的几种工作内容：1，临时性需求（专题分析）：比如说监控到现有的指标出现了异常情况，需要通过数据分析去找原因2，制作日常报表：日报，周报，月报，数据仪表板，等等3，数据挖掘：比如通过做用户分析（行为、设备、渠道、心理等等各种分析，例如：用户路径分析和转化漏斗分析），做“用户分层”，“用户分群”，在此基础上拥有较完整的“用户画像”，对用户展开有针对性的运营活动，也就是进行精细化运营4
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2023-05-18 15:01:45
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小王是一位在互联网领域工作长达五年的数据分析师，非常幸运的是，他找到的这份工作，待遇不错、公司内部环境与氛围他也十分满意。但是他所在的团队每周都要进行总结汇总，每个月也有月度会议，复盘工作情况以便更好地制定下一阶段的计划。在这个时候，小王就会变得十分繁忙，常常需要熬夜去熬夜做一份数据报表，并且在做数据报表时，也需要准备好会议上可能会提出的问题的答案。为什么这项工作这么耗时间呢？因为这意味着你每天都
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2024-02-05 08:45:28
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数据分析这个岗位涉及很多知识点，各个网站也都能搜到，但很少有一种系统化的流程来参考，也有读者后台留言问到数据分析的流程，所以我认认真真的整理出一套方法论，将数据分析从0-1的流程都串联了起来。对于分析人员来说，过程很重要，是一个发现业务价值并探索业务价值的过程；但对于领导来说，结果才最重要，只有可落地实施可带来实际效益的结果才是数据分析价值的体现。所以，流程中的每一步铺垫与探索都是为了最终的业务价
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2024-01-02 19:39:29
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最近 “数据分析师”这个职位非常得火热，使用数据和技术的工作方式也激起了很多人的好奇心，那么一个数据分析师整天都在做什么呢？ 想象是一回事，每天做这些工作又是另一回事。我们深入挖掘了数据分析师一整天都在做什么。继续往下看，你会发现这些日常的工作职责可能都是我们未来职业生涯的一部分。数据分析师生活中的一天 一般来说，数据分析师将检索和收集数据，组织数据并使用它来得出有意义的结论。数据分析师的
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2023-12-14 19:00:16
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对数据进行基本的探索
#对数据进行基本的探索
#返回缺失值个数以及最大最小值
import pandas as pd
datafile = 'D:/人工智能&软件工程/数据挖掘与分析/data/air_data.csv'#读取数据
resultfile = 'D:/人工智能&软件工程/数据挖掘与分析/tmp/explore学号：3041.csv'#对航空数据进行探索
#读取原始
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2023-12-10 14:07:49
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matlab数据分析，优化等数据分析 数据分析--做图mm6files\mm1701.m 数据分析—统计分析和通用数据分析 (求均值及如何指所求维,如何求各数据采样对均值的偏离量)精通matlab综合辅导与指南\17Chap9.doc 实验数据的处理：数据插值精通matlab综合辅导与指南\18Chap11.doc 数据插值:一维函数interp1,二维函数interp2 ; 注意： 首先，不能要
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2023-09-08 15:01:02
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数据分析的主要工作职责：a.临时取数分析，比如双11大促活动分析；产品的流量转化情况、产品流程优化分析，等等；b.报表需求分析--比如企业常见的日报、周报、月报、季报、年报、产品报表、流量转化报表、经营分析报表、KPI报表等等；c.业务专题分析：精准营销分析（用户画像分析、营销对象分析、营销策略分析、营销效果分析）；风控分析（策略分析，反欺诈分析，信用状况分析）； 市场研究分析（行业
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2023-11-01 10:35:49
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很多人都听说过数据分析，现在数据分析行业也是比较火爆的，但是不知道数据分析能够做什么，或者不知道数据分析到底能够决定什么。一般来说，数据分析在营销中起到了很大的作用，如果有了充分的方案，能够使商业计划变得十分完善，从而脱离危险的领域。但是如果没有进行市场调研和数据甄别以及数据分析的话，商业计划就很容易走弯路，甚至走向死胡同。由此可见数据分析还是比较重要的，那么数据分析为什么那么
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2023-09-14 22:43:48
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当你能力撑不起你野心的时候，就该低头去学习。大学时，我学的是化学相关的专业。毕业就业时，我感到很迷茫，不过也算幸运，我之后进入新能源汽车行业，并遇到了一群知心朋友。不过随着时间的推移，我感觉自己每日在重复机械的工作，每天在分毫之中周旋，在甲方乙方的尔虞我诈中往来，在部门间你推我搡中前进。整日为了一些琐碎的事情去跟乙方争的面红耳赤，也许会换来一句认可。但我越来越觉得，这不是我想要的工作，心理状态很多
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2024-01-11 20:23:29
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# 数据分析工作真的好累？不要怕！我来教你如何进行数据分析。
数据分析是一个重要的过程，它能够帮助我们从原始数据中提取有价值的信息。这篇文章将带你走完数据分析的整个流程，并提供每一步所需的代码示例，确保你能顺利完成这项任务。
## 数据分析的流程
我们可以将数据分析的工作流程分为以下几个主要步骤，具体如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-04 03:29:16
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# 数据分析工作流程及代码示例
## 引言
数据分析是一项复杂而重要的工作，但对于刚入行的新手来说可能会感到困惑和不知所措。在本文中，我将向你介绍数据分析的整个流程，并提供相关的代码示例，帮助你更好地理解和实践这项工作。
## 数据分析的流程
数据分析的流程可以分为以下几个步骤：
1. 数据收集：获取需要分析的数据。
2. 数据清洗：对数据进行清理和预处理，去除重复项、缺失值等。
3. 数据
原创
2023-09-17 06:16:24
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# 数据分析工作实习日报实现指南
在这篇文章中，我将为你提供一个完整的“数据分析工作实习日报”的实现流程。即使你是一名刚入行的小白，我相信通过本篇文章，你将能够掌握相关知识，并自己实现这个项目。接下来，我们将分步骤进行讲解，并附上必要的代码示例与注释。
## 项目流程概述
在开始之前，让我们首先列出实现“数据分析工作实习日报”的步骤。以下是一个流程表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-13 06:30:23
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# 数据分析工作怎么量化 — 项目方案
## 引言
在数据驱动的时代，企业越来越依赖数据分析来支持决策。因此，量化数据分析工作的效率和质量变得至关重要。本项目旨在建立一个系统，帮助企业量化其数据分析工作的各个方面，包括工作时间、数据处理效率、分析结果的业务影响等。
## 需求分析
为了量化数据分析工作，我们需要明确以下几个指标：
1. **工作时长**：分析师在每个项目上的投入时间。
2
在"新基础设施"和疫情等外部因素的推动下，数字化转型正对越来越多的行业而言变得重要且紧急。如何更好地利用数据已经成为企业数字化转型的关键，因此数据治理变得越来越重要。 数据治理的目的 确保企业数据的质量，可用性，可集成性，安全性和易用性。数据是公司的资产，组织必须从中获取业务价值，最大程度地降低风险并寻求方法进一步开发和利用数据，而这一切就是数据治理需要完成的工作，
数据分析的思维技巧： 三种核心思想是框架型的指引，实际应用中也应该借助思维的技巧工具达到四两拨千斤的效果，并且，他们应该足够简单和有效。数据分析的七种技巧：1，象限法：
象限法是一种策略驱动的思维
优点：
直观，清晰，对数据进行人工的划分。划分结果可以直接应用于策略。
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2023-12-27 14:45:59
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1. 数据分析基本流程作为非专业的数据分析人员，在平时的工作中也会遇到一些任务：需要对大量进行分析，然后得出结果，解决问题。所以了解基本的数据分析流程，数据分析手段对于提高工作效率还是非常有帮助的。首先都是存在一个要解决的问题，主要问题和预期分析目标，简单来讲就是对问题进行定义。然后才是开始收集数据、数据清洗、数据建模、数据展现、优化和重复，最后是报告撰写。1. 明确分析目的和思路：在进行数据分析
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2024-08-19 10:09:24
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