数据分析师一个需要“门门通”的职业。以下是知乎大神“陈丹奕”对数据分析师的能力体系的一个梳理，希望对大数据的同学们能有帮助。数据分析师的能力体系1、数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。 - 对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。 - 对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最
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2023-10-16 11:07:00
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# 数据分析师能力雷达图
数据分析是当今信息时代不可或缺的重要技能之一，数据分析师作为数据领域的专家，需要具备多方面的能力来应对各种数据挑战。为了更直观地展示数据分析师所需的能力，我们可以使用雷达图来进行可视化展示。
## 能力雷达图的构成要素
能力雷达图通常由多边形的各个边构成，每个边代表一种能力指标。数据分析师的能力雷达图可以包括以下几个方面的能力指标：
- 数据处理能力
- 数据可视
原创
2024-06-22 03:37:10
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## 数据分析师能力图谱实现流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[数据清洗和处理]
B --> C[数据分析和可视化]
C --> D[数据解释和报告]
```
### 1. 收集数据
首先，作为一名数据分析师，你需要收集相关的数据来进行分析。数据可以来自各个渠道，例如公司内部数据库、公开的数据集、API接
原创
2023-11-20 08:27:52
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优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学 基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好 不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在 管理者的角度考虑问题。 首先，要打好扎实的 SQL 基础。 SQL 基础之所以重要，是因为数据分析师分析的数据大多都是从
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2023-11-01 10:12:23
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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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数据分析师到底在做什么？数据分析师需要具备什么能力？快速学习能力应该是每位数据分析师必备的。大数据环境下催生了很多新的数
原创
2023-04-19 14:16:11
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数据分析师 Level 1数据分析概述数据分析和数据挖掘的概念数据分析（Data Analysis）是以数据为分析对象，以探索数据内的有用信息为主要途径，以解决业务需求为最终目标，包含业务理解、数据采集、数据清洗、数据探索、数据可视化、数据建模、模型结果可视化、分析结果的业务应用等步骤在内的一整套分析流程数据挖掘（Data Mining）是一个跨学科的计算机科学分支，它是用人工智能、机器学习、统计
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2023-07-31 17:01:02
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业内把大数据比作是海洋之王。想象一下，如果您能在大数据的海洋中处于领先地位!将会是一种什么样子的体验。 在我们的生活中，大数据无处不在，几乎迫切需要收集和保存正在生成的任何数据，以免错过重要的事情。周围有大量数据。我们现在所要做的就是一切。这就是大数据分析处于IT前沿的原因。大数据分析已变得至关重要，因为它有助于改善业务，决策制定并提供超越竞争对手的最大优势。这适用于百度 Analytics
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2023-11-29 14:18:18
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数据分析师，顾名思义是指那些专门分析数据的人员，分析的数据主要是结构化数据，近年来对文本数据的分析也越来越多更加通俗的讲，数据分析师其实是翻译人员，是将数据翻译成结论的人，且这个结论是对方能听懂的。 下面这张有行和列的数据就是结构化数据，也是我们平时分析使用最多的数据。不同行业的数据分析师，是有一定差别的，有的偏研发岗位，比如
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2023-09-13 22:38:57
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数据分析62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333363393662师职位要求 ：1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行
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2023-09-17 10:04:46
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每天都在跑数，烦跑完了数，业务爱看不看，更烦好不容易提个建议，业务方当耳边风，烦烦烦 很多做数据的新人都有这个困惑，今天陈老师给大家解这个局。这里问题的核心在于：如果不能按自己的建议做项目，是不是就不能提升数据分析能力了？回答当然是：否！数据分析的能力晋级分为四个层级，所谓“按我的意见做”根本就不在这个晋级体系里。 那数据分析能力晋级体系到底有啥？结合一个具体例子，细细看：&n
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2023-10-20 07:27:37
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身边的数据分析师经常有一种职业焦虑和怠倦感，尤其是三十岁左右的数据分析师。为什么会有这种感觉呢？怎样才能避免这种职业焦虑？一、 数据分析师的打杂困惑数据分析师的职业焦虑和怠倦来源于打杂困惑：做的事情都是打杂，不是取数，就是做报表和图表，感觉自己做的事情没有什么技术含量。数据分析师有这种困惑很正常，因为现在很多数据分析师做的都是简单分析，取数，计算点击率、渗透率、转化率、增长率、横向占比，等等。这样
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2024-01-11 22:27:21
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数据分析入门之后有两个方向的职业选择：业务方向 初级数据分析师 --> 商业分析师 --> 数据分析经理 --> 运营总监 --> 业务负责人技术方向 初级数据分析师 --> 数据挖掘工程师 --> 数据开发工程师 --> AI工程师 --> 数据科学家对于初级的数据分析来说，要掌握的知识点都是一样的，当然每一种知识都有入门和专家的区别，短时间内我
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2023-11-06 14:36:16
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数据科学的框架分为三部分：底层技术框架/数据分析框架/工具选择框架
在搭建知识大厦之前，先需要建立知识的框架，然后才能高效的填充知识。所以本文主要跟大家分享如何建立框架。先看下数据科学的世界观，参考下面的思维导图：有了世界观，我们可以开始搭建自己的知识大厦了。在搭建知识大厦之前，先需要建立知识的框架，然后才能高效的填充知识。所以今天我们先建立框架。数据分
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2023-07-29 22:31:22
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2011年，一篇关于数据分析人才短缺的报告，拉开了大数据时代的帷幕。2012年，大数据（big data）被广泛认知。它用来描述、定义和命名，信息爆炸时代产生的海量数据与相关技术的发展与创新，还登录过《纽约时报》《华尔街日报》专栏封面和美国白宫官网的新闻。2017年2月《纽约时报》的一篇专栏中写道，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直
随着大数据时代的到来，数据分析与探勘成为科技显学，各行各业对于大数据的浓厚兴趣也直接反映在大数据人才的丰厚薪资中。根据美国大数据及商业智能软体公司 SiSense 调查研究指出1，资讯分析相关人才起薪约为年薪 5.5 万美元，换句话说，相较美国大学毕业生平均年薪为 4.76 万美元，高出 7400 美元，而最高薪的数据科学家，平均年薪为 13.2 万美元，打败一大票科技公司的高阶工程师，而且这个差
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2023-09-21 06:28:33
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1.数据分析能力的8个等级参考 《SAS-数据挖掘的意义与实践》2.数据分析师3类工作参考：https://www.zhihu.com/question/25949022/answer/308321005(1)第一类：纯操作类举例： 把本季度和上季度的销售数据做一个对比分析。这类问题是非常典型的60分工作。何为60分工作呢？就是目标、思路、方法和执行过程都已经非常明确，不需要数据分析师做什么分析过
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2024-05-03 18:41:22
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大数据是从英语单词“Big Data”翻译而来的。是指以服务于决策为目的，需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。 大数据围绕数据展开，涉及到数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等内容，涉及到的岗位也非常多。其中目前两大就业方向是：1、大数据开发工程师分两种：第一是编写一些Hadoop、Spark的
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2023-07-20 18:09:57
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看到这个名字，你可能会产生以下的疑问：数据分析师为何要通关升级？各级数据分析师有何差异？要想成为中高级数据分析师需要通过哪些关卡？这门课的特色是什么？这门课的价值是什么？看过的人怎么说？ 数据分析师为何要通关升级 大数据时代，从海量数据中挖掘对企业有价值的知识，已成为国内外的共识。 美英日等发达地区，有大量从事数据分析工作的专门人才和机构全球5
http://www.tuicool.com/articles/AFBVVzm 一.入门：高屋建瓴 数据分析的坑很大，一开始走上这条路，就要明确基本的方向，依托于核心的思想，不然只会越走越偏，最后觉得山太高水太深，不了了之。 1.数据与数据分析 数据其实就是对事物特征的定性指称以及量化描述，比如一个
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2016-08-24 14:38:00
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