1、背景介绍本人19年硕士毕业，毕业后在某上市制造业公司从事智能工厂建设，因为个人职业发展原因2020年后跳槽转行数据分析师，从制造业到互联网。二、入职后从事BI开发掌握技能：Excel，sql，python，BI工具，会基本的分析模型，具备一定的数据分析思维：漏斗思维，分类思维，平衡思维，A/B test，金字塔原理等。2.1目前处于报表取数开发业务部门提出需求，然后取相应数据库中
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2024-01-14 19:26:58
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知识，只有放在具体场景下才是有意义的，不然只是一些概念，并不能真正产生价值。“房子是由石头组成的，但把一些石头简单放在一起，那并不等于就是房子。”分析挖掘应用与算法紧密相关，如果只是知道很多的算法，并不表明你就是一位合格的数据分析师。 分析挖掘领域中的算法（分类、聚类等）相对于《数据结构》课程中的算法（排序、查找等），明显复杂的多。编程语言中集合类被使用的频率非常
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2024-09-10 06:30:27
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很多人对于数据分析这一行业都是比较向往的，主要是因为数据分析师工资待遇很高，所谓高薪水的背后是高付出。大家对于数据分析师的职责不是很清楚的。如果清楚了数据分析师的职责只有就知道了为什么数据分析师的待遇非常高了。数据分析师的职责是懂得业务、知道如何分析、了解管理知识、会设计、会使用工具。1、懂得业务数据分析师必须要懂得业务中的内容，只有熟悉了业务的知识、公司业务的流程，并且有自己
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2023-10-07 13:05:08
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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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# 唯品会数据分析师笔试准备指南
在这个快速变化的技术环境中，数据分析师的岗位需求日益增加。对于刚入行的小白，如何准备唯品会的数据分析师笔试是一个值得思考的问题。本文将为您详细介绍整个准备过程的步骤以及相关代码实现。
## 整体流程
首先，让我们看一下准备的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
原创
2024-09-12 07:32:32
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## 数据分析流程指南
作为一名开发者，我们的工作不仅是进行数据分析，还需要将分析结果呈现给更广泛的受众。本文将介绍如何实现“数据分析师会运算不会呈现”的转变，带领初学者逐步掌握数据分析的整个流程。
### 数据分析流程概述
首先，让我们简要概述数据分析的基本步骤。以下是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------------
背景介绍 引子：随着传统基于RDBMS的EDW往大数据的演进的过程中，Batch可处理的数据量越来越大，时间越来越快，但是Ad-hoc的响应速度却始终是大数据的瓶颈。 在2015年 唯品会的数据分析碰到了以下两个瓶颈：第一是数据准备的流程长，第二是缺少合适数据提取和分析工具。首先，从数据准备流程来看，常见的流程是业务人员提出需求，BI同事定角度、找数据， 如果数据不完善，还得继续找数据开发。这就
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2023-09-04 23:14:17
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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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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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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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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
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
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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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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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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