凡是数据分析，必然离不开专题分析，而专题分析呢，一个基本的含义是指：对某一专门问题或针对某一重大经济措施所作的不定期的专项分析。因此，我们可以理解成：对业务出现的问题的进一步探索分析，既是找到问题产生的具体原因，并提出解决方案。按照思路，我简单总结了我自己在专题分析中的分析思路：（1） 挖掘问题本质。（2） 构建逻辑框架，即罗列出构成问题本质的版块；（3） 在各个版块中，挨个去分析，逐一排除，找到
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2024-01-16 20:24:55
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【数据分析师 Level 1 】13.数据预处理方法基本步骤数据预处理的基本步骤我们拿到的数据，通常是不“完美”的，并不能够直接用来分析和建模。所以通常我们需要先进行数据预处理。预处理一般包括如下几个步骤：第一步：数据集成数据集成，也就是对不同数据源的数据进行整合。数据收集的过程，往往不是单一来源单一阶段的。因此需要把不同来源的数据进行整合，形成一个综合的数据集。在这个过程中，需要注意不同来源的数
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2023-07-28 00:19:30
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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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一、基本知识点概念总结1、作为推测信息来源的渠道权威，信息应该准确无误2、漏斗图描述状态的顺序递进关系，属于序列类图表3、饼图强调占比，应使用百分比形势展现4、用散点图生成波士顿矩阵效果图5、雷达图突出对象间差异程度6、箱型图可以展现一组数据的统计分布情况7、随时间而变化的趋势，使用折线图最合适8、四类图表分别是构成类，对比类，序列列及描述类9、波士顿矩形适用对商品结构描述而不是客户行为分析10、
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2024-01-20 06:23:03
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首先你需要看下这张图，这是一张数据分析师能力体系图： 通过图片，我们可以比较清晰的看到这三个阶段的数据分析师在各方面能力的差别了，那下面我们就来具体侃侃他们的区别。初级水平什么是初学者？如果解析学和数据科学对你来说是全新的领域，你也不知该行业的发展模式，而你又想在这个行业大展拳脚一番，那么初学者就是你。以下这些应该在你的计划之内。1、懂业务。从事数据分析工作bai的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知
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2023-08-30 23:49:08
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考点1：撰写业务分析报告定义：时间段内的综合性事件评估 作用：了解该事件段内的业务事实表现 分类：静态报告：WorD，PDF或PPT的格式，可视化看板：交互式可视化【流程】：1.业务理解：抓住问题核心（需求是什么，通过哪些字段呈现），定位决策者角色，设定报告框架 2.数据收集：系统数据收集，人工维护数据，外部数据支持 3.数据处理：字段标准统一，多表数据关联，异常数据整理 4.数据分析：数据探索，
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2024-01-14 14:21:05
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CDA Level 1 数据分析师：2.1 表格结构数据内容1. 表格结构特征1. 数据类别2. 结构化数据1. 来源：2. 处理方式：3. 表格结构数据层级：3.1 对象间的父子关系：3.2 表格结构数据的数据类型3.3 单元格的格式属性2. 表格结构数据获取1.从企业后台数据库系统获取2. 前端操作平台获取3. 从企业外部渠道获取数据3. 表格结构数据的使用方法1. 单元格引用方法2. 单元
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2024-01-11 16:54:17
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PART 2 数据结构（占比 15%）总体要求理解表格结构与表结构的数据特征、理解表结构与表结构数据获取操作方法、理解表结构数据连接及汇总的逻辑、能够应用表结构连接及汇总逻辑关联多表进行汇总求值计算、能够制作 ER 关系图1、表格结构数据特征（占比 2%）【领会】表格结构数据概念表格结构数据处理工具EXCEL、Numbers、WPS【熟知】表格结构数据特征1.以单元格为基本数据存储及操作单位2.处
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2023-10-18 17:48:19
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CDA一级考试知识点考得基础，考试形式中国式考试，单选+多选+案例分析题形式。涉及到数据分析概述、数据结构、数据库基础、描述性统计分析、多维数据透视分析、业务数据分析、业务分析报告与数据可视化报表。话不多说直接上题哦1.卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，卡方检验中，将任意两行互换，卡方值（ ）A.变大B.变小C.不变D.不确定解析：卡方检验的结果与分类变量的顺序无关，将任意两行进行互换，卡方
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2023-12-10 10:06:35
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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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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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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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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
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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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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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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