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A轮公司数据分析面试经验

Part. 1 介绍最近疫情参加了线上面试，面试官给了一个csv数据集。...代码完成） 1、找出一天内有多次更新的商品ID 2、对于一天内有多次更新的商品，只保留当天最后一条记录，去掉其他记录 3、分析商品的最后更新时间分布，看能否得出有价值结论 Part. 2 SQL方法:...思路：顺延第一题，找出一天内修改多次的数据，因为只有这些数据需要删除。...猜测可能根据店铺下单量在晚上的时候降低的数据，卖家认为在这个时间段去修改宝贝不会造成用户看到的宝贝详细和实际内容不符合导致用户误解。...用rank方法可以实现SQL的窗口函数，对day和itemid分组，在进行insert_time排序，然后row_number<2 也就是等于1的保留，因为这条数据是当天最新数据。第三题： ?

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网站安全公司-数据安全风险分析

由于数据本身的性质因素，威慑几乎没有什么作用。关于残余风险技术失败的数据可能导致操作或合规风险（特别是对于萨班斯-奥克斯利法案要求上市公司确保其财务数据的完整性）。...2.数据删除和数据丢失数据可能被计算机系统故障或误操作故意或无意毁坏。这些数据可包括财务、组织、个人和审计跟踪信息。防御确保关键数据是多余存储和放置在多个位置。检测维护和审核数据删除的日志。...威慑保持对获取和管理数据的个人的教育和人事培训。确保数据所有者负责授权、控制数据和数据丢失。一旦剩余风险密钥数据丢失，如果不恢复，将永远丢失。...确保数据所有者负责表决权，控制数据和数据损失。关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题，因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基石。...如果已经出现了数据被篡改的问题，那么可以向网站安全公司求救来解决，国内像SINESAFE，绿盟，启明星辰，鹰盾安全，等等都是解决数据被篡改的安全公司。

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解读咨询公司薪酬数据分析样本

我们在年度做薪酬的数据调研中，都会去找第三方的咨询机构来进行数据外部分位值的对标，第三方机构会提供一些数据分析的样本给你，如果你对薪酬模块不是很了解的话，你就很难看得懂这些样本，所以今天我们来看看第三方提供的薪酬数据样本是什么样的...第三方公司提供的表如下年总现金的意思是年度固定薪酬+年度浮动薪酬的数据，在这个数据表里，我们觉得平均值的数据有待商榷。...2、层级薪酬数据对比在这个数据里用折线图的形式把公司的平均值和市场的各个分位值做对标，我还是觉的很奇怪，专业的咨询公司为什么会拿平均值去做对标，在图的呈现上以层级的维度来做呈现，整体来说可以通过曲线能看出落在哪个区间...3、岗位薪酬竞争力在这张表里以每个区间为维度，分析在每个区间里的岗位数量和岗位的占比，同时把每个职级的数据细化，分别分析了在每个区间的岗位的数量占比，通过这种方式，我们能分析判断每个管理层的职级的岗位薪酬市场竞争力...4、薪酬结构对比在薪酬的结构上，给了两个结构数据，我们比较熟悉的是“员工收入薪资”，分位固定薪资，浮动薪资，加班公司，津贴，但是在公司成本上，这个数据结构我们觉的还是可以再更新下，因为人力成本并不单单是包含了薪酬数据

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用Python分析苹果公司股价数据

3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。...我们通过分析苹果公司的股票价格，来串讲NumPy的常用函数用法我们在我们python文件的同级目录下放置数据文件AAPL.csv，用excel文件可以打开看看里面是什么样的： ?...这样，我们就完成了第一个任务，将csv数据文件中存储的数据，读取到我们两个ndarray数组c和v中了。接下来，我们小试牛刀，对收盘价进行最简单的数据处理，求取他的平均值。...月度波动率也是同理用1./12.即可我们可以常常会发现，在数据分析的过程中，对于日期的处理和分析也是一个很重要的内容。...import numpy as np a = np.arange(5) print(a.compress(a > 2)) [3 4] 这一小节中，我们利用NumPy的一些实用函数，对苹果公司的股价进行了一些非常非常简单的分析

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用Python分析苹果公司股价数据

、标准差等统计量 3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。...我们通过分析苹果公司的股票价格，来串讲NumPy的常用函数用法我们在我们python文件的同级目录下放置数据文件AAPL.csv，用excel文件可以打开看看里面是什么样的： ?...这样，我们就完成了第一个任务，将csv数据文件中存储的数据，读取到我们两个ndarray数组c和v中了。接下来，我们小试牛刀，对收盘价进行最简单的数据处理，求取他的平均值。...月度波动率也是同理用1./12.即可我们可以常常会发现，在数据分析的过程中，对于日期的处理和分析也是一个很重要的内容。...import numpy as np a = np.arange(5) print(a.compress(a > 2)) [3 4] 这一小节中，我们利用NumPy的一些实用函数，对苹果公司的股价进行了一些非常非常简单的分析

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【学习】SAS应用-公司销售数据分析

在数据步里我又根据原始数据生成了另外两项数据：销售月份、销售金额。其中销售月份从销售日期中取得而来，销售金额=销售数量*商品单价。先对数据进行简单统计： ?...可以看到1、2月的销售数量和销售金额都远比其它月份低，这是因为该公司员工春节放假较早，从1月15日到2月4日之间都没有数据。另外春节前后大家都忙家事，因此业务量就偏小，因此数据就上不去了。...可以看到日销售金额线还是比较满足平稳时间序列的情况的，所以可以对此做时间序列分析，预测后面两个月的销售额。 ? 通过饼图筛选出销售额比较突出的地区。 ?...下面按日期对销售额做时间序列分析： ? 可以看出自相关系数是拖尾的。 ? 可以看出偏相关系数是截尾的，因此可以选择自回归模型作为选定模型。...因此下面对4步截尾和13步截尾都进行分析。 ? （13步截尾） ?

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用Python分析苹果公司股价数据

、方差、标准差等统计量 3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。...我们通过分析苹果公司的股票价格，来串讲NumPy的常用函数用法我们在我们python文件的同级目录下放置数据文件AAPL.csv，用excel文件可以打开看看里面是什么样的： ?...这样，我们就完成了第一个任务，将csv数据文件中存储的数据，读取到我们两个ndarray数组c和v中了。接下来，我们小试牛刀，对收盘价进行最简单的数据处理，求取他的平均值。...月度波动率也是同理用1./12.即可我们可以常常会发现，在数据分析的过程中，对于日期的处理和分析也是一个很重要的内容。...import numpy as np a = np.arange(5) print(a.compress(a > 2)) [3 4] 这一小节中，我们利用NumPy的一些实用函数，对苹果公司的股价进行了一些非常非常简单的分析

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用Python分析苹果公司股价数据

、标准差等统计量 3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。...我们通过分析苹果公司的股票价格，来串讲NumPy的常用函数用法我们在我们python文件的同级目录下放置数据文件AAPL.csv，用excel文件可以打开看看里面是什么样的：依次是日期，收盘价、成交量...这样，我们就完成了第一个任务，将csv数据文件中存储的数据，读取到我们两个ndarray数组c和v中了。接下来，我们小试牛刀，对收盘价进行最简单的数据处理，求取他的平均值。...月度波动率也是同理用1./12.即可我们可以常常会发现，在数据分析的过程中，对于日期的处理和分析也是一个很重要的内容。...import numpy as np a = np.arange(5) print(a.compress(a > 2)) [3 4] 这一小节中，我们利用NumPy的一些实用函数，对苹果公司的股价进行了一些非常非常简单的分析

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案例 - 某公司薪酬体系数据分析

今天拿到了一个公司的人事体系的报表，里面有个薪酬体系的数据，我们就拿这个案例来分析分析这家公司的薪酬体系，首先我们来看下该公司的薪酬体系。 ?...但是在薪资的级别上有点类似宽带薪酬，通过对19个级别的薪资曲线分析和R平分的数据来看，在薪资的跨度上基本是合理，建议在高层上薪资的幅度可以拉大。 ?...然后根据公司的各个岗位的职级，分为了操作，主管，经理，高管。...这个体系的思路是先设计好每个级别的标准薪资范围，然后根据这个级别薪资范围设计职位类别的档位，在根据市场的薪酬数据，来对应各个级别的薪资数据，个人觉得稍微需要做一些修改的就是操作层的这个类别和档位，划分的有点多

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快讯 | 剑桥分析公司宣布破产，仍掌握大量数据

大数据文摘作品陷入Facebook用户数据恶性泄漏丑闻中心剑桥分析公司(Cambridge Analytica)，昨日凌晨宣布进入破产司法程序，结束营业。...当天，英国议会议员达米安·柯林斯对媒体公开表示，即使“剑桥分析”公司决定破产关闭，也不能逃脱调查。...大数据文摘之前曾就剑桥分析如何通过操作用户数据和心理学助力特朗普大选进行过详细报道（点击查看相关报道）。...身处丑闻漩涡中心，剑桥分析公司近日也在一份声明中说，公司的行为是受到了“诽谤”，并表示作为在线广告的一部分，这些行为是合法且应该被接受的。...这引发了大量担忧，剑桥分析是否会带着大量资料成立新公司“借尸还魂”，大量掌握用户数据的公司会否效仿剑桥分析的把戏，仍不得而知。

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有多少创业公司是依据虚荣数据分析？

导读：有多少创业公司是依据虚荣数据分析，沾沾自喜而察觉不到真正的危险！引　言数据分析离不开对企业关键指标的跟踪。...但有时创业公司的关键指标却并不容易判定,因为你连自己所处的商业模式都没有办法完全确定。你不停地修改自己分析的活动,并且仍在寻找正确的产品或目标客户。...对于创业公司而言, 之所以进行数据分析,是为了在资金耗尽以前,找到正确的产品和市场。...但是在进行数据分析之前，CEO应该先确定你拿到的数据是不是一些好的数据指标，还是虚荣数据指标，应该先确定是好的数据指标，再来谈数据分析，因为依据虚荣数据指标进行的分析对你的公司来讲无异于灾难，它会让你沾沾自喜而察觉不到真正的危险...会计和金融分析师仅需迅速查看几个比率就能对一个公司的基本状况(这些基本状况包括市盈率、销售利润率、销售成本、员工平均营运收入,等等。)做出判断。你也需要几个这样的比率来为自己的创业公司打分。

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数据分析师如何选择合适的公司?

数据分析师这个职业现在越来越火爆。本文面向那些准备投身于这个行当的年轻人，在选择怎样的公司上给出了三条参考标准。...它们分别是：去供职于那些利用数据分析来做市场战略定位的公司; 去为一个拥有着伟大想法的公司工作; 去选择给一家即将进入空白市场的公司。现在确实是属于数据分析师的天下了。...1.去供职于那些利用数据分析来做市场战略定位的公司公司想要在市场上拥有特殊的竞争优势，从而实现与众不同的市场地位，其实途径方法都有很多种。...一个数据分析师应该选的这家公司，应该凭借数据科学来做到自己与其他竞争对手之间的「切割」。...如果公司核心竞争力是构建在数据和分析工具上，那么它会迅速跟其他竞争者拉开几个身位。一旦这种优势得以建立，整个公司都会瞄准数据学发力，所有的资源都是围绕着数据分析投入。

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Zynga：披着游戏公司外衣的分析公司

与按照用户喜好开发并销售游戏软件来赚钱的传统视频游戏公司相比，这种模式是完全不同的。根据Zynga 的数据，游戏的玩家中95% 的人连区区5 美分都不会去消费。...于是，Zynga 对每个玩家的好友关系图进行分析，收集并深入分析玩家如何玩游戏的行为记录，在月活跃用户数已经超过2 亿人的现在，这些数据的容量每两天就可以达到5TB 之多。...“我们是一家披着游戏公司外衣的分析公司。” 这是Zynga 副总裁、负责领导数据分析团队的Ken Rudin 在接受《华尔街日报》采访时曾经说过的一句话。...三次点击法则 Zynga 的游戏，都必须要通过公司中一项称为“三次点击测试”（Three Click Test）的评估才能够发布。...这是基于Zynga 对庞大数据进行分析所得出的结论，即，如果一个游戏在前三次鼠标点击之内不能吸引一个新玩家的话，那么这个游戏就不太可能会长期受欢迎。

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【观点】六问数据分析外包公司：您是否应该外包数据分析？

人们对大数据兴趣激增，数据分析团队也显得供不应求。大数据能让企业变得更有效率，提升整体的竞争力。具备高级数据分析能力的公司已经找到了构建长期优势的方法。...不过，组建数据分析团队并非易事。首先，许多公司内部缺乏相关的知识与经验，无法组建数据分析团队。另外，数据分析专业人士的市场需求也日益增加。...举例来说，企业通过数据分析可以创造长期的竞争优势。(注六)那么，数据分析外包对于创建和维持这种优势能起到什么作用?另外，有的公司内部就有世界级的数据分析需求，但也有的公司是第一次思考数据分析的问题。...精通数据分析的公司如何看待外包缺乏数据分析能力的公司通常很愿意将这部分业务外包，而精通数据分析的公司则希望扩充自己内部的分析技能。...创建成功的数据分析合作关系我们发现，不擅长数据分析、但意识到需要在这方面加强的公司可以利用离岸外包公司获得优势。

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以色列大数据公司Atidot获500万美元，为寿险公司带来预测分析

近日，公司在公告中宣布，已经获得500万美元A轮融资，旨在为寿险公司带来预测分析。本轮由Vertex Ventures领投，现有投资者The D.E....Atidot利用先进的AI、机器学习和预测分析技术，使人寿保险公司和企业年金规划机构能够制定数据驱动的业务决策，同时增强其服务以迎合客户的独特需求。...Atidot特别关注寿险行业（仅在美国，寿险行业的规模就达到5970亿美元），为保险公司提供易于使用的SaaS预测分析平台，公司尤其注重通过目前还未有效利用且经常被忽视的数据来获取信息，以加强现有的精算和商业模式...Martin Snow表示：“人寿保险公司和企业年金规划机构可以通过预测分析结果为管理工作以及新业务的开展制定策略。...Atidot的团队拥有优秀的精算师、数据科学家、开发人员和产品经理，我很高兴成为他们中的一员。我们一起构建针对特定行业的预测分析工具，为寿险公司提供新策略，帮助他们更好地面对机遇和挑战。”

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用PowerBI分析上市公司财务数据（三）

在用power bi 分析上市公司财务数据（二）中我们知道利润表的数据与资产负债表数据有所不同，一般情况下，我们选择某月或某个季度，对利润表而言，往往首先是想知道在当月或当季下的值，由于我们获得到的财务报表是年累计数...显然，这个条形图更容易发现，这家公司亏损主要是因为营业外支出导致的。除了本期的数据及结构外，变化趋势也是一个重要的关注方面。选择折线图 ?...要做图，先做表，其实所有的图背后都是一张数据表格，要形成这样的动态趋势图，目前主要缺少两个度量值，一是没有点击情况下的默认本期金额度量值，二是取得当前筛选下的利润表项目的度量值，下面编写这两个度量值，如下...万元)", "财务费用(万元)" } ), CALCULATE ( [本期], '科目表'[科目对照] = "营业总收入(万元)" ) ) 通过调整格式，一个简单的利润表项目分析仪表就完成了...当然，利润表分析相关的指标还很多，如这里只有本期数，没有本年累计数，也没有结构百分比指标（各项目占收比）等。为了简化教程，这里不再阐述，原理和上面一样，大家可以自行探索。 ?

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智能视频分析系统公司

智能视频分析系统公司在社会公共安全中发挥着越来越重要的作用。...在智慧城市建设持续纵深推进的同时，由于算法准确率和环境适应性的不断提高，将促使智能视频分析技术应用的大规模部署，智能视频分析技术的应用将越来越普遍。...智能视频分析系统公司能够对视频中的异常行为进行实时提取和筛选，并及时发出告警，从原先被动式事后查证转变成主动式事前预防，彻底改变了传统监控只能“监”不能“控”的被动状态。...同时，智慧城市建设中产生的海量视频、图片数据为基于计算机视觉、深度学习架构的智能视频分析算法提供了多维训练样本，促进算法性能的提高随着视频大数据相关技术的不断成熟，尤其是在处理视频、图片等结构化数据方面的能力不断提高...，通过各种业务模型、行为分析、机器学习等技术结合海量数据对视频内信息进行智能分析识别，利用大数据技术建立基于视频、面向公众开放的云服务平台，整合更多的社会资源信息，获取支撑和保障智慧城市顺利落地和运营的多元化信息

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爬取上市公司数据、分析数据，并用可视化现实全国各地区公司数量

前言在很多网站上，都会以表格的形式展示数据，而我们获取这种数据只需通过十几行爬虫代码就可以搞定，轻松搞定网页爬虫，实现高效办公 ?...def parse_one_page(html): tb = pd.read_html(html)[3] return tb 4.保存数据 def save_csv(): pass if...数据可视化代码 ffrom pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker...38], ['宁夏',14], ['海南',30], ['甘肃',33], ['吉林',42], ['内蒙古',25], ['青海',12]] c = ( Map() .add("上市公司数量...", data, "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="上市公司数量分布"),

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用PowerBI分析上市公司财务数据（二）

前面在“用PBI分析上市公司财务数据（一）”中主要介绍了数据的获取、清洗，但要在PBI中实现动态的交互式分析，搭建模型是至关重要的一步。...言归正传，下面来讲下如何建立模型： ---- 第一步：分析数据特点从数据的结构来讲，上市公司历年的财务报表，数据关系还是比较简单的，但是，数据也有其特点，如果没有财务基础知识的话，可能在写度量值时会犯一些错误...其实我们能够发现，后面的报表科目其实也是一个维度，按照“用PBI分析上市公司财务数据（一）”处理完成后的数据，其实是一个二维表....---- 第三步：确定分析模型所需的表，并设定表与表之间的关系根据上面第二步分析得知，我们至少要有三个维度表，即时间、公司、科目维度表，有了这三个维度表后，我们就可以在后面分析中根据这些维度对数据进行切片计算...2、建立公司维度表公司维度表，即待分析的公司基本信息，在“用PBI分析上市公司财务数据（一）”中其实就已经在上交所网上得到了相关的数据，如下： ?

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【数据分析】2020年创业公司到底过得怎么样？数据分析来为你揭晓

今天小编就从数据分析的维度来为大家讲述一下创业世界中的跌宕起伏。...小编写了一小段脚本，从某数据供应商中爬取了一些数据，关于那些2020年不幸陨落的创业公司 ?...02 创业公司的地域分布从公司所在的地区来看，北上广这三个创业公司聚集的地区，同时也是创业公司关闭数量最多的省市，其中北京关闭的创业公司最多，达到了329家，其次是广东和上海， ?...从今年创业公司失败的原因方面分析来看，市场定位不清晰、资金问题、政策法规的监管、产品问题等方面的原因是创业失败的4大原因， ?...，从数据分析中可以看到，绝大多数公司在倒闭之前还从未获得过投资，而一般有过B轮或者是C轮融资的创业公司倒闭的现象则比较少见， ?

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