数据分析的一个基本常识：数据本身没有意义，数据+标准才有含义。然而恰恰是标准二字，弄死了无数数据分析师。常见的问题，诸如：
领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
12月，又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示：有没有模板可以抄抄，今天它来了。考虑到每位同学做述职的性情不太一样，有的想出人头地，有的只想交差了事，有的早就对公司不满恨不得马上离职。因此，我们今天会给几个个性化版本，大家参照自己的需求来写。
1. 认为学会 Python 就可以掌握数据分析技能，大错特错，Python 只是数据分析师使用的工具之一，从商业 sense 到分析还有很多工具要掌握。
又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示：有没有模板可以抄抄，今天它来了。
福布斯中文网授权转载 网站: forbeschina.com 微信: forbeschinaonline 如需转载请联系editor@forbeschina.com 作者：车品觉，阿里巴巴集团副总裁，数据委员会会长 今天我想讲一个似乎跟大数据没有关系的题目。很多时候我们想做成一件事，要先看人。大数据这个行业方兴未艾，人才短缺，故我们招聘时的面试就变得很重要。亦因如此，近年我面试候选人时，都设计一些问题，能让我一听答案，就知道对方是否具备这个岗位的基本能力，是不是我想要的人。 就拿数据分析师作为例子吧。一
又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示：有没有现成的模板可以抄抄，今天它真的来了。 考虑到每位同学做述职的性情不太一样，有的想出人头地，有的只想交差了事，有的早就对公司不满恨不得马上离职。因此，我们今天会给几个个性化版本，大家参照自己的需求来写。 01 版本一：负分滚粗型 使用场景：想被领导骂的时候。 范文： 我一年都好忙啊，都在写代码，写的啥我也不知道。 写作要点：很多做数据分析的同学，其实没有什么项目经验，也没有正儿八经建模，每天都在做人肉sql机，跑一堆数。这时候会觉得似乎天天在忙，却
学生时代对于自己以后想做什么工作都是很迷茫的。没有太多想法，按部就班，想着毕业之后就是做自己本行的事情，虽然也算不上很热爱。
数字化的今天，企业各个业务系统产生数据成倍地在增长，为了处理分析大量的数据问题，很多企业都寻求商业智能BI软件的帮助。一款合适的商业智能BI软件不仅能大大地提升公司的效率，还可以帮助企业做出正确的经验决策。因此选择一款好的商业智能BI软件至关重要。笔者整理了以下10款行业内比较知名的商业智能BI软件，以供大家参考。
民间有一句俗语叫做：“看花容易绣花难”，画龙点睛的添花之笔就更难了，同数据分析是一个道理。
简介: R是用于统计分析与绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。 与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据
大约两年半以前，一位当时就已经从事互联网数据工作多年的前辈在笔者边上如是说：“最没有不可替代性的就是数据分析师，就是个锦上添花的。像什么策划啊、产品啊、美工啊、前端啊、IT啊，这些那都是必需品，没有了他们活根本就干不了了；没有他们，数据分析师分析什么啊！”笔者虽然在入行前就觉得，数据分析是个“放马后炮”、当“事后诸葛”的事，但由于喜爱所以比较纠结。这段话让原本纠结的我，毅然决然把自己定位成了可以拿到数据的数据分析师。毕竟，数据分析的前提是：已经有数据了。数据你都搞不来，还分析个毛线啊！ 当时，在耍谷歌分析（
数据猿导读 对于没有“流量”和“红利”的小程序来说，开发者不需要再考虑如何通过小程序将微信用户红利引流到自身品牌，而是要考虑应该怎样运营自己的小程序、提供哪些场景服务才能黏住用户，提高使用频次。 记者
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要，我的经理给我一堆数据，我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel，因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前，我开始接触到 R，一开始因为功
前几天卓老板提出了一个需求，做一个数据分析的页面，要有标签选择，特征选择，最终图表展示。
技术分支篇中，我们探讨了各种可能的技术方案，接下来，就是对这些技术分支做一个小结了。
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要，我的经理给我一堆数据，我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel，因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前，我开始接触到 R，一开始因为功能太多而坚决抵制使用。后来我开始琢磨如何使用。现在我基本不怎么使用 Excel 了。这只是我个人的观点，但是如果你要分析数据，R 更胜任这项任务。下面来说说为什么 R 更适合数据分析。 这两款工具的使用方法截然不同。使用Excel时，可以通过鼠标点击完成大部分工作，你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此
我做了两份简历，用两个手机账号，两个简历名字，分别在各个招聘网站投了双份简历，一个是数据分析的简历、一个是web全栈开发的简历，我真正接触python快2年，不管是学习还是工作学到的东西，这两年大概掌握了（前端+django+爬虫+数据分析+机器学习+NLP+Linux）技术，技术水平自我评价一般，够日常一般使用，基于自己掌握的技术可以分成2方面，web和数据分析，所以为了尽快找到工作，就做了web全栈开发+数据分析（含爬虫）2份简历，同时投递
元旦前，听闻我一朋友跳槽失败，近日喝酒顺便交流下，又提及旧闻，我答：HR拒绝你，一点没毛病。
其中，我委婉的指出来了，那个文章对两个两个样本的10X单细胞转录组数据的整合是有问题的，不过他们文章发表期刊是 Immunity影响因子很高，二十多分，其实单细胞对他的生物学故事来说是锦上添花，可有可无，所以我也不想去追究 他们了。
主编前言： 这篇文章我们请朱玉雪女士帮我们翻译自Avinash Kaushik先生的文章。了解Avinash Kaushik先生的朋友不对他的行文风格不会陌生——内容极为全面详实，具有严密的方法论，而且语言很生动。不过，这却为翻译带来了很大的难度。 过去，我也翻译过Avinash的文章，我深知朋友们很喜欢他的文章，因此，这样的一个工作，我们还是希望继续下去。在此，也向Avinash Kaushik先生和朱玉雪女士表达谢意！ 这篇文章被分为四个连载。这是第一部分（引言部分）。 原文见：http://www.k
[导读] 清华-青岛数据科学研究院（以下简称“数据院”）自2014年4月成立以来，秉承“学校统筹，问题引导，社科突破，商科优势，工科整合，业界联盟”24字指导方针，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才。
年终将至，马上都要忙着年终总结、新年规划了。要管理技术团队的老板，汇报数据产品团队的工作，最近一直在思考，数据产品经理存在的意义究竟是什么，如果没有想清楚，说不定老板会觉得，数据产品经理可有可无。甚至可能像张小龙曾经在一次直播中说过的，让认为“数据产品经理就是个笑话”。
数据分析写的运营分析报告，和运营写的数据分析报告，到底有啥区别？这不是个绕口令，而是困扰很多同学的真实问题。特别在很多推崇“数据思维”“科学管理”的公司里。大老板喜欢看报告，下边的人人奋笔疾书，好不壮观。
[ 导读 ] 清华-青岛数据科学研究院（以下简称“数据院”）自2014年4月成立以来，秉承“学校统筹，问题引导，社科突破，商科优势，工科整合，业界联盟”24字指导方针，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才。
DT君继续要说说金融领域的大数据应用。来自TalkingData的首席金融分析师鲍忠铁老说自己是“首席布道师”，DT君觉得名副其实，因为他一上来说话就是金句：大数据不是为了锦上添花，而是为了雪中送炭。
很多同学都有类似困扰：辛辛苦苦写的数据分析报告，却没有人看！如果在现场讲数据分析报告，你会发现开场最多10分钟，这些哥们就纷纷掏出手机，愉快的搓起来。为啥？！这还得从报告是怎么写的说起。
这两款工具的使用方法截然不同。使用Excel时，可以通过鼠标点击完成大部分工作，你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此Excel非常便于使用（熟能生巧），但是用Excel处理数据非常费时，而且如果接
这种思想上的默契，在2019年被彻底打破了。来搅局的，正是耳熟能详、方兴未艾的“数据中台”。
今天给大家分享一下Excel可视化的小技巧，小白也能免费做出视觉炫酷的可视化图表！
（图为：剑网3 玩家Cosplay） 文|周学春，一个在银行做挖掘的博士，微信公众号：比格堆塔 心态不够平静，晚上在小区里面逛了一圈又一圈、一圈又一圈、一圈又一圈。 最近看了《再次出发》，大意是讲两个失意的音乐人重振旗鼓再次出发，挺不错。但是，总觉得在电影院里面看剧情片，节奏太慢受不了，个人偏好。倒是里面所有的音乐都很好听。它会给你平静、简单、自然、祥和、空灵和穿透的感觉。适合写这篇文章的时候循环播放。 大数据是什么？其实我也不太清楚。但是人们常常用四个关键词去刻画和描述它。即Volume、Variet
最近有不少同学向大讲台老师咨询有关数据分析职业发展的问题，由此可见，随着大数据的飞速发展，数据分析职业也成为很多同学关注的目标。不要急，大讲台老师这就给大家介绍数据分析的职业发展。
大概是自带了亲和属性，经常会有很多机会听到身边同事、朋友，甚至一些仅有数面之缘的人分享他们对于职业的看法和困惑。前不久，身边相熟的妹子，非常困惑地问我，为什么学了那么多软件，还是做不好数据分析？ 这样的问题，不是第一次听到。我经历过那种痛苦而纠结的过程。今天老师说SPSS常用，明天发现金融行业SAS才是王道。回头翻翻网络，原来R已经铺天盖地。正当痛苦地一遍遍写代码时，发现朋友圈已经在刷“life is short，you need python”。我们拼命追赶，却永远赶不上前辈们的脚步。到最后，疲惫不堪。
嵌入式分析是使任何应用程序或用户更容易获得数据分析和商业智能的技术。 商业智能是通过分析业务数据辅助决策获取数据背后的 0信息。 商业智能软件和技术包含了报表查询，OLAP，数据挖掘及高级数据分析，最终用户自助分析及仪表板监控舱等功能。 嵌入式商业智能是一种技术能力，囊括了商业智能的功能和特征，并且成为了业务系统的一个重要的构成。
Airbnb是Hadoop在国内的一个公开资源数据开发和SQL查询工具。它的出现，能给Facebook Presto云技术的发展注入一剂强心剂吗？ 7个你不知道的关于Linux的事实 数据驱动型旅游公司Airbnb于周四对外宣布，将把其内部开发的工具Airpal作为公开资源，这一举措将给Facebook开发的Presto在Hadoop SQL查询功能锦上添花。 Presto是Facebook于2013年末作为公开资源赠给Apache的一项内存Hadoop SQL查询技术。Airpal则是基于这项技术的数据
从人、货、场三个维度，即客户维度、产品维度、区域维度对优衣库畅销款商品的销售情况进行数据分析和可视化报告展示。（数据来源：2023年某时段取样)
肿瘤免疫疗法在多种恶性肿瘤的临床治疗上取得了显著效果，然而还是存在大部分患者对于免疫疗法没有响应的问题。为了更好的理解肿瘤和免疫细胞相互作用，科学家对来自TCGA和其他几个大型肿瘤研究项目，共20种实体瘤的NGS数据进行分析。TCIA研究发表在Cell Rep（1区，IF9.423分）上：
“提示说明：数据猿最新发布产业全景图：2020中国数据智能产业图谱1.0版，欲获取超高清版大图，后台回复关键词“图谱”即可。
4. 熟人引荐：由既了解在招聘岗位、招聘老板，又了解你本人的能力人品的熟人，在认定你和开发职位非常匹配的情况下，将你推荐给招聘老板；
image.png 郭 锐 腾讯公司FiT金融产品创新实验室&平台研发部助理总经理 不知从什么时候开始，交流金融科技，不提区块链和大数据，感觉就已经OUT一样。但不像大数据，在很多场景落地开花，产生了很多实际的价值。区块链却还是火在概念，迟迟落地很难，但大家都好像得了区块链焦虑症。很多同学会问，区块链到底能帮我们解决什么问题？标准的答案是去中心，去信任化，安全，不可篡改，可追溯等等。然后想了一下，似乎也不能解决什么本质问题。因为没有人认为自己是不安全的，或者认为自己是不被信任的。于是大家要么得出
最近有不少同学在后台问我数据分析的职业发展相关，这里先列一个简易大纲。它更多是以我所在的互联网行业展开的。
数据分析与我们的生活越来越密切相关，且不提铺天盖地的大数据吹捧潮，就连央视报道，近来也开始用数据说话了。数据分析的商业价值到底在哪里？改善质量也好，降低成本也好，发现新客户也好，都是锦上添花。生存困境中的人，是不会有艺术创作的闲情雅致的，这或许解释了为什么大多数中国制造业企业谈起数据分析来都是雷声大雨点小。 实际上，数据分析的价值远远不只是改善。Tesla，来自加州的一个初创企业，将大量数据分析运用创新与研发中，不仅仅解决了自身的生存问题，更为人类开创了一个新纪元。 Tesla开创的新纪元 全球汽车业巨
日常使用的2C应用的设计、交互越来越好，google、苹果、微软大厂带来的扁平式的设计方案更是引领应用行业， 当我们身边的同事/用户早己习惯了更好的应用交互体验后，企业内进行工具开发的团队也迫切需要花精力在工具的设计方面，可视化是设计的表现形式。所以，今天工具可视化建设己不是华而不实与锦上添花，它决定一个工具的成败，是专家经验的数字化落地形式，可视化是运维工具有效运营的必要条件，可视化简化人对IT的探索门槛。
以上这张图片比较普遍现象的数据链路，如果你是厨师，最重要的肯定是做菜环节，也就分析环节。数据可视化只是最后的摆盘环节。
又是一年乍暖还寒，春天的风迎面而来，凉意中夹杂着些许温暖。哦，你知道，是春天来了。就像那年的实习期，在挥手告别的毕业季，定格在了那年的七月。
疫情推动移动办公成为一种主流趋势，包括企业微信、腾讯会议等等一系列的相对成熟的办公软件，大大提高工作效率并节约成本。【数据】同样躲不开移动办公的趋势，试想一下，这样的场景是不是让领导对你刮目相看：
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