如果你打开招聘的职位要求，都会要求具有统计学的知识，这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识，是必须要学习的。
从今天起，小C会开始每天推送一篇数据分析在各个行业的应用。大家有好的文章也欢迎推荐给我们。共同学习，一起进步。 1 “失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们
这里大部分都是英文的书。国内对于R的书籍的翻译中文几乎可以忽略的说。 1.入门级读物 R的帮助文档中提供了一些入门的读物，比如《Anintroduction to R》，是R早期入门的权威读物，这本书有中文版,叫做《R导论》 。另一本早期的著名入门读物是《R for beginners》,也有中文版，译名《R入门》 。国内关于R的一本早期的经典读物是《统计建模与R软件》，写得比较全面，特别是适合做概率统计和多元统计的参考书来用。 新近的一些比较好的入门书比如《R in action》,是Manning出
问：现在上有关numeric analysis的课时，都用Python，实际工作时候呢？
“失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们通过不断发散又不断汇聚信息的机制，成就了无数个体思维的综合而成的群体智慧进而造就统一的群体活动。 网络已经深入到我们
其实，各行各业都有自己的分析师，比如金融类的就有证券分析师、金融分析师、股票分析师；统计类的就有数据分析师、调查分析师、信息分析师……
EViews是一款由美国公司IHS Markit开发的经济学和金融学数据分析软件。EViews支持多种数据格式和统计方法，能够进行数据分析、建模和预测等工作，并拥有出色的图表和报告生成功能，因此广受经济学和金融学界的青睐。
书不在多，而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书
数据分析师职业发展白皮书（2015版） 目 录 一、是技术也是艺术——CDA研究院和业界前沿公司和对数据分析的认识 二、数据分析师职业发展历程 1.国外数据分析行业发展历程 2.国内数据分析师职业发展 三、数据分析师人才行业现状 1.人才模型/岗位划分 2.国内数据分析师人才薪资水平 3.国内数据分析师人才分布 4.国内数据分析师人才需求 四、数据分析师人才职业规划 1.目前人才职业现状 2.数据分析人才学习路径 3.总结 五、CDA数据分析师培训及认证 1.考试简介 2.为什么选择CDA
感谢猎聘投稿 一、 猎聘网职业大数据分析简介 猎聘网，专注于打造以经理人个人用户体验为核心的职业发展平台。 二、 数据分析师人才需求的形势 从猎聘网的中高端职位数据来看，2015年数据分析师职位需求呈
Pandas是做数据分析最核心的一个工具。我们要先了解数据分析，才能更好的明白Pandas，因此，本文分为两个部分：
导读：这个年代里，“用数据说话”已经像是一种过气的口号。各行各业不同角色和身份的人们都已懂得“用数据说话”的重要性，甚至日常生活中也需要用数据看清事实，科学吃瓜。所以，当前的重点已经超越了“用数据说话”，而是“怎样用数据说话”。
从统计到数据分析，从数据挖掘到大数据，数据科学逐渐成为了一门新兴的学科，数据分析师也逐渐成为了一门抢手的职业。如何成为数据分析师？如何入行数据分析？教育是一个难题！在这个行业中，是否有高质量的证书？拿到证书后能找到多少薪资的工作？今天，我们来分析分析作为这个行业中的老牌，CDA数据分析师的等级标准。
随着计算机技术的发展和有用数据的快速增多，数据科学应运而生。数据科学的总体目标是在已有数据集的基础上，通过特定的算法提取信息，并将其转化为可理解的知识以辅助做决策。
Prism是由美国GraphPad公司开发的一款数据分析软件，于1985年推出并迅速流行。它主要用于医学研究、生物学、环境科学、金融等领域。Prism具有简单易用、快捷高效、功能强大等特点，被广泛应用于各个领域。
近日，我们采访了在本届考试中名列前茅的几位优秀学员，在上一篇中我们采访了Level 1 和Level 2 大数据方向的状元，(状元访谈丨CDA考试是有力的自我检验)，本篇中采访了Level 2 建模方向的前三甲，那么他们又是如何备考和学习的呢？
随着技术的进步，数据也在快速增长。最近几年创造的数据比整个人类历史上创造的数据还要多。
成绩已经揭晓（详细请移步CDA官网），崭新的证书大抵都抵达每位通过考试的持证人手中啦！
作者介绍：蔡主希，目前就职于京东金融-金融科技业务部，哥大统计数据狗，京东金融算法工程狮，可代码可软文的非典型理科男一枚，知乎号： @JovialCai。
数据分析技术是一种广泛应用于各行各业的科技领域，具有重要的应用价值。Origin软件作为一款专业的数据分析软件，提供了丰富的功能和高效的处理能力，可以有效提高数据分析效率，使分析结果更加准确可靠。本文将从软件的功能与应用入手，详细介绍Origin软件在数据分析中的应用。
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？ https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些？ https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 3、清洗：去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者，考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
从事数据分析要学那些语言呢？其实小编跟跟学员还有已经从事数据分析行业的人接触下来，给我的感觉是对于这个初级的数据分析师来，一般前二年做差不多都是老大让你做的是处理临时需求为主，如果小明给我做个报表，给市场部那边拉一些流量情况，所以主要前两年可能如果精通SQL与EXCEL再会点SPSS就差不多了，2年以后，老大会把一些:经营性分析需求与竞品分析给你，这里你可能你要需求统计软件，3年以后会让你做一些会员营销及其它的数据挖掘，这里一般说来如果是互联网行业可能R语言是最为流行。因为R语言是开源的，所以互联网企业很多
又到了金三银四的转行季节，大工厂的高薪职场陆续开放，想得到报价，想晋升的你准备好了吗？
作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日，由CDA数据分析师主办，以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 7月29日当天，除了引人眼球的主会场以外，当天同步开放11个分论坛，我们将逐一推送每个分论坛的盛况，以及演讲嘉宾速记稿整理，给每一个CDA成员奉上干货。 CDAS 2017中国数据分析师行业峰会下午的大数据与金融分论坛中，来自IBM、诸葛io、民生银行等六位专家与教授，分享了大数据在金融领域的实践和应用 人工智能助
最近流传一句话，不会数据分析的程序员，不是好程序员。 其实，不仅仅程序员，无论你未来准备从事什么职业：产品、运营、销售、HR、财务、金融、电商，还是做研发、系统架构，你都会发现，在数不清的岗位需求中，公司对数据分析的能力要求越来越普遍！ 有人说，毕业生学数据分析很占优势，因为学得快 有人说，毕业生没有工作经验是优势，可以直接上岗… 有人说，数据分析行业前景好，薪资高，是工作的好选择… 有人说，学数据分析永不过时… 但！数据分析到底是什么？离我们远吗 恰恰相反，数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，再看看我们每天在做的事情，上知乎、上微博、逛淘宝，上Google，所有的地方都是高度需要数据分析 数据分析当然重要，一般单位还是用excel表格在统计数据 而数据分析，就是就是将数据的价值最大化 借助数据来做决策，而不是盲目地拍脑袋
1. 数据收集：本地数据或者网络数据的采集获取. 2. 数据处理：数据的规整，按照某种格式进行整合存储。 3. 数据分析：使用相关工具对数据进行统计计算，得出分析结果。 4. 数据展现：数据可视化，使
【CDA第十二期】深圳7、8月数据分析师培训时间安排 @时间-北京/成都 ： 2015年7月18日-8月9日/@北京 or 远程 周六日（共8天） @时间-成都 ： 2015年7月18日-8月9日/
最近，“大数据”成了媒体解读两会的“利器”。活泼的数据图表一出现，枯燥的政府报告、政策解读都变得有趣和易懂了。 将大数据当作金矿的话，那数据分析师就是掘金人——作为这一新兴产业的弄潮人，他们在人才市场上也是独领风骚哦！普通数据专员月薪3000元以上，高级数据专员年薪可达40万元到50万元。 而最重要的是，通过数据参与企业管理和市场营销，数据分析师成长为企业高层也充满各种可能。 数据分析员究竟工作内容是什么？他们如何工作？进入这行要具备哪些职业素养？本期行当版为你一一解答。 高级数据分析师不好
选文：Selene Wang 翻译：Wendy Zhou， 田桂英 校对：Selene Wang ◆ ◆ ◆ 序言 当今社会，庞大的数据及高端复杂的科学技术正在持续改变着产业的经营方式和竞争方式。每一天，世界上都有两百五十万的三次方的字节数据产生出来，这直接导致了仅在过去两年时间内就创建出世界上90％的数据。这种通常所谓的“大数据”的快速增长和存储，也创造出了很多机会：比如收集数据，处理数据，结构化和非结构化的数据分析等等。 在遵循大数据的3 V法则的基础上（后文会有详细介绍），各类组织通过对已知数据加以分
数学专业，在大众化的眼光看来，毕业后的就业前景无非是当老师或者搞科研，这个专业似乎太古板且就业道路狭窄。然而，在AI时代，这些都是偏见，数学专业毕业生早已是互联网、金融界、IT界、科研界的“香饽饽”，数学专业的就业前景有你看不见的“前途似锦”! 数学专业的划分主要如下： 专业 基础数学(应用数学)概率论与数理统计(概率与统计精算)数学工程的科学与工程计算系专业概况数学系一般开设基础数学、应用数学两专业，而这两个专业方向基本是相通的，都是为培养数学和其他高科技复合型人才打下基础。基础数学学科较多地涉及：代
2017年11月29日，自己曾在公众号内写过一篇《聊聊我的R语言学习路径和感受》的文章，受到了很多朋友的关注和赞扬，同时，也有其他公众号在帮忙转载。当然，也有很多朋友也给我留言，能不能聊聊关于Python的学习建议，时隔一个多月，今天抽空再来谈谈自己学习Python的路程吧。
过去，是用渠道换流量的时代，大部分的公司都将流量增长作为主要的商业模式来获取用户，运营中，基本只关注用户数、日活、月活、留存用户数等概要性数据。但中国互联网的人口红利在逐渐消失，我们慢慢发现80%的流量实则创造了20%的价值，概要性数据与企业经营的产品、用户的留存度关联性并不大。而完善商业模式的企业，能利用20%的流量创造80%的价值，深掘数据成为这其中的源动力。 互联网，从流量时代走向经济化运营 此前，中国互联网一直处于人口红利时代，企业将注重流量增长作为主要的商业模式，对于用户如何使用自家的产品，用户如
excel：懂得透视图，趋势拟合线，还有基本的求和，求内部平均数，vlookup等，学习时间：3天
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《2022年金融行业BI商业智能应用白皮书》指出，金融行业的数据规模化应用成为必然，推动数据从单点突破到全面赋能，在企业的各个环节自由流动，整体覆盖企业经营，打破数据孤岛，提高全行业数据应用效率和效果，推动智慧金融的实现与普及。
数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别？常听人说数据分析偏业务、偏前台，而数据挖掘偏技术，偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行？
基于这个定义，我们可以进一步得出：数据可以理解为是收集到的任何信息，可以使用、进一步处理和分析以获得见解。而且通常与计算机联系在一起，因为数据通常是在计算机中生成和存储的，然而数据存在的时间比我们想象的要长得多。
作者 CDA数据分析师 1992年，肉丝（Ross Ihaka）和萝卜特（Robert Gentleman）两个人在S语言（贝尔实验室开发的一种统计用编程语言）的基础上开始构思一种新的用于统计学分析的开源语言，直到1995年第一个版本正式发布（和各位年龄相仿）。因为他们名字的第一个字母都是R，所以这门语言就被叫做R。这两个人都是统计学教授出身，再加上R语言的生父S语言，所以R语言在统计学方面有着纯正的血统！ 如果你平时的工作会涉及到统计学，那么接触R语言实在是太正常不过了。因为R语言本身为统计而生，
4月17日，有消息称亚马逊将于本周宣布退出中国，具体的时间待定。此后，亚马逊在中国仅保留两项业务，一是Kindle；二是跨境贸易，主营业务电商将全部退出中国。
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。 相关系数 r的值介于–1 与+1之间，在二维线形条件下，当 r为1 时，表示两组变量为完全的正相关；r为-1时则表示完全负相关；r越靠近0轴，两组变量间相关性越弱。一般来说，|r|在0.7以上已属高度相关。 各品种间相关性数据分析图 从和讯金融实验室最近给出的一张25个主连品种间相关性数据分析图（图1）上，我们发现了
据wind资讯，摩根大通要求基金经理必须学python。对于传统的基金经理而言，还是蛮有挑战的事情。怎么看这件事及其影响呢？其他机构会跟进吗？
大数据、云计算、智慧城市……近年，一堆和数据有关的词汇被频繁提及，大数据逐渐渗透到大众生活里。企业纷纷宣称自己的大数据能力很强，但网民被推送的“精准广告”常常并非所需而被当做垃圾信息处理；手机上，很多很炫的APP应用吸引用户的同时，用户却无奈的发现自己的通讯，短信，位置信息被对方强行采集。 中国企业的大数据能力究竟如何？大数据研究的前景如何？大数据方便了生活，也带来了隐私和安全风险，其边界在哪里？就国内大数据和统计学行业热点问题，让我们听听北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系教授王汉生怎么说。 企业数据
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
本文由CDA作者库成员王安原创，并授权发布 原文来自公众号数据化决策（Data_Driven_Decision）。 CDA作者库凝聚原创力量，只做更有价值的分享。 原来分析的都是后台交易数据，现在要分析用户浏览行为，那要怎么搜集数据，埋点要注意点什么？ 十年前在一家国有大行做分析数据时，数据是从磁带上导出来的核心系统的备份数据，数据诊断时候发现少了一个月的数据，后来检查才知道是磁带发霉了，数据无法恢复。这些数据搜集存储的目的不是做数据分析，分析这件事你做与不做，数据他都在哪里，就像一个厨师采来野果做菜，你不
EViews是一个非常强大的时间序列软件包，具有易用性和高度定制化的特点。它适用于处理时间序列、横截面或纵向数据，不仅适用于经济学领域，而且适用于任何需要进行数据分析和模拟的领域。借助EViews，您可以轻松管理数据，进行计量经济学和统计分析，生成预测或模型模拟，并创建高质量的图形和表格以供发布或嵌入其他应用程序中。EViews拥有直观的用户界面和强大的分析引擎，将现代软件技术的最佳优势与您所需的功能融合在一起。无论您是专业人士还是学生，EViews都可以满足您的需求，并为您带来前所未有的灵活性和易用性。
现在大数据火得不行，几乎人人都在说大数据，但到底什么是大数据，恐怕没有多少人知道，鱼目混珠的人太多。 大数据不是指很多很多数据。 所以不是存储了很多数据就是在搞大数据了，因为“大数据”只是个简称，说全一点应是“大数据挖掘”，没经过挖掘的大数据只是没有开采出来的原油，一点用处都没有。 大数据也不是指一般意义上的数据挖掘。 有很多人以前是搞数据分析或数据挖掘的，当《大数据时代》这本书一问世、大数据开始火的时候，他们摇身一变就成了搞大数据
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