数据挖掘项目 1.数据导入 一共有4754个样本，90列的数据 表格中 “status” 是结果标签：0表示未逾期，1表示逾期。...未逾期：3561 逾期：1193 2.数据类型分析 90列中70列为float，13列为int,7列object object类型的列名，以及其分布 3.删除无关变量 4.缺失值处理...5.划分数据集 测试集30%，训练集70%，随机种子设置为2018 待续… 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
2.1 业务逻辑 虽然一个业务看似流程简单清晰，但产生数据的复杂程度往往超过大多数人的想象。对业务逻辑的考察主要通过相关项目经历。...如果是典型的学校项目，面试官会比较关心指标设计选取、代理变量选择、误差分析、因果性解释等。 这里再次提醒大家，写在简历上的项目经历起码自己要非常熟悉，对答如流。...4.对细节的敏感度 作为数据分析师，每天要关注大量数据指标。对细节的敏感度是非常必要的。这主要分为两方面，对统计口径的敏感度和对数据的敏感度。...主要考察的方式是了解过往项目经历，或者由面试官出作业题(比如Sci-Hub)。 6.排版和简单UI设计 面试官认为数据分析报告必须简洁、清晰、重点突出。...4.数据分析师工作的结果是支持企业管理决策，数据分析报告是分析师提供的结果依据。
我们生活在一个大数据时代，数据无处不在，CDA数据分析师在现如今的社会中已经越来越火热了，不少的人想要问什么是CDA数据分析师？如何成为一名CDA数据分析师？下面我们就对此有一个简单的介绍。...image.png 一、什么是CDA数据分析师？...二、如何成为CDA数据分析师?...现如今的CDA数据分析师行业如此的火热，不少的人都会想要成为CDA数据分析师，首先我们是需要把CDA数据分析相关的知识吃透，这也是我们成为CDA数据分析师的前提，对于理论性的知识我们更是需要背下来，所以是需要买很多相关的书籍...生活在一个大数据的时代，能够成为一名CDA数据分析师，在当今的这个社会是非常吃香的，在上面我们已经向大家介绍了CDA数据分析师是什么以及如何成为CDA数据分析师，希望能帮助到大家。
行代码带数据回家 学会引入openpyxl工具包存储数据？...（1）创建一个Excel表格 （2）创建一个sheet （3）在sheet里面保存数据 （4）把表格保存在一个磁盘里 import requests import json import openpyxl
数据分析入门 前段时间知乎上有人问我数据分析师从何学起？ “您好，我想从事数据分析师这一块，想请教下您，我该从何学起呢？谷歌或百度答案各式各样，一时摸不着头脑。”...这里根据自己的经验回答了如下： 可以从整个数据分析的流程入手开始学习。 假设数据已经存储好了，首先就是数据的过滤提取。...这个过程一般需要编程来解决，不可能每次给你的数据都是正好你想要的，建议学习python。 第二就是过滤好的数据进行分析，这个过程一般根据数据的存储格式不同要掌握很多的工具。...比如最常见的excel，还有存储在各种数据库中的数据，至少要会Excel的常用操作和函数，以及数据库SQL语法。 第三就是数据展示，将分析的完成的数据生成各种报表展示。
许多人已经看到了数据分析行业的普及和良好待遇，但是他们不知道数据分析师的具体薪水。对于这个问题，我们需要分析三个方面，第一是数据分析师的薪水是如何分配的。...其次是不同城市的工资水平如何；第三方面是数据分析师的薪水如何随着教育和经验的变化而变化。带着这三个问题，亿信华辰小编将与您一同讨论。 数据分析师工资高吗？...数据分析师的前景和弊端 数据分析师的前景 首先，每个人都需要了解数据分析师在他的视野中拥有非常巨大的财富。数据分析不是一项简单的技术工作。这是一项潜力巨大的工作。在这项工作的背后，有很多机会。...数据分析师的劣势 数据分析师在数据分析中，像探索性分析本来应该是数据分析的工作，但是我知道大多数企业数据分析当前都没有完成这项工作。...探索性分析通常需要出色的技术能力，或者对业务非常熟悉，这两者都可以发挥探索性项目的价值。
从业至今一直从事于互联网数据分析师这一职业，且较多精力都是致力于游戏行业的数据分析。一直以来经常被人问到：数据分析师到底是干什么的?你们能创造什么价值?...先回到：数据分析师是干什么的这个问题。我从数据分析师需要get的技能阐述，读者可自行领悟答案。 初级技能： 剥茧抽丝、清晰明了。 锱铢必较，严肃对待。 ...我们能够清晰地了解当前市场是怎样的，我们清晰地对一个项目定位他的最适目标在哪里，最适定价等等。 我们要做的是让公司的每一个立项都是最符合市场需要的，产品体现出来的功能效果是最佳用户体验的。 ...另外以上各点仅针对产品某一项做的阐述，数据分析师的职位包括市场分析，绩效分析等等都有，请自行衍生。 对于数据分析师的技能get就讲到这里。...以上介绍了数据分析师的现在和将来，接来下讲讲数据分析师的前世：要成为一个合格的数据分析师需要有哪些素质。 首先，你的是一个严谨认真的人。数据不带有喜剧色彩的，我们需要严肃认真的对待他。
经常被问到一个问题，数据分析师或者数据挖掘工程师面试都问什么问题啊？特别是以下几类人群： 1、想转行做数据分析工作的朋友。 2、之前在比较小的公司做数据分析师，去大公司面试。 3、在校大学生。...在回答这些问题之前，先谈我的一个面试经历，记得之前我在一家小公司做数据分析师的时候，有朋友推荐我去一家大公司去面试数据分析师。当时我也在想，在面试大公司的数据分析师一定会问： 1、你做过哪些模型？...更多是问一些关于项目背景、怎么思考这些项目、如何使用这些模型结果、怎么推动业务方去使用数据结果。【坦白说当时觉得不可思议，怎么问这些问题呢？】 所以大家在面试数据分析岗位的时候，基础知识是必须的。...二、沟通表达/逻辑思维 1、说一下你过往做的一些项目/说说你以前的工作经历。 2、你之前做过的一些专业分析。 3、你之前做过的模型。 4、之前是如何与业务方打交道的。...---- 转自：爱数据网； PPV课其他精彩文章： ---- 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计
大家好，我是ZZ，欢迎大家来到我的公众号：人人都是数据分析师。之所以起这个名字是因为在我看来，数据分析不仅仅是一个职位或者专业，而且是互联网时代一个人人必备的基本技能。...1 软件技能 深谙数据中的科学，必先把玩数据，所以想迈入这个大门，首先需要熟练一些数据处理软件，EXCEL和SQL语言必须精通，再选修一门适合数据处理的编程语言将保证你职业道路更宽，例如Pyhon或者R...以下则是每个板块对应的文章(持续更新ing)： 软件技能 数据分析必备技能包—R语言 数据分析师最爱的脚本语言—Python 数据分析面试必考—SQL快速入门宝典 统计知识 统计学(1)|白话统计学发展...(4)|AB测试—实验流程 统计学(5)|AB测试—方差分析与卡方检验 机器学习 一文搞懂线性回归，lasso回归，岭回归 本质是分类的逻辑回归 支持向量机(SVM) 有思想的树-决策树 朴素贝叶斯 数据分析师养成...面试必考——产品日活(DAU)下降，该如何分析 数据分析师应该如何构建指标体系 如上，我想要构建的数据分析的知识框架已经初步形成，之后，我会在不断的学习过程中，继续对其中的内容进行补充。
很多数据分析师不知道怎么找数据 下面是一些平台的数据查询网站，分享给大家 名字-用途-网址/入口 灰豚数据平台 ? 灰豚数据-淘宝直播数据分析平台 灰豚数据是一个专业的短视频数据分析平台。...它的功能很齐全，可以做单个抖音号的数据管理，查看日常的运营情况；也可以对单个视频做数据追踪，知晓它的传播情况。除此之外，通过灰豚数据，你还能搜集到热门视频、音乐、博主等，还能查到热门带货情况。...品牌数据银行 数据银行（还原消费者AIPL全链路路径还原、360度人群画像） https://databank.tmall.com/welcome?...https://www.bilibili.com/ranking 火烧云数据 B站数据监测 http://www.hsydata.com/index 狸子LePtC的数据爬虫 B站UP主的涨粉速度、排名...卡思数据 直播观察 提供 13大平台主播礼物榜、弹幕榜，更有分钟排名和小时排名；30大平台人气榜，数据每日更新。
在笔者看来，数据分析师的工作内容主要如下： 定义一个或多个关键指标来判断业务的好坏(指标通常和KPI或ROI有关)； 对指标进行操作性定义，也就是现有业务的哪些数据(或者数据表的字段)组合起来(可以理解为一个方程...需要数据分析师参与的场景，按业务开展的顺序可以分为如下3种： 事前：参与产品、营销等前期规划，制定方案、预估方案效果，预测后续业务发展情况等； e.g....数据分析师需要的核心能力包括业务理解、方法理论、技术实现3个方面。...不一定要做到能推导公式，但至少也要理解各类算法的大致原理、优缺点、使用前提及场景等； 通用能力：比如思维方法(e.g.数据分析常用思维)、沟通技巧(e.g.表达的框架)、项目管理等，关于通用能力这块，...)； 一般title是“数据分析师”、“数据产品经理”、“运营分析师”、“商业分析师”等； 通常要求会Excel/R/Python/SAS、Tableau/PowerBI等软件，会使用常见的算法，了解产品和运营的分析思路
当然如果你是跨行，没做过数据分析，那么可行的做法是： （1）通过网络了解或获取这些问题对应的资料 （2）用自己的语言进行组织，言简意赅的给出框架性的答案 1.考察对数据分析岗位的理解与职业规划： 数据分析师与数据工程师的区别在哪里...你平时都是怎么做数据清洗的？ 数据分析都用哪些工具？ 你认为数据分析师应该具备哪些能力？ 你对自己的职业定位是怎样的？ 你的优点和缺点是什么？...2.考察项目经验： 请举例说明自己参与的一个数据分析项目 在这个项目中你的贡献是什么？ 项目里使用的算法与策略的原理是什么？ 介绍一下遇到过的比较有挑战性的工作或难题，以及你是怎样克服的？...备注： 回答项目相关问题，主要采用STAR法则，不了解的自行百度。 面试最本质的是根据你讲话的思维方式、讲话的内容，去判断、推测你是否具备相关能力，是否能够胜任他们招聘岗位的工作。...所以，思路清晰是数据分析师必备的职业素养阿。答题一定要有清晰的逻辑。
例如公司2011年的运营收入是1000万元，那么不熟业务的数据分析师看到的只是1000万这个数字，而熟悉业务的数据分析师，则看到的不仅是1000万这个数字，他还看到数字背后隐藏的信息，如1000万元是有哪几个业务收入构成...这就是懂业务与不懂业务的数据分析师之间的区别。 从另外一个角度来说，懂业务也是数据敏感的体现，不懂业务的数据分析师，看到的只是一个数字。...反之，懂业务的数据分析师，则看到的不仅仅一个数字，他明白这个数字代表什么意义，知道数字是大了还是小了，懂业务的数据分析师心中有数，这才是真正意义的数据敏感性。 2....另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议，如果没有管理理论的支撑，如何确保分析建议的有效性呢？ 所以这就要求数据分析师需要掌握一定的管理理论知识。 3....懂设计 懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。 图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
数据湖为什么火了 做数据仓库已经有ODS数据了，那么怎么突然大家都在提数据湖了？...真正的原因在于数据分析和机器学习这两年成为了主流，可以看看现在的招聘网站，很多招聘数据分析师和算法工程师的岗位，笔者所在城市尤为明显。...传统企业的数据团队被当做IT体系，整天要求提数。现在，数据团队只需要负责提供简单易用的工具，业务部门直接进行数据的使用。这也就是人人具备数据分析能力（人人都是数据分析师）。...关于数据湖的技术实现方面可以了解下 delta lake这个项目（我司的平台部分功能在delta lake这个项目出来之前已经实现了一些功能）。...数据湖对于数据分析师来说对数据的操控性更强，但是要求也更高，不光懂业务，懂sql，懂数据，还要懂大数据处理技术，每个人都在处理自己需要的数据，会造成很多冗余数据存储和计算资源浪费，无法形成共性的可复用的数据层
有一次项目是网站建设，在进行类目规划时，发现竟然还有数据监测和咨询公司，不明觉厉，数据监测？咨询？西服领带？空中飞人？哇~高端大气上档次！...二、不懂包装，数据就仅仅只是数据 在A公司主要负责舆情数据的采集工作，通过关键词的定制汇集各大网站的信息进行汇总、统计，进而提供给分析师撰写报告。...栏目和分发渠道，网站下分多个栏目，每个栏目有自制内容节目，这些内容节目在网站上有直播、点播和视频播放三种分发渠道，在手机APP上也有分发渠道，该项目就是通过收集这些节目在分发渠道上的用户行为反馈数据，来给网站考核栏目组...，数据上的多1少1，影响的是客户对数据公正上的存疑，容不得半点马虎，每月最头疼的事就是检查各种维度的交叉对比，看看是否一致，是这个项目教会了我对数据的敬畏。...类似的项目做多了，困扰也来了，按理说数据产品是要跟客户做价值交换的，客户购买炒股软件是想要挣钱的、购买网站分析产品是想提高(购买)转化的，但是逻辑不通，如果真能达到目的那数据公司还卖产品做什么？
决定转型后，先是到网上恶补了一下数据分析师这个行业的整体情况，现在数据分析师其实很杂，不同企业对数据分析师有不同的定位，但大概总结一下的话，是可以分为两种： 偏技术型数据分析师和偏业务性数据分析师 技术型分析师更接近于数据挖掘工程师...第二种就是偏业务型的数据分析师，也是市面上岗位最多的数据分析师，这种分析师的门槛会相对比较低一点，但做不好的话，很有可能就变成报表分析师，提数分析师。...那么怎么练习python呢，在这里推荐一个可能很多人都知道的数据竞赛平台，没错就是kaggle，相信不少人都看过泰坦尼克号生存预测这个项目，这个项目的来源就是kaggle。...我在kaggle里面打过很多个项目，最后选择了一个信用卡违约风险预测的项目，《Home Credit Default Risk》放到了简历上，除了kaggle之外，还有其他很不错的数据比赛平台，后面在项目篇会给大家再详细讲一下...数据分析项目实战 kaggle打的好，工作也好找 如果你已经学完了上面的python和机器学习课程的话，就可以进入实战阶段了，我的选择是去打比赛，既可以巩固学到的知识同时又可以解决简历中没有相关项目的问题
数据分析师必备技能SQL 在数据分析的整个流程中，数据获取是不可或缺的一环，那么作为数据分析师，我们不仅仅需要了解如何获取二手数据，还必须掌握如何从数据库中获取我们所需的一手数据。...而事实上，在我面试过的数据分析师中，有部分分析师并没有掌握这项基本且重要的技能，以致于最终被淘汰，而这项基本且重要的技能就是会编写SQL。...对于专业的数据库管理员而言，需要掌握比较复杂的用法，但是对于数据分析师，掌握常用的SELECT查询命令即可。...SQL的作用：对于数据分析师而言，使用SQL的目的就是从数据库中获取所需要的源数据，便于后续的分析使用。...本文仅介绍数据分析师常用的SQL基本语法，若想了解更多SQL的复杂用法，可网上搜索资料研究，也欢迎大家前来一起交流学习。
数据湖为什么火了 做数据仓库已经有ODS数据了，那么怎么突然大家都在提数据湖了？...真正的原因在于数据分析和机器学习这两年成为了主流，可以看看现在的招聘网站，很多招聘数据分析师和算法工程师的岗位，笔者所在城市尤为明显。...现在，数据团队只需要负责提供简单易用的工具，业务部门直接进行数据的使用。这也就是人人具备数据分析能力（人人都是数据分析师）。 数据湖 vs 数据仓库 这是AWS给出的对比，还是比较中肯的。...关于数据湖的技术实现方面可以了解下 delta lake这个项目（我司的平台部分功能在delta lake这个项目出来之前已经实现了一些功能）。...数据湖对于数据分析师来说对数据的操控性更强，但是要求也更高，不光懂业务，懂sql，懂数据，还要懂大数据处理技术，每个人都在处理自己需要的数据，会造成很多冗余数据存储和计算资源浪费，无法形成共性的可复用的数据层
大数据从无人谈及，到现在的大肆炒作，到底什么才是大数据，对于数据分析师，它有意味着什么？本文将为您解答。...我问自己…… 大数据之于数据分析师，它意味着什么呢？...数据分析师的主要关注点不应该是较低层的基础设施和工具开发。以下几点是数据分析的机会领域： 处理 ：掌握正确的工具以便可以在不同条件下（不同的数据集、不同的业务环境等）进行高效的分析。...可视化 ：掌握仪表板的展示技能，或者宽泛点来说，掌握数据可视化的技术是摆在数据分析师面前一个明显的机会（注：不要把数据可视化与现在网络营销中常用的“信息图”infographics相混淆）。...当前的“网站分析”的基础普遍并不足够成熟以支持真正的大数据的使用，填补技能差距，越来越多的“网站分析师”将成长为“数据分析师”。
数据分析师，简单切词为“数据”，“分析”，“师”。因此，获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，这就是一个数据分析师的基本工作内容。...自己做了两年数据分析师，真的觉得古语说的对，“功夫在诗外”。一名好的数据分析师，接到一个需求时，会更多考虑这个需求本身，包括要做的东西是什么，为什么这么做，还可以怎么做，怎么去做，关键点是什么。...下面简单谈下做一名数据分析师要经历的几个步骤： (1)获取数据 获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。...分析数据是整个分析的关键，也考验分析师的水平。好的分析师，可以根据趋势图，对比数据，敏锐的观察到很多问题。可是这需要对业务，对数据有很深的了解，才会把数据和业务结合起来，发挥两者的价值，完成需求。...做了两年数据分析师，自己的重心也在慢慢的转移。从刚开始技术学习，到后面技术+业务的结合，到现在自己又钻到业务，研究业务，慢慢发现：一名好的数据分析师，是一个好的产品的规划者和行业的领跑者。
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