我今天分享的主题是一个数据分析师如何被滋养,思考我们如何从外界获得成长的资源,以及如何去培养自身成长的能力。 就我的经验而言,数据分析师还是分为四个阶段:助理数据分析师、初级数据分析师、中级数据分析师
TA说:之前我在回答里写过,数据分析师和圣骑士职业很相似,都需要“门门通”。最近,我尝试对数据分析师的能力和工具体系进行梳理,以下内容为一家之言,仅供参考。
文章来自天善智能大数据社区 www.hellobi.com 博客专栏 陈丹奕 欢迎更多在大数据、数据分析、数据挖掘和商业智能 BI 领域的一线技术爱好者、咨询顾问、CTO等加入 www.hellobi
近几年来,随着人工智能、大数据的兴起。数据分析师、数据挖掘工程师几乎成了高薪职位的代名词,不过很多人并不太清楚数据分析师的岗位职责和能力要求。今天我们就来聊一聊,企业数据分析师、数据挖掘工程师到底需要哪些能力储备?
数据分析的任务必须是明确的,带着问题出发。它可以是一张简单的报表,也可以是专题或者综合分析。
GPT-4替代初级数据分析师的成本只有0.71%,换成高级数据分析师则是0.45%……
CDA(Certified Data Analyst),即“CDA数据分析师”,是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,面向全行业的专业权威国际资格认证,旨在提升全民数字技能,助力企业数字化转型,推动行业数字化发展。 //v.qq.com/txp/iframe/player.html
编者按:2012年10月《哈佛商业周刊》上面发表了一篇专栏,文章称“数据科学家”是21世纪最最性感的工作。在美国,数据科学家的年收入已超过律师和医生,无怪乎有人惊呼“告诉你的孩子不要成为医生而要成为数
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
还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程?《利用Python进行数据分析》含有大量的实践案例,你将学会如何利用各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地解决各式各样的数据分析问题。
最近,数据分析师圈子大家在讨论GPT-4对他们的工作有什么影响:是替代还是辅助?个人认为GPT-4可以帮助我提高工作效率和质量。
▊《Excel革命!超级数据透视表Power Pivot与数据分析表达式DAX快速入门》 林书明 著 电子书售价:39.5元 2020年07月出版 Power Pivot,又称超级数据透视表,是Excel 中一个全新的、强大的数据分析工具,堪称Excel 的一项革命性的更新。本书将带你快速学习并掌握Power Pivot 数据建模与DAX(数据分析表达式)的相关内容,帮助你显著提升Excel 数据分析能力。 本书在Power Pivot 与DAX 的讲解上具有一定的新颖性、独特性,读者对象为具有一定Exce
前两天,Microsoft放出大料:在Excel中可以直接使用Python了。这使得在Excel电子表格中整合Excel和Python进行数据分析成为了可能。
阅读建议:本文和大家分享一下数据分析是如何进阶的,内容相对轻松,可在闲暇时拿来品品,欢迎「分享」给你的小伙伴们哦。
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。
数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业,相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析,也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。 最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题,get到了许多打开数据分析的正确姿势,现在就好好归纳总结一哈。 一:编程能力 是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里,我定位的是高级数据分析师,所以编程能力尤为重要,我把它放在了第一位。 有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用
“到底咋样算进阶?”是很多做数据的新人同学很疑虑的问题。网上的文章铺天盖地的都是“如何入门”,“如何快速入门”一类。可真正做上数据分析以后才发现:根本学的就是个屁。每天都在跑数,真正的算法工作离自己一万多里。所以到底前途是啥?
随着数据分析和可视化工具的广泛应用,Tableau和Power BI已成为行业标准的分析工具,而Python则作为数据科学的主流编程语言,广泛用于数据处理、分析和机器学习。本教程旨在介绍Tableau、Power BI与Python的基本使用方法及其在数据分析中的应用。
在大数据时代,每天都有大量的数据涌现出来,因此各地的企业都摩拳擦掌想从海量数据中挖宝。他们越来越依赖数据科学家利用数据创造的商业价值。
私以为,数据分析行业是可以长期发展下去的,但是对于数据分析师的专业技能的要求会越来越严格。
ChatGPT 的代码解释器,现在更名为高级数据分析,已经发布一段时间了。它于2023年7月6日推出,是由OpenAI开发的插件,允许用户上传数据并对其进行分析。这可以包括清理数据、创建可视化图表和总结数据。
在数据驱动的今天,SQL(结构化查询语言)已成为数据分析师和数据库管理员不可或缺的工具。然而,随着数据量的增长和查询复杂性的提高,仅仅依赖传统的SQL工具可能无法满足高效、准确的数据分析需求。
作者:谢佳标 微软中国MVP,多届中国R语言大会演讲嘉宾,目前在创梦天地担任高级数据分析师一职, 作为创梦天地数据挖掘组的负责人,带领团队对游戏数据进行深度挖掘,主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。 《R语言游戏数据分析与挖掘》新书上市已经有一个多月,各大网店均有销售。这是一部从大数据技术和游戏业务双重维度讲解如何利用结果数据指导商业决策的实战性著作,乐逗游戏高级数据分析师撰写,是他近10年数据挖掘与分析经验的总结。数据是无价的,只有当数据被挖掘分析并帮助到企业的时候才是有价值的。传统的数据分析
最近我招了一个高级数据分析师,90后。 一个月5W,招进来之后发现,我给钱给少了! 为什么这么说呢? 因为真的太省心了! 你让他简单出个报告,他可以给你从好几个维度进行数据分析,得出具体方案,还把利弊分析得清清楚楚。 这样的年轻人,对于前辈真的太有杀伤力了。 反观周围很多人,还在用过去的方法和思维解决现在的问题,这种不能朝前看的人将很快被清洗出局。 时代在变,企业对人才的需求也在变,当数据化的浪潮来袭时,没有人能独善其身。 那么问题来了: 如何才能成为顺应时代发展趋势,成为数据时代的“弄潮儿”? 数据分析
导语:GPT最大的问题就是它的回答可能是正确的,也可能是错误的,我们在无法分辨时就不能相信它说的话。本系统文章基于最新的GPT-4V版本,给出一些解决方案,让答案可信,从而让GPT可以真正的被用起来。
它是日常工作中最常用的工具,如果不考虑性能和数据量,它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走,Excel依旧是无可争议的第一工具。
原文作者:Helen Mayhew, TamimSaleh, and Simon Williams 翻译:Peiwen Lin , Youjun Zhai 校对/编辑:Youjun Zhai 你的数据
它是一个用于科学计算的Python发行版,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
numpy已经能够帮助我们处理数据,能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题,那么pandas学习的目的在什么地方呢?
很多学习数据分析的同学也都有这样一种困惑“为什么学了那么多工具,还是不会数据分析?”,原因无外乎两个,一是只学到了碎片的知识,没有建立知识之间的连接,无法形式自己的知识体系,二是缺乏实践,导致无法形成
如果你已经决定把Python作为你的编程语言,那么,你脑海中的下一个问题会是:“进行数据分析有哪些Python库可用?” Python有很多库可用来进行数据分析。但不必担心,你不需要学习所有那些可用库。你只须了解5个Python库,就可以完成绝大多数数据分析任务。下面逐一简单介绍这5个库,并提供你一些最好的教程来学习它们。 1.Numpy 对于科学计算,它是Python创建的所有更高层工具的基础。以下是它提供的一些功能: 1. N维数组,一种快速、高效使用内存的多维数组,它提供矢量化数学运算 。 2. 你可
“大数据”时代到来了吗? 潮流是一股可笑又可敬的力量:今天,如果打开任何媒体,要是不提“大数据”,恐怕都不好意思出版。这股潮流,铺天盖地,连国家领导人都不例外。问题在于:为什么人人言必称大数据? 数据的价值,随着数据量的几何级数增长,已经不再能够通过传统的图表得以显现,这正是为什么商业智能还没来得及流行,便已被“数据分析”挤下舞台。因为,价值隐藏在数据中,需要数据分析方可释放这些价值。数据分析能力的高低,决定了价值发现过程的好坏与成败。可以说,没有数据分析,“大数据”只是一堆IT库存,成本
今天换个话题:聊聊数据分析,大家阅读过我之前的文章,肯定能发现,我是比较喜欢拿数据说事的。透过真实的数据能看清很多事情的本质,猜测臆断往往是不靠谱的。
不仅全面升级强化了服务的安全性和隐私性,还能无限制的进行更高速的GPT-4访问、处理更长的输入、拥有更长的上下文窗口、高级的数据分析功能以及定制选项等。
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”。
随着数据和信息的急剧增长,对数据分析和可视化工具的需求也呈现出爆发式增长的趋势。由OriginLab公司开发的Origin软件是一款全面的数据分析和可视化工具,可以帮助用户快速轻松地处理和分析各种类型的数据。本文将对Origin软件的功能和应用进行全面的研究,提供详细的介绍和实践案例。
因为鸭鸭对数据比较敏感,喜欢探索数据背后的事情,思考他的业务逻辑,这也是我选择数据分析的原因,直观! down to earth!
本篇文章汇总了国外2018年商业智能领域多份权威报告,将普遍受到认同的核心观点进行梳理,包含AI、移动BI、自助式BI、云部署、数据治理、增强型BI等多个方向,力求为读者呈现清晰的2019年商业智能蓝图。
作者:manu jeevan prakash 编译:姚佳灵,康欣 欢迎个人转发朋友圈;其他机构或自媒体转载,务必后台留言,申请授权 如果你已经决定把Python作为你的编程语言,那么,你脑海中的下一个
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。
很多朋友问沈老师,我是学统计分析的,为什么我还是不知道如何应用呢? 问题:沈浩老师,我有些问题想跟您请教一下,我现在从事的工作是互联网行业数据分析工作,我以前学的专业是统计学,但是工作中有很多多元统
导读:MongoDB是一个开源文档数据库,旨在实现卓越的性能、易用性和自动扩展。Pandas是受R数据框架概念启发形成的框架。
Origin是一款图形可视化和数据分析软件,是科研人员和工程师常用的高级数据分析和制图工具。是公认的简单易学、操作灵活、功能强大的软件,既可以满足一般用户的制图需要,也可以满足高级用户数据分析、函数拟合的需要。 不同于当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab,Mathmatica和Maple等,Origin不需要计算机编程知识和矩阵知识,也不需要熟悉其中大量的函数和命令,就像使用Excel和Word那样,只需点击鼠标,选择菜单命令就可以完成大部分工作,获得满意的结果。 •可以在公众号后台回复『030
说不会对数据排序的举手,所有的手都放下了。拿到数据,谁还不会排序吗?就连你在打牌时都在排序。 可是这一小小的操作,在数据分析中到底有多重要,有人知道吗?我们先来看一下排序的动态原理图,是不
说不会对数据排序的举手,所有的手都放下了。拿到数据,谁还不会排序吗?就连你在打牌时都在排序。 可是这一小小的操作,在数据分析中到底有多重要,有人知道吗?我们先来看一下排序的动态原理图,是不是很直观!
“互联网每2天产生的数据量,与2003年之前产生的数据总量一样多;短短三天,网民便会发送超过10亿条的推特消息;每天有500万条交易事件被记录。” “IBM首次赞助全国大学生数学建模竞赛,并设立专门奖项,激励大学生对数据分析和建模的兴趣” “麦肯锡发布大数据报告中预测,到2018年美国的高级数据分析人才的缺口将达到人才实际供给量的50%-60%。 “美国劳工统计局就预测,在未来8年,对数据分析专业人才的需求将增长24%。”
公开直播课时间:2015年7月25日周六晚20:00-21:00 上课方式:QQ直播, QQ群:465863192 (报名直接加入QQ群) 讲师介绍: 谢佳标 目前就职于一家上市游戏公司的高级数据分析师,主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。本人从事数据挖掘建模工作已有8年,曾经从事过咨询、电商、电购、电力、游戏等行业,了解不同领域的数据特点。有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验,部分研究成果曾获得国家丏利,同时也是公司R语言和数据分析培训的内部讲师。 拥有扎实的数学、统计学基础,对数字敏感,具
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