數(shù)據(jù)分析分析怎么樣SEARCH AGGREGATION
回答:零基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，我將拆分為三個(gè)方面，行業(yè)前景、必備技能以及工作求職。首先，就行業(yè)而言，數(shù)據(jù)分析崗位是工作中最核心的競(jìng)爭(zhēng)力之一，在互聯(lián)網(wǎng)下半場(chǎng)，各大企業(yè)都進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，對(duì)數(shù)字分析人才的需求也越來(lái)越旺，數(shù)字分析崗位一般月薪都在10k以上，一線(xiàn)城市在20k-40k左右，其前景還是不可估量的。其次，對(duì)于必備技能來(lái)說(shuō)，一般是需要掌握Excel、SPSS，主流SQL語(yǔ)言，能夠使用python、R...
Shisui
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回答:優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師并不能速成，但是零經(jīng)驗(yàn)也有零經(jīng)驗(yàn)的捷徑。市面上有《七周七數(shù)據(jù)庫(kù)》，《七周七編程語(yǔ)言》。今天我們就《七周七學(xué)習(xí)成為數(shù)據(jù)分析師》，沒(méi)錯(cuò)，七周。第一周：Excel學(xué)習(xí)掌握如果Excel玩的順溜，可以略過(guò)這一周。但很多人并不會(huì)vlookup，所以有必要講下。了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時(shí)間轉(zhuǎn)換等。excel的各類(lèi)函數(shù)很多，完全不...
starsfun
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回答:一名合格的數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該掌握網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)：Python或R數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：Excel或者Tableau、MangoDB等數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)缺失處理等數(shù)據(jù)分析：線(xiàn)性回歸等數(shù)據(jù)可視化：Python或R的可視化包進(jìn)階級(jí)數(shù)據(jù)分析師：統(tǒng)計(jì)知識(shí)運(yùn)籌學(xué)知識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)掌握以上三個(gè)技能點(diǎn)便可稱(chēng)之為數(shù)據(jù)科學(xué)家至于面試要準(zhǔn)備些啥？Simply按照上面技能點(diǎn)一一準(zhǔn)備但是今天要說(shuō)的是一項(xiàng)奇淫技巧那就是--寫(xiě)一篇數(shù)據(jù)分析的推文在這篇推文...
qianfeng
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回答:數(shù)據(jù)分析通常有兩種出路：對(duì)算法做深入的研究然后去做數(shù)據(jù)挖掘、對(duì)業(yè)務(wù)有比較深刻的理解然后轉(zhuǎn)去做業(yè)務(wù)。除此之外，無(wú)其他出路。而說(shuō)實(shí)話(huà)，我不看好數(shù)據(jù)分析本身這個(gè)崗位。為什么不看好？首先我們對(duì)數(shù)據(jù)分析的工作做個(gè)拆解。大部分的數(shù)據(jù)分析有50%的時(shí)間在取數(shù)，還有40%的時(shí)間在跟產(chǎn)品經(jīng)理溝通：做AB實(shí)驗(yàn)以及做做效果回歸，最后還有10%的時(shí)間在做探索性分析?，F(xiàn)在在擔(dān)任數(shù)據(jù)分析崗的，可以跳出來(lái)說(shuō)一說(shuō)是不是?？墒巧厦?..
eccozhou
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回答:當(dāng)然非常不錯(cuò)，作為一門(mén)應(yīng)用廣泛的編程語(yǔ)言，python第三方庫(kù)擴(kuò)展豐富，針對(duì)數(shù)據(jù)可視化，提供了許多高效、簡(jiǎn)便的包可以直接使用，下面我簡(jiǎn)單介紹3個(gè)，分別是matplotlib、seaborn和pyecharts，感興趣的朋友可以嘗試一下：老牌工具matplotlib這是python一個(gè)非常著名的可視化工具，相信許多做過(guò)可視化的朋友都對(duì)matplotlib非常熟悉，專(zhuān)業(yè)強(qiáng)大、功能齊全、擴(kuò)展豐富，幾乎你...
notebin
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...一個(gè)格局，很多時(shí)候做OLTP，要用行式數(shù)據(jù)庫(kù)，做大量的數(shù)據(jù)分析時(shí)要用列式數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)樗梢詭?lái)十倍、百倍的速度提高。那么對(duì)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)的處理，我們要用做數(shù)據(jù)流的分析數(shù)據(jù)庫(kù)、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)；在手機(jī)上或者說(shuō)一些移動(dòng)...
...下 我在知乎關(guān)于《開(kāi)發(fā)一個(gè)業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜的系統(tǒng)，應(yīng)該怎么樣設(shè)計(jì)才能使項(xiàng)目的擴(kuò)展性更好？》做的回答。 既然業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜，那意味著項(xiàng)目前期的業(yè)務(wù)建模、需求分析、分析設(shè)計(jì)極為重要，直接拋開(kāi)這幾個(gè)階段進(jìn)入技術(shù)實(shí)...
一個(gè)軟件測(cè)試在職老人幫你詳細(xì)分析一下。先不說(shuō)軟件測(cè)試領(lǐng)域，你想轉(zhuǎn)行的話(huà)，得知道這個(gè)行值不值得轉(zhuǎn)，評(píng)判條件有四個(gè)： 1.行業(yè)大環(huán)境現(xiàn)狀客觀，所需人才不是飽和狀態(tài)。 ...
...維度進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合合并，最終生成了可以分析的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)分析方法 數(shù)據(jù)分析的方法，我們采用的是改進(jìn)型的funnel檢測(cè)模型，它有這些優(yōu)點(diǎn)：可以滿(mǎn)足針對(duì)不同的指標(biāo)，采用不同的算法的需求，不同的指標(biāo)有各自的特點(diǎn)，使用...
...維度進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合合并，最終生成了可以分析的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)分析方法 數(shù)據(jù)分析的方法，我們采用的是改進(jìn)型的funnel檢測(cè)模型，它有這些優(yōu)點(diǎn)：可以滿(mǎn)足針對(duì)不同的指標(biāo)，采用不同的算法的需求，不同的指標(biāo)有各自的特點(diǎn)，使用...
...才能利用起來(lái)？7.數(shù)據(jù)多了，但有多少企業(yè)真正花精力在數(shù)據(jù)分析、挖掘，基于大數(shù)據(jù)做業(yè)務(wù)決策？8.不同行業(yè)之間的大數(shù)據(jù)有多大的區(qū)別？如何區(qū)分共性與個(gè)性？企業(yè)的個(gè)性數(shù)據(jù)如何得到滿(mǎn)足？教育行業(yè)1.公有云的安全與審計(jì)問(wèn)...
數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心技術(shù)，也是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵所在。數(shù)據(jù)分析重要，但是，很多時(shí)候卻不知道該如何去做，面對(duì)大量的數(shù)據(jù)，卻無(wú)從下手。概括起來(lái)，經(jīng)常面臨的困難有：分析目的不明確分析方法...
...系，形成知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，十分重要2． ? 大數(shù)據(jù)擁抱云計(jì)算數(shù)據(jù)分析是一項(xiàng)很有意思的技術(shù)，其功能就是幫我們梳理數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)信息，并從信息中總結(jié)規(guī)律。當(dāng)數(shù)據(jù)量很小的時(shí)候，幾臺(tái)機(jī)器就能分析并解決問(wèn)題。但是，慢慢的當(dāng)數(shù)...
...止條件。 5、怎么理解遞歸？ 1）問(wèn)題雖然是層層遞歸的分析，但是用程序表示的時(shí)候，不要層層的在大腦中調(diào)用遞歸代碼去想，這樣可能會(huì)使你完全陷入到 遞 的過(guò)程中去，歸 的時(shí)候，歸不出來(lái)了，這些都是我們交給...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
一、活動(dòng)亮點(diǎn)：全球31個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋 + 線(xiàn)路升級(jí)，跨境業(yè)務(wù)福音！爆款云主機(jī)0.5折起：香港、海外多節(jié)點(diǎn)...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
蘇丹
