阶段一、业务数据分析师 课程一、数据挖掘/分析师之硬技能 - 必备常用工具使用与高级技巧 本部分内容主要介绍了数据挖掘、分析师、数据产品经理必备的常用工具的,主要有 Excel,Visio,Xmind,PPT的涉及图表数据分析方面的高级技巧,包括但不 ...
以下是一位在数据分析领域打滚了N年后,写下的一些体会,一定能给新人一些借鉴的地方。 总结的不错,大家可以借鉴学习哦 一 数据分析师有哪些要求 理论要求及对数字的敏感性,包括统计知识 市场研究 模型原理等。 工具使用,包括挖掘工具 数据库 常用办公软件 excel PPT word 脑图 等。 业务理解能力和对商业的敏感性。对商业及产品要有深刻的理解,因为数据分析的出发点就是要解决商业的问题,只有理 ...
2017-04-07 18:07 3 8854 推荐指数:
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数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识的过程,这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 第一,目标律:业务目标是所有数据解决方案的源头。 它定义了数据挖掘的主题:数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。数据挖掘主要不是一种技术,而是一个过程,业务目标是它的的核心。 没有业务目标 ...
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催泪:程序猿转战BDA大数据分析师的经历 本着高薪就业的原则,颤抖着走向 IT互联网公司,果不其然,我的秀发抛弃了我,我的痘痘重新宠爱我。 做了后端开发之后,每天都在创造 ...
30岁转行做大数据分析师为时不晚,但是我不建议大家盲目转行。为什么这么说?30岁正值人生的关键时期,如果工作正出于上升期或者比较稳定的状态,一般不会轻易转行,因为转行的风险比较大。当然如果你已经下定决心转行大数据分析师,那么一定要提前预判各种困难出现的可能性,同时制定详尽完备的学习提升计划,为达成 ...
与其他一些相关工程职位一样,数据科学家的影响力与互联网同进同退。数据工程师和数据分析师与数据科学家携手共同完成这幅“大数据时代”巨作。他们共同努力拟定数据平台要求,基础和高级算法,提供数据分析和展示所需的可视化工具,并将价值创造以易于理解,富于见解的方式反馈给其他部门。 三者之间的定义又是 ...
数据分析师养成之路之keras:(Modelcheckpoint,交叉验证等实现篇) 鲁鲁酱1996 2018-07-23 14:40:27 4626 收藏 4展开1.数据集的划分和打乱:主要学习一下,permutation的使用方法,代码简单,这里不多讲解 data=np.load(open ...
东西。 这几天和一个圈里的好友聊天,问我怎么来看待现在的工作状态。她也是一个做网游数据分析的分析师,她说一 ...