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. 懂管理 懂管理一方面是为了指导数据分析框架的搭建，如刚才介绍的数据分析六步曲的第一步确定分析思路就是需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟管理理论，那你如何指导数据分析框架的搭建，以及后续的数据分析开展呢 懂分析 懂分析是指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。 数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
事后：复盘总结，专题分析，出数据报告，评估方案效果或者某业务操作(产品改版、运营活动、系统故障等)产生的交易影响，对业务上的数据波动归因等也是常见的数据分析工作； e.g. 大数据平台(Hive/Spark等)、机器学习框架(Tensorflow/Mahout等)等，趁手的工具一定要熟练使用(详情可参见数据分析常用工具) 架构：使用工具来搭建整合数据分析流程的系统或者数据产品 数据分析的两个主要分支方向——分析和挖掘，不管是哪个方向，基本的数学知识和机器学习算法都属于必备技能： 分析偏业务 自上而下的“理论”或者业务驱动； 和产品、运营打交道比较多(工作输出对接主要就是这两类同事 )； 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 ，时间是人类唯一宝贵的资源)，另一方面沟通能力是外显的职业能力(大家看得到)，建议阅读《金字塔原理》； 以上，是笔者对数据分析师这个职业的一点看法，真实的世界往往比能够记录下来的世界更复杂、更丰富，正如文章开头提到的
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，对自由职业进行大数据分析。 由于Freelancer.com代表线上的自由职业，并不代表所有的自由职业划分，请勿以本文结论以偏概全。 简介 Freelancer.com成立于2009年，后收购了数家自由职业者公司。 成为世界上自由职业者相关网站的领头羊，分析该网站的数据能够窥见自由职业的现状和发展趋势。 【重点推荐】以下分析均在在线互动版本中包含，请在电脑上点击查看，图片更清晰，可互动。 总结 Freelancer.com的数据很有意思，具有15年以上的历史数据并且数据大部分可见。在分析这些数据的过程中可以发现很多有意思的点，由于篇幅所限在这个报告中不能一一呈现。 如果您对这个报告以及分析感兴趣，希望从数据中发现更多有意义的洞见，请留言回复。
大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。 大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。 有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。 而据了解，一所专业的数据分析公司必须拥有5人以上拥有资格证书的数据分析师方能注册，“成为一名数据分析师需要考两个资格证。” 见新华网：大数据催生新兴职业 数据分析师成IT界“大熊猫”
CSDN主页：（全是干货） https://blog.csdn.net/as604049322 需求与背景 某公司旗下有很多便利店，但近期却发现个别门店存在全职帮兼职打卡的情况，为此总部领导决定对所有门店的打卡时间数据进行分析 ，将每一个门店，全职人员和兼职人员上班卡、下班卡其中之一相差1分钟以内的数据找出来，然后再具体调查。 下面我们的任务就是以兼职人员数据为基准，找出相同门店全职人员上班卡、下班卡其中之一相差1分钟以内的数据： 解决需求 首先读取数据（已脱敏）： import pandas as pd excel = pd.ExcelFile 由于两张表的数据列名一致，我们可以将两张表拼接起来，方便分组： df_fulltime["类型"] = "全职" df_parttime["类型"] = "兼职" df = pd.concat([df_fulltime 不过上述数据并没有能够匹配的数据，我们选个有结果的分组进行测试： g = df.groupby(["区域", "门店", "日期"]) df_split = g.get_group(("DB区域", "
被《HR管理世界》评为七大赚钱行业之一，也被视为我国21世纪的黄金职业。在这样的背景下，有些网友想进入到数据分析行业，但对如何规划自己的职业之路比较迷茫。 这个话题可以分解为三个具体的问题： 1、数据分析有哪些发展方向？ 2、数据分析的晋升空间有多大？ 3、如何规划数据分析的职业之路？ 那么企业中数据分析岗的职位名称具体有哪些？数据分析岗的需求在不同城市和行业间是如何分布的呢？ 1、数据职位名称：有很多啦，按分析层级分，有调查员、分析助理、分析专员、项目经理、研究主管、研究经理、研究总监等；按分析内容分，有投资分析、战略分析、媒介分析、信用分析、网站流量分析、财务分析、客户分析等 为什么我在统计数据分析岗的需求量时，在智联招聘上输入的关键词是“分析”，而不是“数据分析”呢？因为像战略分析、投资分析等岗位虽然没含有“数据”字样，但仍是数据分析岗。
数据分析从业这么多年，既有庆幸也有焦虑，庆幸的是能进入互联网行业，吃到行业红利从而有一个较高的起薪，焦虑的是数据分析的门槛并不高，而且有明显的职场天花板。 我自己的感觉也是如此，身边很少有经验很丰富的数据分析师，大都从业5年以内，10年的大都转管理或转做其他职位。 结合最近的发展趋势，感觉可以走以下2条路： 1、找到一个数据分析的应用场景，走业务为主，数据分析为辅的路线； 有非常多职位名称不是数据分析，但做的就是数据分析的工作，最普遍的就是财务分析了 PayScale 可以看到大头是往财务分析>财务总监这条路走，如果你有财务背景又想做数据分析，可以考虑往财务分析走，企业可以没有数据分析，但不能没有财务分析，财务是数据分析里边最普适的一个应用场景。 市场上有很多这样的公司，比如做数据咨询业务的公司，艾瑞、易观、尼尔森、华通明略等，在里边做数据分析业务，你的职场顶点绝不是BI总监。
该思维方法的关键是：建立长远目标、全局观念、整体概念、完整地分析数据，不做井底之蛙。 三、下切思维 数 据是一个过程的结果反映，怎样通过看数据找到更多的原因以及隐藏在现象背后的真相，需要我们下切思维，把事物切细了分析，把过程拆分细了分析。 此时 关键是要知道数据的构成、分解数据的手段、对分解后的数据的重要程度的了解。也就是说那些数据需要分解分析？ 这也如同 显微镜原理 四、求同思维 当一堆数据摆在我们面前时，表现出各异的形态，然而我们却要在种种的表象背后，找出其有共同规律的特点。 关键是找到共性的东西进行分析，还要客观。 八、离开思维 通过数据分析，你发现你处在一个不太有利的地位，那么，此时，你就要有离开思维去替你想办法，离开困境 。 关键是学会自我调节，自我放松。 实际情况如：遇到难解的结，你怎么办？
文章目录 一、商业数据分析概念 1.商业数据分析引入 2.什么是商业数据分析？ 3.所需技能 4.基本分析流程和供应链各个环节 5.商业理解 6.需要用到的工具 二、数据特性 1.数据粒度 2.数据质量与形式 3.数据隐性 三、数据分析类型、可视化与数据驱动开发团队 1.不同类型的分析 2.数据可视化 3.数据驱动开发团队 一、商业数据分析概念 1.商业数据分析引入 先列举几个案例： （1）请估计一下2020年八月份在北京卖出有多少双鞋子？ 基于数据通过分析手段挖掘出商业价值，解决商业问题，并通过分析商业问题建立相应的分析模型。 上面的几个案例都可以通过数据分析的手段得出结论。 三、数据分析类型、可视化与数据驱动开发团队 1.不同类型的分析 不同类型分析的复杂度和价值如下： ?
我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。 1为什么要做数据分析师？ 而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。 2我的职业规划： 对于数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。 研一开始我当时虽然有课，不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的兼职，内容是为三星做竞争对手分析，当然分析框架是leader给定了，我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作，不过通过兼职，我接触到了咨询行业 再之后去了易车，在那里兼职了一个多月，参与了大众汽车销量数据短期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少，也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某个拟合曲线作为预测值
难怪《哈佛商业评论》的一篇文章里将数据分析称作“21世纪最热门的职业。” 对有志进入“大数据”职业领域的人来说，首先要搞清楚的一件事就是它的职业门槛有哪些。这个问题看似简单，实则复杂。 在这一点上，中美两国公司对大数据人才的期望体现出了一些不同的特点。 我们先来看国内的，在网上搜索“数据分析师”这个职位，百度显示的最新招聘信息约有近9000条。 /PHP 构建中等规模的数据分析系统, 有丰富的脚本处理数据经验。 再看看百度自家招聘数据分析师的职位要求： · 统计，数学，数据挖掘等专业； · 互联网行业分析领域两年以上工作经验者优先； · 扎实的机器学习/NLP理论和技术基础，能熟练使用SPSS/SAS/MATLAB 综合其他一些公司的相关职位招聘要求，大体上国内公司最看重的素质归纳起来有：能熟练使用数据分析工具（掌握SPSS/SAS/MATLAB是基本技能，有些公司会增加特定要求）；有2-3年的工作经验；对数字敏感
”数据分析师作为一个出现时间不长的工种，大数据时代下，成为螺丝钉还是成为龙头，需要尝试新的可能。” ◆ ◆ ◆ 数据分析师的职业规划 数据分析师手中拥有一座宝藏。 刘普成是中国最懂互联网数据分析的人之一。北大ccer硕士出身，做过公务员，这位业界资深的大牛，曾先后任职于百度、豆瓣、豌豆荚，对产品、设计、运营等互联网业务有着深刻的理解。 在技术提升的同时，数据分析师还必须考虑职业发展规划的问题。 数据分析师的职业发展，是八年来刘普成一直在思考的问题。 站在数据高地的人，更容易培养宏观、全面的视野，这为一个人的职业发展，带来了天然的优势。 ◆ ◆ ◆ 数据分析师的进阶之路 数据分析师不能只成为一个技术专家，要成为可以影响公司运作的人。 刘普成花了将近十年，解决了职业成长的难题。他坚信，每一个坐拥大数据的分析师，手里都潜藏着一座宝藏。
我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。 为什么要做数据分析师? 而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人 才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥 无几。 我的职业规划 对于数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。 研一开始我当时虽然有课，不 过很幸运的找到一份一周只需去一两天的兼职，内容是为三星做竞争对手分析，当然分析框架是leader给定了，我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的 工作，不过通过兼职，我接触到了咨询行业 再之后去了易车，在那里兼职了一个多月，参与了大众汽车销量数据 短期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少，也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某个拟合曲线作为预测值
难怪《哈佛商业评论》的一篇文章里将数据分析称作“21世纪最热门的职业。”对有志进入“大数据”职业领域的人来说，首先要搞清楚的一件事就是它的职业门槛有哪些。这个问题看似简单，实则复杂。 在这一点上，中美两国公司对大数据人才的期望体现出了一些不同的特点。我们先来看国内的，在网上搜索“数据分析师”这个职位，百度显示的最新招聘信息约有近9000条。 (R/SAS/SPSS/Matlab),实现优化算法；· 至少熟悉一种数据库，熟练运用SQL,有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验；· 熟练使用JAVA/C++/Python/PHP 构建中等规模的数据分析系统 再看看百度自家招聘数据分析师的职位要求：· 统计，数学，数据挖掘等专业；· 互联网行业分析领域两年以上工作经验者优先；· 扎实的机器学习/NLP理论和技术基础，能熟练使用SPSS/SAS/MATLAB等工具 综合其他一些公司的相关职位招聘要求，大体上国内公司最看重的素质归纳起来有：能熟练使用数据分析工具（掌握SPSS/SAS/MATLAB是基本技能，有些公司会增加特定要求）；有2-3年的工作经验；对数字敏感
其实从数据挖掘的起源可以发现，它并不是一门崭新的科学，而是综合了统计分析、机器学习、人工智能、数据库等诸多方面的研究成果而成，同时与专家系统、知识管理等研究方向不同的是，数据挖掘更侧重于应用的层面。 因此来说，数据挖掘融合了相当多的内容，试图全面了解所有的细节会花费很长的时间。因此我建议你的第一步是用大概三个月的时间了解数据挖掘的几个常用技术：分类、聚类、预测、关联分析、孤立点分析等等。 2.如果单纯从建立挖掘模型的角度来说，挖掘人员的确不必是程序员，只要应用合适的挖掘算法，基于分析数据进行建模，并对模型进行调优就可以了。 说白了，数据挖掘就是一种分析问题的手段，问题一直会有，解决问题的手段也就一直有存在的必要。 但是，在数据挖掘方面，曾经请教过你，数据挖掘人员的工作性质。一种是在甲方做分析人员，利用所掌握的数据挖掘知识来解决一些业务问题。
呆过的公司里边做数据分析的女生很多，相比男生，女生更坐得住，可以一整天细细地码一堆SQL不烦躁，也可以细细地把Excel抠得比PPT还美观，这导致了数据分析部门男女一般55分，甚至阴盛阳衰。 女生的话，首先是性格上适合做数据分析，如果是数学、统计学背景的话更是对口，乘着大数据的风，越来越多的公司开设了数据分析的岗位，就我目前的公司（电商）来说，光数据分析Title的职位超过300人，分散在各个部门 其他行业如通信（移动、电信）、零售服装（屈臣氏、欧时力）也有很多数据分析的机会。 建议去大公司做数据分析，数据分析毕竟不是前台业务职位，只有公司规模到一定程度才会精细化业务，通过数据运营拉动增长，这样的公司才会对数据足够重视，才愿意花钱养一个数据分析的团队，个人才有向上发展的空间。 从她们的经历你也知道该去什么公司~ 另外在该问题的知乎回答下，总结了以下女生从事数据分析的优势： 作为一个女孩子，沟通技巧会比男生有优势，当数据分析做到资深时，沟通会越来越重要，如何理解客户意图，如何讲好数据故事
我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。 为什么要做数据分析师？ 而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人 才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥 无几。 我的职业规划： 对于数据分析，有一句话说的非 常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。 研一开始我当时虽然有课，不 过很幸运的找到一份一周只需去一两天的兼职，内容是为三星做竞争对手分析，当然分析框架是leader给定了，我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的 工作，不过通过兼职，我接触到了咨询行业 再之后去了易车，在那里兼职了一个多月，参与了大众汽车销量数据 短期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少，也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某个拟合曲线作为预测值
经常有同学发出这种感慨，然后到处发《数据分析师是干什么的》《数据分析师、数据工程师、数据运营、数据挖掘工程师、商业数据分析师、我随便写个什么分析师之间到底有什么区别》一类的帖子。 之所以会这样，是因为大家看的常常是理想状态下的数据分析岗位职责与内容。 从本质上讲，数据分析是个技能，人人都可以学，人人都可以用。 数据分析工作，最终还是要分配到某一个部门的某一个岗位。 蛋疼就从岗位开始…… 因为数据分析不像销售、产品、运营一样是刚性岗位，大部分企业并不依靠数据分析挣钱吃饭。 搞得能力向下兼容的招聘风气日盛。领导们想当然的以为“算法那么复杂，那么牛逼，找一个会算法的不就什么问题都能解决了？” 还真搞不掂。因为能力归能力，工作归工作。 可怜的基层表哥表姐们，往往都是新入职没两年，在公司人都不认识几个。别说分析问题了，连张嘴问别人问题，都会吃一个白眼：“关你什么事，做你的去”。这样的状态真的分析不了啥。
通过采集招聘网站大数据职位信息、利用数据清洗、数据分析、jieba分词、数据挖掘完成整体项目的开发工作。 任务包含爬取招聘网站大数据职位信息、使用BeautifulSoup清洗职位信息网页、使用PySpark对智联数据进行分析、对招聘职位信息进行探索分析、使用结巴分词对岗位描述进行分词并将关键词统计、利用Echarts 将职位分析结果进行可视化、建立职位模型对应聘人员进行相似度的计算。 目录 1 爬取招聘网站大数据职位信息 1.1 知识前述 1.2 代码详解 1.3 完整代码 2 对招聘职位信息进行探索分析 2.1 知识前述 2.2 代码详解 2.3 运行结果 2.4 结果分析 3 ', city, 100) 2 对招聘职位信息进行探索分析 2.1 知识前述 1.matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。
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