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我的跨专业数据分析转行之路

我本科就读的是一个非临床类医学相关专业,在大四近一年的专业实习过程中意识到自己并不想在本专业领域内继续发展,彼时互联网行业发展如火如荼,从《人人都是产品经理》一书,我知道了并不是只有计算机专业才能进入互联网行业 最后还是因为本专业加上大药企实习经验,毕业后进入一家互联网医疗公司做销售,这就是我和数据结缘的开始。 再加之近年来数据分析的发展前景非常之好,全世界的大学都在扩招数据专业的学生,当时立即就做出了辞职学习再就业的决定。 我举一个例子,比如后天去面试一家电商公司,它家的岗位职责就是对电商数据处理和分析,假如我们之前并没有电商数据分析经验,这个时候就要去看李奇老师的电商案例,去网上搜一些电商数据分析常用的指标,在面试时适当引用 CDA数据分析就业班课程是专门为想要从事数据分析类工作所研发的精品课程,该课程包含Excel、Power BI 、Tableau等业务数据分析相关内容以及数据挖掘的数学基础、SPSS软件基础、运用SPSS

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java专业是什么专业,写的太详细了「建议收藏」

服务提供者过滤器的实现原理 10.4消费者过滤器的实现原理 第11章:Dubbo中新增的etcd3注册中心的实战内容 ————Dubbo注册中心扩展实践 11.1 etcd背景介绍 11.2 etcd数据结构设计

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    中国留学生抢读数据分析专业

    7月22日电 综合美国《世界日报》报道,全球大数据(big data)时代来临,很多民众感受到大数据带来的便利和好处,由于巨量数据需要分析分析员则成为很多企业和公司必备的职位,连一些看上去和数据毫不相关的企业 ,也用分析员进行数据分析并提出改善建议。 由此而产生的数据分析以及统计等大学相关专业则成了“香饽饽”、“金饭碗”,很多赴美中国留学生争相申请,这类专业收入高,水涨船高,入学竞争越来越激烈。 随着大数据概念越来越普及,很多中国留学生也“闻风而动”,大量申请相关专业,诸如统计、数据分析专业,涌入大量中国学生,导致竞争异常激烈。 分析称,市场对数据类人才的追求,也使得很多大学开始开设专门的数据分析专业。如南加州大学的马歇尔商学院,就专门开设商业数据分析(Business Analytics)的硕士项目。

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    2021高考热度最高专业,大数据分析告诉你

    别着急,前辈我已经为大家整理出了一份最详细的高校与专业数据分析报告,建议家长和考生们,直接转发收藏。 ▲全国专科(高职)院校热度TOP15 03 时下最热门的专业是什么专业? 学校了解差不多了,是时候关注起选专业的问题了。 按照过来人的说法,学校很重要,但在择业方面,专业更重要。 ▲就业岗位分布 04 最适合女生的专业是什么? (近水楼台先得月) 以上对各高校、各专业的情况做了一些统计和数据分析。不过每年高考过后,还有一个问题格外受人关注,那就是适合女生报考的专业是什么? 之所以这么说并不是歧视女性,而是女生的生理、心理特征都与男性有较大不同,男女双方擅长的方向也不一样,因此在专业选择上,会存在差异。 到底适合女生的专业是什么?我们可以以数据结果说话。 ▲高校数据样例 ☆本科专业数据 ? ▲本科专业数据样例 ☆专科(高职)专业数据 ? ▲专科(高职)专业数据样例

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    数据分析的基本思想是什么

    那么,数据分析就是不断地求真,进而持续地务实的过程!用一句话表达就是用数据说话,用真实的数据说话,说真话、说实话、说管用的话。 1.用数据说话 数据本不会说话,但是面对不同的人时,就会发出不同的声音。现在我们以《荒岛售鞋》这个老故事为引例,从数据分析的角度来解读,看看能不能开出新花? 从数据分析的角度看,你受到了什么启示?请注意这里说的数据分析的角度,如果你得到的启示是:铁木真领导的郭靖与杨康不是1个老男人+2个帅小伙的Gourp,而是教练型的Team。那么,抱歉! 4.说管用的话 说管用的话是指深入分析数据的实质,挖掘数据的内涵,而不是停留在数据的表层,说些大话、空话或者套话。这就要求在数据分析时,首先明确分析的目的,其次是选择恰当的方法,最后得出有用的结论。 原假设是什么?硬币出现正反的概率是0.5。所以,我们可以大胆地推断,硬币本身就是一个两面都是正面的硬币,所以说第11次出现正面的概率是100%,或者接近100%。大家是不是有异议呢?

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    如何搭建属于你的专业Python大数据分析环境

    01 什么是数据科学 数据科学通常被描述为统计和编程的交集。在本文中,我们讲介绍如何在你的电脑上设置立专业数据科学环境,这样你就可以开始动手实践与流行的数据科学库! 什么是专业数据科学环境? 有许多有实践经验的数据科学家继续使用R -特别是如果他们有很强的统计学背景。 但总的来说,Python是一种更通用、更流行的编程语言,它可以更容易地解决更广泛的问题,从web抓取和数据清理到建模和构建仪表板或生产您的模型。如今,大多数数据科学家都在使用Python 3。 它还包括很多你需要的数据科学的软件包,像pandas,statsmodels和scikit-Learn。 安装过程取决于你使用的是Windows还是Mac或者是linux系统。

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    数据分析体系是什么?该怎么搭建?

    有同学问:经常听到“搭建运营分析体系、搭建业绩监控体系、搭建商品分析体系”等等要求。可到底数据分析体系是什么?似乎经常看到的,只有AARRR五个字母,又语焉不详。到底怎样才算是建了个体系? 搭建数据分析体系,是从初级数据分析向高级发展的必备一环。留心看哦。 搭建数据分析体系的常见错误 1、罗列指标,没有重点。 很多文章一讲数据分析体系,就铺陈了大量指标。先看哪个,后看哪个,根本没说明。 其次,部门内有职级高低,要具体区分:谁需要看报表,他的责任与关注点是什么。同样是销售,部门领导关注的是下属队伍的排兵布阵,重点在什么区域,主打什么产品。 好的数据分析师,要像眼科医生一样。配眼镜可能有很多专业的方法,有很多专业的工具,可在配的过程中,却医生纠结的不是自己的理论,而是关注用户看的清不清楚,不断问用户“这样可以吗?这样更清楚吗? 用专业的方法服务个性化需求,这才是专业的人干的事。与大家共勉。

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    数据分析体系是什么?该怎么搭建?

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    数据分析师,你是什么段位?

    文章期号:20190702 不断磨练,不断进阶,你就是王者 数据分析师的每一个段位的成长都是围绕着“数据分析链条环”技能提升和工具改造来完成数据分析能力的进阶。 数据分析师的成长”离不开【两个维度】的关联分析:成长段位+数据分析链条环的升级。 数据分析能力的提升过程简单的描述为:从感性经验的依赖开始不断的逼近理性数据的描述推断。 数据分析本身是:数学统计+工程效用产生的数据科学,是一个交叉性的学科。 这里为了更好的作答,我们将数据分析师的成长段位分为:青铜,白银,黄金。 数据分析链条环:资料数据的收集,资料数据的清理,资料数据的存储,资料数据分析,资料数据的可视化。 1,青铜阶段的分析链条环 (薪资:8k-10k): 怎么收集呢? 才是数据分析师最高的能力,也只有这样才能发挥出一个优秀数据分析师的真正价值。

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    用最专业数据分析,做最好的人员招聘

    1、招聘阶段转换率数据: 这个数据指标主要是针对在招聘的整个过程中,对招聘所有阶段的各项通过率,转换率的数据的记录和汇总分析,需要有比较完善的标准的数据统计表格,同时针对不同的岗位进行各阶段的数据透视和汇总 ,通过对各阶段的数据对比和历史数据的对比,来分析出哪个阶段的数据异常,从而提升该阶段的数据转换率。 这个指标的分析往往是通过漏斗图来进行数据的呈现,结合数据交互的切片器来切换各个岗位的来进行分析。 ? 但是我们在日常的数据记录分析的时候,其实都是比较宽泛的,没有去聚焦和精细化的做数据分析,比如我们记录简历数,我们需要把简历分为主动投递和被动投递,对于主动投递的我们又要分是哪个渠道投递的,然后在各个阶段的转换率上要对各个渠道的投递简历数量进行记录分析 所以我们可以通过数据分析,不单单是去分析各个阶段的数据,还可以分析岗位,各个渠道的有效性,结合整体来对招聘数据进行分析,从而提升招聘有效率。 ?

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    数据分析师的工作职责是什么

    “我可能干了个假的数据分析师!” 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。 “数据分析”四个字拆开,可以细分成偏技术的“数据”部分——采集、存储、加工、展示数据;偏业务的“分析”部分——定义问题,设计思路、寻找答案、验证假设、跟踪结果。 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。 大家在网上看到的各种科学合理的“数据分析流程”“数据驱动业务”,到了现实里就七零八落。 O(╯□╰)o 理论上,在技术端,至少需要数据仓储,数据分析两个组,才能扛得住工作。

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    数据分析的目的和意义(作用)是什么

    很多人会问数据分析目的是什么?它有什么作用?让我们看看亿信华辰如何看待数据分析的目的和意义。 数据分析目的 数据分析目的1:分类 检查未知分类或暂时未知分类的数据,目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则,然后将这些规则应用于未知分类数据数据分析目的2:预测 预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。 数据分析目的3:关联规则和推荐系统 关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。 数据分析目的6:数据探索和可视化 数据探索的目的是了解数据的整体情况并检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为“数据可视化”或“可视化分析”。 数据分析的意义(作用)2:原因分析 告诉你为什么这些现状会发生 在对第一阶段的现状进行分析之后,我们对公司的运营有了基本的了解,但是我们不知道哪里的运营更好,差异是什么,以及原因是什么

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    【干货】小白学数据分析—留存率是什么

    在网站分析、电商分析、网游分析中,对于留存率的关注度极高,这一浪潮随着APP应用、社交游戏的火爆逐渐成为一个很重要的衡量准则,也甚至有了40-20-10准则。 上图是跟踪了39天的数据,我们发现留存率的变化初期是震荡的比较厉害,但是随后开始逐步的趋于平稳,下一个时期就开始逐渐稳定,保持在一个水平上,如果持续观察下去,随后开始逐渐的衰退,并最终无限趋于0。 此外留存率的分析可以结合聚类,决策树等做进一步的深入分析,用于挖掘渠道具体的用户质量,盈利分析等。 这类的深入的分析首先是要建立长期的留存率跟踪分析的基础上进行的,抓住留存率长期的作用特点,才能更好的把握这类深层次的分析。 作者:小白学数据 来源:http://www.cnblogs.com/yuyang-DataAnalysis/archive/2012/08/17/2644318.html

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    数据专业成新宠, 232 所高校竞相布局大数据相关专业

    CDA数据分析师整理 站在互联网数字经济时代的“风口”,聚焦大数据、人工智能、无人驾驶汽车、中国制造2025、“互联网+”等公认的“暴涨”行业,直接催热了国内各大高校的大数据专业。 2016年,近六成企业已成立大数据分析相关部门,超过1/3的企业已应用大数据,中国大数据市场规模168亿元,预计2017-2020年仍将保持30%以上的增长。 根据麦肯锡公司分析报告, 2018年,国内大数据科学家的缺口在14万到19万之间,懂得利用大数据做决策的分析师和经理岗位缺口将达150万。 在市场需求和人才供应的不均衡下,大数据人才问题日渐严峻。 两年光景,高校大数据专业迅速扩张 2016年2月 第一批”数据科学与大数据技术专业”获批名单 ? 2017年3月 第二批”数据科学与大数据技术专业”获批名单 ? ? ? 大数据专业强调交叉学科特点,以大数据分析为核心,以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科,培养面向多层次应用需求的复合型人才。

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    如何做人力资源数据分析专业报告PPT

    FREQUENCY 如何做数据分析专业报告 PPT /// ? 在做人力资源数据分析中,最后的一个环节我们是要输出 数据分析的报告,这个也是数据分析最重要的一个环节,今天我们来聊聊如果做数据分析报告 PPT版本 首先做PPT的数据分析报告版本,在数据分析报告里要有几个模块 2、数据分析背景 数据分析背景主要来描述,你为什么要做这个数据分析,你的目的是什么,告诉台下听你做汇报的人整个背景。 ? 3、数据分析思路 数据分析思路是指你根据你的数据建模,你要如何去分析你的思路,你对这些指标如何的去做描述,数据分析的思路根据不同的行业有不用的数据分析的思路,比如有 5W2H 2/8原则 矩阵分析 5、数据分析模块正文 有了目录有我们就要根据目录开始进行数据分析各模块的分析了,一般做这个PPT的时候,我们会以左右结构居多,一边书数据的图表,一边是根据图表对数据的描述,异常数据的问题的分析,给与解决方案

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    专业技术】Node.js 究竟是什么

    简介 如果您听说过 Node,或者阅读过一些文章,宣称 Node 是多么多么的棒,那么您可能会想:“Node 究竟是什么东西?” Node 肯定不是什么? 没错,Node 是一个服务器程序。但是,基础 Node 产品肯定不 像 Apache 或 Tomcat。 电子游戏统计数据 如果您在线玩过《使命召唤》这款游戏,当您查看游戏统计数据时,就会立即意识到一个问题:要生成那种级别的统计数据,必须跟踪海量信息。 Node 是这种场景的一种很好的解决方案,因为它能采集游戏生成的数据,对数据进行最少的合并,然后对数据进行排队,以便将它们写入数据库。 与理解 Node 是什么同样重要的是,理解它不是什么。Node 并不只是 Apache 的一个替代品,它旨在使 PHP Web 应用程序更容易伸缩。事实远非如此。

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    数据分析师最不能错过的数据是什么

    作为一名数据分析师最不能错过的数据是什么?当然是和每一位数据分析师息息相关的,决定大家是吃土还是吃面包的招聘数据。 什么样的公司需要数据分析师?待遇和前景真的很好吗?怎样才能从事数据分析工作呢? 这里我们爬取了某招聘网站深圳数据分析岗位的信息(时间节点:2019年1月),为大家解读,应聘数据分析师时,最应该发力的点在哪里,告别无用功。 ? *文末免费提供数据分析代码 1. 什么样的行业更需要数据分析数据分析分析师的必备技能,业务理解是数据分析师的核心壁垒,每种业务都对应着不同的行业,究竟哪些行业会更需要数据分析师呢? 如今的热门行业普遍数据产生快,数据颗粒度比较细,对数据进行分析可以很快转化为生产力,是有大量的数据分析师岗位缺口的。可以说,学好数据分析,是进入热门行业的一条非常好的路径。 2. 数据分析师的待遇如何 直接亮数据: ?

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    数据说话:数据分析的基本思想是什么

    今天分享一下数据分析的一些基本思想,我给它起了个名字叫做用数据说话。内容都是个人的一些心得,比较肤浅!如有不足之处,希望大家谅解!废话不说了,现在咱正式开始。 用数据说话,就是用真实的数据说真实的话! 那么,数据分析就是不断地求真,进而持续地务实的过程!用一句话表达就是用数据说话,用真实的数据说话,说真话、说实话、说管用的话。 1.用数据说话 数据本不会说话,但是面对不同的人时,就会发出不同的声音。 从数据分析的角度看,你受到了什么启示?请注意这里说的数据分析的角度,如果你得到的启示是:铁木真领导的郭靖与杨康不是1个老男人+2个帅小伙的Gourp,而是教练型的Team。那么,抱歉! 4.说管用的话 说管用的话是指深入分析数据的实质,挖掘数据的内涵,而不是停留在数据的表层,说些大话、空话或者套话。这就要求在数据分析时,首先明确分析的目的,其次是选择恰当的方法,最后得出有用的结论。 原假设是什么?硬币出现正反的概率是0.5。所以,我们可以大胆地推断,硬币本身就是一个两面都是正面的硬币,所以说第11次出现正面的概率是100%,或者接近100%。大家是不是有异议呢?

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