由图5-3分析 各个老师的毕设通过率XXX，相比往年XXXX，因此我们可以针对XXXX进行调整
很多人觉得数据分析是一个很高深的技能，要学会数据分析好像要会很多专业的软件，然后要和很多的数字打交道，要逻辑感非常强，其实数据分析没有大家想象的那么复杂，通过学习你也可以学会人力资源的数据分析。
而基于这些数据的分析，可以挖掘到非常多有价值的信息，这些信息正在成为大多数企业业务增长、迭代更新的关键。
机器学习，数据科学和数据分析是未来的发展方向。机器学习，数据科学和数据分析不能完全分开，因为它们起源于相同的概念，但刚刚应用得不同。它们都是相互配合的，你也很容易在它们之间找到重叠。
通过大数据，百度掌握你的隐私，微信知道你的社交圈子，淘宝了解你的购物习惯，移动电信联通三大运营商存有你的 通话记录和上网记录……
与大数据概念知名度和企业热情形成对比的是：大数据正面临全球性的人才荒。企业对新型大数据分析和预测技术人才的热情和需求正在超过传统的商业智能和信息管理人才。 无论是数据分析的新手还是老鸟，都需要对大数
高考阅卷紧锣密鼓，月底即将陆续放榜，届时考生将会面临与高考同样重要的问题：志愿填报。今年有一个获批的新增专业备受瞩目——数据科学与大数据技术。 “大数据”概念再火热，填报志愿的学生和家长也要冷静，这几个问题必须先想好： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗？ 学了几年后，大数据行业会不会产能过剩？ 大数据行业最终需要什么样的人才？ “热门专业”填报，有哪些注意点？ 接下来就为您一一分析： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗？对！未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。 先看大数据人才缺口有多大？ 根据L
数分/数仓等各类数据岗位从业者常常称自己是sql boy或sql girl、表哥表姐、调包调参侠、没有感情的提数机等等，让许多刚入行的新人感到价值感缺失和迷茫。
作者：CDA 数据分析师 基于数据的科学决策正成为趋势，国内外主要公司都在建立用数据说话、洞察、优化与创新的管理机制。如何利用数据、让数据切实产生价值是每一位数据从业人员应该深入学习并不断实现的目标。今天很有幸采访到了《大数据与机器学习:实践方法与行业案例》的作者陈春宝老师，告诉我们大数据究竟应该如何更接地气儿。 嘉宾介绍 陈春宝 📷 上海交通大学工业工程博士，经济学硕士。在银行、信用卡、医药与电信等行业拥有近十年数据挖掘分析与 SAS 建模经验，现就职于商业银行，在数据挖掘、机器学习
数据人才目前处于一个供小于需的状态，在主流招聘平台上可以看到各行各业都在不断地招募数据人才。为什么数据人才会这么稀缺呢？培养一个数据人才需要多久呢？ 本文作者张明明，现任美菜网决策支持部负责人，数据运营高级总监。著有《数据运营之路：掘金数据化时代》。 希望看到本文的企业领导，更加珍惜企业的数据分析师，他们是整个社会花巨大成本培养出来的，希望可以给他们更多机会，以发挥更大的价值。看到本文的数据分析师，请转给你的领导。 ▊ 为什么数据人才会这么稀缺呢？ 数据人才需要横跨三个专业：数学、商科、计算机，同时需要结
作为一名数据分析师，我整天编写SQL查询。我的任务之一是充当公司数据库和需要随时使用数据的同事之间的翻译。根据他们的需求定制提取的数据后，他们就能够进行自己的分析并得出面向业务的结论。与对数据一无所知的同事一起工作，我发现拥有SQL的基本知识——或者在工作中获得它——通常会让他们受益。
今天在知乎看了朋友分享的数据分析师岗位的求职经验（社招），包含了如何从宏观角度准备简历，要注意的点，常用来面试考核的一些知识，数据分析要具备哪些能力等等，宝器转来分享给大家看下。以下是作者自述：
写报告最烦的就是不停地改改改。如何能够少改一些呢？这个锅，恐怕要让缺少一个好的研究设计来背。
PPV课网站上经常有人问这个问题，在回答这个问题之前，先看一段对话： Q:你好老师,我想问下现在从事大数据相关的行业是不是有点晚了， 现在大数据这块就业就是开发吗？市场需求大吗？ A:现在学不晚，大数
PPV课原创文章 转载请注明出处 未来是一个大数据的时代，从企业实践来看，建立大数据的存储和数据管道首先需要技术，但是怎么通过数据去做分析？这就需要数据建模能力。怎么确定建模或者分析的方向？这就需要业务能力。在大数据系统实施过程中，需要的技术人员不只是IT方面的技术人员，还要专业领域里的技术专家，才能够把这个系统建好，否则根本无法了解一个系统分析的方向。 “+”时代呼唤“+”人才 大数据时代到底需要什么样的人才？主要有三个方面，一是技术相关人才，包括平台搭建和应用开发；二是统计学相关人才，包括数
这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需，这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最 高的，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。
零跑汽车自成立以来，始终坚持核心技术的自主研发，成功自研智能动力、智能网联、智能驾驶三大核心技术，是拥有智能电动汽车完整自主研发能力以及掌握核心技术的整车厂家。
产品运营是产品取得成功，实现产品的商业目标的重要支撑。产品运营岗位的专业能力要求庞杂，在岗或准备入坑人员应该如何巩固自身的知识/技能树？
阅读建议：本篇内容是我工作这些年面试候选人的考核标准，以及被面试的经验，希望能帮助到准备跳槽的你，可以「关注」「收藏」，需要的时候拿出来看一下哦。
在很多人入门数据分析师或者投身大数据行业的时候，必然会听到的两个词就是“报表工具”和“BI商业智能”。然而很多人并不明白两者的概念和区别，以为报表就是BI，BI就是报表。
作者：Marleen Anderson，是提供IT支持服务和IT培训的澳大利亚公司Saxons中团队的成员，是一名伟大的对企业家精神有极大兴趣的技术痴迷者。
最近很火的一篇文章，找出来分享给大家看看。明天会分享另外一篇，记得关注呦。 硅谷的这一个月，我在 startups demo days 和各种大公司一日游中度日，以为会逃脱国内各种会上各种“大数据”和挖掘机的梗，但万万没想到这里更甚。Hi~ 本文发自仅次于五道口的宇宙中心硅谷，与你分享大数据在这片土地上的真实生长状况。 什么是“改变世界”的大数据公司 近两周硅谷两场规模比较大的 demo 大会上，就有十多家自称做大数据的 startups，有做消费者行为的，有做体育分析的，有做 NGO 融资的，有做环保的，
上一篇我们回答了《现在学习大数据晚吗？》，我们陆续收到了大家的一些反馈，针对大家的问题，我们后续会继续挑一些有代表性的问题继续回答。 在回答《与大数据相关的工作职位有哪些？》，让我们先看一段对话： 小袁：我是一只苦逼的程序猿，俗称技术屌丝男，还属于码农阶段，起早贪黑不分时间，没房没车没对象，每天除了代码，就是BUG，觉得暗无天日，没有钱途，现在想换相关的职业，不知道DOCTOR V有什么可以介绍的？ Doctor V：云计算的实现，咱们迎来了大数据时代，而基于数据处理和开发，有几个职位想必你会感兴趣，
这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需，这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。”大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，以及优化库存，降低成本，预测需求。下面跟小编一起看看大数据培训后大家在各个领域可以从事的工作岗位及未来发展方向。 一、热门工作岗位 1、
“数据运营” 有两层含义，狭义指“数据运营”这一工作岗位。它跟内容运营、产品运营、活动运营、用户运营一样，属于运营的一个分支。从事数据采集、清理、分析、策略等工作，支撑整个运营体系朝精细化方向发展。
注：本公众号去年曾发表过一篇倪雪华的《三个月，从化工实验员到数据分析师》。讲述了作者通过自身努力完成行业转换的经历，并对入行数据分析所需技能和知识做了介绍。 入行后，雪华同学的职场之路突飞猛进。本文就
Froc寄语：数据分析师（或者时髦一些的说法是数据科学家），是公司不可或缺的重要组成人员，一家缺失数据分析师的公司，至少说明这家公司缺少数据驱动的意识，在未来竞争中，一定处于被动。一直以来，我致力于推进数据化运营，而数据化运营需要解决几个核心问题：
转自：https://www.toutiao.com/i6873267140791632388/
最近有很多人在问，我是如何收集网络的数据，如何进行数据处理、数据分析以及可视化呈现的。
数据分析是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）Why（为什么要？
数据分析，是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）Why（为什么要
因为大数据这个词过于“忽悠”，乃至于大数据分析专家也让人十分景仰而不知其真身。 说实话，什么样的人可以称为大数据分析专家可能根本没有一个标准。就像笼统的说这个人是一个好人一样。这篇文章告诉我们，我们应该先搞清楚我们需要具备什么样的能力，再自封或寻找专家不迟。 在谷歌上搜索最希望在Linkedin上获得的人才，其结果是大数据专家。而各个公司在谷歌上搜索具有大数据专家履历的候选人仍保持了最大的搜索量。在与这些公司讨论了他们真正需要什么样的人才后，得出的结论是： 大数据专家不存在。 下文将告诉你为什么。 公司认为
因为大数据这个词过于“忽悠”，乃至于大数据分析专家也让人十分景仰而不知其真身。 说实话，什么样的人可以称为大数据分析专家可能根本没有一个标准。就像笼统的说这个人是一个好人一样。这篇文章告诉我们，我们应该先搞清楚我们需要具备什么样的能力，再自封或寻找专家不迟。 在谷歌上搜索最希望在Linkedin上获得的人才，其结果是大数据专家。而各个公司在谷歌上搜索具有大数据专家履历的候选人仍保持了最大的搜索量。在与这些公司讨论了他们真正需要什么样的人才后，得出的结论是：大数据专家不存在。 下文将告诉你为什么。
对于企业而言，坐拥庞大的数据资源，想要实现大数据分析，首要的就是要搭建起自身的大数据系统平台，而每个公司都有自己特定的业务场景，因此在大数据平台上的需求是不一样的。今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构？
数据猿访谈的主人公张丹洁作为客户关系经理，她是2023帆软MVP荣誉得主、帆软最具价值专家。帆软MVP（Fanruan Most Valuable Professional）是帆软颁发给产品用户专家的一项荣誉认证，以感谢他们为帆软产品的发展所做出的卓越贡献。
众所周知，精通Excel不叫精通数据分析，会讲述啤酒与尿不湿的案例并不代表你能洞悉数据，PPT做得漂亮也并不能为你的数据分析能力加分……我们做数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题，并得出结论。其中有两个重点词语：量化和业务。
数据分析，是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）Why（为什么要？）Where（从哪儿得到？）When（我们什么时候做？）Who（对谁做？）Howmuch（给多少？）How（怎么做？） PS：（what）用户要极品装备！（why）因为他们要增强战力（where）装备从BOSS身上得到；（when）我们国庆节做这个活动！（who）针对所有玩家！（howmuch）BOSS爆率设
百度搜索大数据，就会发现这是一个日均搜索达到4000K的热词，在头条上也是如此，只增不降。
“小明，听说你是数学专业出身的?” “是的，领导。” “那你去把这些手抄报表录入到电脑里去。” “老板，请你尊重我的专业” “那你把欧氏距离、闵可夫斯基距离、坎贝拉度量各自的计算方法和
我毕业于上海立信会计学院毕业的税务专业，刚刚毕业的时候还是一枚小财务，后来工作中，身为财务，需要和业务各种斗（si）智（bi）斗（da）勇（zhan），于是在各种机（sheng）缘（zhi）巧（jia）合（xin）下，转行了数据分析。
<数据猿导读> 说起大数据创业，最让创业者头疼的是大数据人才太少！为此，普林科技开设了普林大数据学院，为大数据行业源源不断的输送专业人才。其教育服务平台“数据嗨客”不但在线上汇集了大数据知识，还可以在
问题导读 1.你是如何预测大数据行业的？ 2.本文是如何预测的？ 3.你认为该如何根据行业来计划自己的2016？ 第一个预测是数据和分析将以惊人的速度加速增长 由于过去所有报告都指出这种增
目前信息化产业发展势头很好，互联网就成为了很多普通人想要涉及的行业，因为相比于传统行业，互联网行业涨薪幅度大，机会也多，所以就会大批的人想要转行来学习Python开发。
未来是一个大数据的时代，从企业实践来看，建立大数据的存储和数据管道首先需要技术，但是怎么通过数据去做分析？这就需要数据建模能力。怎么确定建模或者分析的方向？这就需要业务能力。在大数据系统实施过程中，需要的技术人员不只是IT方面的技术人员，还要专业领域里的技术专家，才能够把这个系统建好，否则根本无法了解一个系统分析的方向。 “大数据+”人才 大数据时代到底需要什么样的人才？主要有三个方面，一是技术相关人才，包括平台搭建和应用开发；二是统计学相关人才，包括数学、建模、算法；三是业务人才，就是要有一定的专业领域知
找到工作社群会员（现在是分析部门的一个负责人）招了一个面霸，面霸面试期间懂各种机器学习理论等，但是入职以后，之前没有认真做过项目，却连一份基础的分析报告都做不好。
云计算与大数据是什么关系？ 云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行
运维人员需要对系统和业务日志进行精准把控，便于分析系统和业务状态。日志分布在不同的服务器上，传统的使用传统的方法依次登录每台服务器查看日志，既繁琐又效率低下。所以我们需要**集中化的日志管理工具将位于不同服务器上的日志收集到一起, 然后进行分析,展示**。
产品经理，你对用户的需求了解多少呢?你知道用户想要什么样的产品吗?你想知道用户将会如何看待你的产品吗?你想知道你设计的产品在用户中的口碑如何吗? 是的。每一个产品经理都希望在产品开始立项设计前，得到用
提高交通安全、改善医疗服务、提升环境效益——专家认为大数据技术在高级图像分析和图像识别领域潜力无限。 挪威卑尔根Uni Research公司的科学家Eirik Thorsnes表示：“计算机的高级图像
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