“互联网每2天产生的数据量，与2003年之前产生的数据总量一样多；短短三天，网民便会发送超过10亿条的推特消息；每天有500万条交易事件被记录。” “IBM首次赞助全国大学生数学建模竞赛，并设立专门奖项，激励大学生对数据分析和建模的兴趣” “麦肯锡发布大数据报告中预测，到2018年美国的高级数据分析人才的缺口将达到人才实际供给量的50%-60%。 “美国劳工统计局就预测，在未来8年，对数据分析专业人才的需求将增长24%。”
我今天分享的主题是一个数据分析师如何被滋养，思考我们如何从外界获得成长的资源，以及如何去培养自身成长的能力。 就我的经验而言，数据分析师还是分为四个阶段：助理数据分析师、初级数据分析师、中级数据分析师
当你交给公司领导一份数据分析报告时，领导会问你的数据分析方法论是什么，如果你的方法论不正确或不合理，那么你的分析报告将没有价值可言，那么事实情况是不是这样呢？我们得从数据分析方法论的概念说起。
真诚的向大家推荐，《腾讯课堂数据分析师认证课程》，该课程也是腾讯课堂指定认证课程。专为在校学生、0~3年职场新人量身定制，真正体系化、专业化帮大家提升数据分析能力，成为大厂抢手的数据分析人才。 10种商业模型 面对不同的场景，应用不同分析模型解决问题 5W2H分析模型、AARRR分析模型、RFM客户价值模型、A/B 测试模型、用户分成模型、SWOT分析模型、购物篮分析模型、波士顿矩阵分析、生命周期模型、企业战略模型 9大企业项目实战 全程直播教学 每个项目均由多位专业数据分析师精心挑选，从数据到课程知识
最近常听到的一个观点是，未来十年内 AI 可能会取代 50% 的工作岗位，但早 AI 一步取代你的，可能是邻桌懂数据分析的同事。很多人掌握基本的 Excel，但你真的懂数据么？
2018年4月28日，教育部高等教育司发函〔2018〕18号《教育部高等教育司关于公布有关企业支持的产学合作协同育人项目申报指南（2018年第一批）的函》。
“大数据”时代到来了吗？ 潮流是一股可笑又可敬的力量：今天，如果打开任何媒体，要是不提“大数据”，恐怕都不好意思出版。这股潮流，铺天盖地，连国家领导人都不例外。问题在于：为什么人人言必称大数据？ 数据的价值，随着数据量的几何级数增长，已经不再能够通过传统的图表得以显现，这正是为什么商业智能还没来得及流行，便已被“数据分析”挤下舞台。因为，价值隐藏在数据中，需要数据分析方可释放这些价值。数据分析能力的高低，决定了价值发现过程的好坏与成败。可以说，没有数据分析，“大数据”只是一堆IT库存，成本
今天分享一篇来自于李启方老师(公众号：数据分析不是个事儿)关于数据分析师求职面试经验帖，以下为分享原文：
大数据因为其背后蕴含的价值，被《经济学杂志》在2017年誉为“新的石油”，数据导向的工作也成为很多人的向往之一，特别是数据分析。
抱歉大家，由于我的时间安排失误，这几天的推广连续集中在一起了，的确有点频繁，请大家谅解。这次推广是介绍来自优达学城的一门数据类课程，优达的课程质量一向是非常高的，这次也不例外，如果大家对数据分析感兴趣，推荐大家看一下~
Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。
中国教育部教育管理信息中心下属《中国教育信息化》杂志社近日与经管之家签署合作协议，共同推进教育部“翻转课堂”项目。项目是在十九大精神下推出，为适应信息化条件下知识获取方式和传授方式、教和学关系等发生革命性变化的要求，推进高等院校课堂教学方法和考试方法改革，提高学生学习效果，提高课堂质量，为此“翻转课堂”项目孕育而生。
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。 一份好的数据分析报告，首先要有好的分析框架，并且图文并茂，层次清晰，能够让阅读者一目了然；其次需要有明确的结论；最后需要有建议或解决方案。
Smart is the new sexy. 酷炫的图表，理性的分析阐述，出其不意又在情理之中的思考角度，总让人对这群“用数据讲故事的人”充满了向往。
作者 Amy 本文为CDA数据分析师志愿者投稿作品，转载需授权 经常遇到有人留言咨询，表明自己想做数据分析，但是面临着很多“困境”，如： 大学本科数学专业的，想从事数据分析师，但没项目经验怎么办？应该怎么规划？ 我一个朋友想做数据分析，她是学物理的，过去有一些工作经验，但是跟数据分析没什么关系，去面试数据分析有压力吗？ 我是文科生，没有数据分析经验，也没有数理统计基础，想找一份数据分析的工作难吗？ 归根溯源，很多人看好数据分析，想要入职数据分析岗位，但是为什么选择数据分析，你真的想清楚弄明白了吗？是单纯的因
2018年9月26日，升达学院数据分析高质量就业班正式开课。开课典礼当天，会场气氛热烈，同学们情绪高涨。
● 我一个朋友想做数据分析，她是学物理的，过去有一些工作经验，但是跟数据分析没什么关系，去面试数据分析有压力吗？
SPSS是社会统计科学软件包的简称， 其官方全称为IBM SPSS Statistics。SPSS软件包最初由SPSS Inc.于1968年推出，于2009年被IBM收购，主要运用于各领域数据的管理和统计分析。作为世界社会科学数据分析的标准，SPSS操作操作界面极其友好，结果输出界面也很美观，同时还配备十分详细的用户手册。
数据工作者最长也是有效的一种工作方式是带项目，无论是数据分析还是专项挖掘，项目制能使数据尽量贴近业务并且有效理解业务和数据的各个维度。那么如何建立面向业务落地的数据分析（挖掘）流程？ 在做本篇介绍之前，有以下几个方向需要做一个界定，这些界定是做本篇的前提： 该项目流程是面向业务层的，直接通过模型做代码优化或者以BI技术为方向的不同； 该项目的领导者是具有一定能力的数据分析师，需要具备业务常识、数据理解能力和专项分析挖掘能力，说白了，能接受问题并且能解决问题； 该项目是以
作者 Gam 本文为CDA数据分析师原创作品，转载需授权 数据分析老鸟都知道，相比于自己作出好的数据分析报告，“教别人如何入门数据分析”这事情简单多了。 什么for循环呀，def函数呀，print
对于任何一个将来要实际运用的技能，通过实战，自己亲自将一行行代码敲出来，然后达到自己想要的效果，这个过程是最好的学习方式。
数据工作者最长也是有效的一种工作方式是带项目，无论是数据分析还是专项挖掘，项目制能使数据尽量贴近业务并且有效理解业务和数据的各个维度。那么如何建立面向业务落地的数据分析（挖掘）流程？ 在做本篇介绍之前
比如说在你简历当中所涉及到的一些信息，你不需要完全去背诵它，你只要把关键词说清楚就好了。
前阵子，和同学吃饭聊到收入，他说“你们程序员的工资好！高！呀！” 事实上，也就是一份辛苦钱...... 干程序员，我要老板的钱，可老板想要我的命啊！ 做运维的，平台问题立马得解决，724365不间断服务。天天对着服务器，连个说话的人都没有； 做测试的，项目稍有改动，就要重新测试。都说人工智能，测试就是负责“人工”这一块的； ...... 现在要说真正有“钱”途的岗位是什么？数据分析一定榜上有名。 任何一家公司都需要利用数据驱动业务的增长。尤其是在今年经济不景气，各行业增量减少的情况下，数据分析指
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我们要确定怎么样简历是一份好数据分析师简历呢？那我们就要涉及到如何评价一个好数据分析师？一般来说，优秀的数据分析师有着很好的表达能力，能通过在二分钟对自己工作内容有着清晰且强逻辑，层次分明的表达出自己分析结论与解决意见，所以我们往往看到优秀数据分析师他在简历上会干净的语句，能很清楚表达出自己以往的工作经历。
超过59%企业，将提高数据分析岗位数量 ----一流的数据分析师，年薪轻松突破50万 想必同学们看到这个数据并不惊讶，如今在中国，各行各业对数据分析岗位的需求日益提高：在线社交媒体，希望通过数据时刻洞
临近年底，很多同学问：“如何做出优秀的数据分析项目？不然年终总结都不知道咋写”。今天系统回答一下。想做好数据分析类项目，主要靠的是：树立正确的观念。这里有5道测试题，一起来测一测自己有多大可能做出好项目。
今天看到一个数据分析开源项目：PyGWalker，是目前见到的最好用的数据分析可视化项目之一。
做人力资源数据分析的项目差不多有6年的时间，从最开始的企业内训，到线上课程项目，线下公开课，企业内训，差不多做了100场的内训和公开课，从去年开始数据化的转型开始成为了很多机构和企业特别关注的话题，人力资源行业也开始讨论在人力资源如何在数据化的时代背景下进行数据化的转型，我就来聊聊我这几年接触的很多要做数据化转型的HR，和我们做过的人力资源项目和课程，来分享下在现在这个阶段人力资源行业究竟要如何做数据化转型。
加米谷数据分析与挖掘课程体系包括5个板块、9个阶段、200+模块以及4个真实项目实战。
疫情，就像是我们心中的梦魇，让人心生恐惧而又挥之不去。 Omicron挟持了大多数人的正常生活，我们每个人都被迫生活在这“灰蒙蒙”的年代。在这个如此特殊的时期，疫情早日结束似乎已经成为了我们内心最大的期盼。 疫情期间，绝大多数行业的发展都不景气，有的人遭遇了裁员与失业，有的人选择了躺平与迷失。我选择了对自己来讲更有意义的事。 最近，我学习了贪心学院特别打造的《名企商业实战分析课程》，学习体验非常不错。借此机会，真诚为大家推荐这一门宝藏课程。 该课程是专为在校学生、0~3年职场新人量身定制的，主打名企项目实战
对于海量数据价值的挖掘，需要通过大数据分析来实现，而这些数据由于具有不同于传统数据的新特征，传统的数据分析技术和工具都不能高效的进行处理，因而才有了基于大数据技术平台进行大数据分析的需求。今天，我们以Hadoop框架为例，来看几个大数据分析项目实例。
SPSS，全称Statistical Product and Service Solutions 。最权威的标准统计软件之一，最初为社会科学统计软件，后更名为统计产品与服务解决方案，面向商业化。SPSS 在全球全球 25 万用户，涉及行业遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府、教育、地理、天文等多个领域，拥有市场研究 80% 的占有率。
我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。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？ 在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量（长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等），据说到2020年，全球每年产生的数据量达到3500万亿GB；海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据？随着软件工具、
了解小编的读者应该知道，我在从事了一段数据分析师的工作之后，目前岗位的title已经换成了算法工程师。虽然两个岗位存在很大交集和共通之处，但无论是工作思维还是所需技术栈方面，也都存在很大差异。前期，一名读者在后台留言问我数据分析师转岗算法工程师的经历，今天本文就结合个人实际做以总结。
一个数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：
我做了两份简历，用两个手机账号，两个简历名字，分别在各个招聘网站投了双份简历，一个是数据分析的简历、一个是web全栈开发的简历，我真正接触python快2年，不管是学习还是工作学到的东西，这两年大概掌握了（前端+django+爬虫+数据分析+机器学习+NLP+Linux）技术，技术水平自我评价一般，够日常一般使用，基于自己掌握的技术可以分成2方面，web和数据分析，所以为了尽快找到工作，就做了web全栈开发+数据分析（含爬虫）2份简历，同时投递
大数据市场目前的焦点问题是：从社交网络、APP和市场调查等多种数据源收集海量数据容易，但真正产生商业价值的大数据分析项目的实施依然很难。 根据Cloudera提出的大数据三大应用模式Transform、Active Archive和Exploration，大数据分析目前大多处于前两个模式，只有少数企业真正能够进入大数据分析的实质性阶段。 近日，数据挖掘分析专家Shankar根据17年的商业分析经验（服务过的客户包括Home Depot、Best Buy、可口
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我们都知道谷歌爸爸收购了Cask Data一家公司。长期以来，谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务，但在这方面一直被亚马逊和微软吊打，这次的收购正是为了弥补自身的短板。 被收购的 Cask Data 是一家专门提供基于Hadoop的大型数据分析服务解决方案的初创公司。基于此，谷歌进一步加强他的大数据分析能力。 除了谷歌、微软、亚马逊、IBM等国际大佬全力布局大数据外，国内企业也积极投入大数据的怀抱，无论是BAT这样的大厂还是雨后春笋般涌现的创业企业，都纷纷入局。 国内IT、通讯、行业招
从一个什么都不懂的小白，到现在字节跳动的数据分析师，我用了大概1年的时间，在这里想给大家分享一下我的转行经历，希望能有一些帮助。
在看完本文后，你将对数据分析有更好的理解，而且将了解到作为数据分析师，你需要做些什么，以及该如何进入这个领域。
惊醒。突然发现再要一个月就要过年了，过了年再过个两周就三月了。 三月…又到了招聘季。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者|Vala 校对|Shawn 📷 “大数据”和“数据分析”的人本因素 机构和组织一直以来通过分析数据来帮助企业制定战略、经营决策，以及进行风险管理。但今天，情况在发生变化，数据的数量、速度、种类在改变，计算机技术也在改变，而这正是让数以万计的商业应用成为可能的技术平台。 然而，技术仅仅是方程的一部分。企业必须将“数据分析”嵌入到由人类参与的商业决策制定过程中，这才是“数据分析”体现其价值的时刻
首先，面试的开头就是自我介绍。通常面试官也会根据你的自我介绍来展开问后面的问题。比如你在自我介绍种说了一个项目，那面试官就问这个项目的细节，比如你用了什么技术，如何实现某个功能的等等。通过项目的细节来考察你某个方面的能力，因此，自我介绍非常重要。
针对面试数据分析岗位方面的问题，上次我们已经从自我定位、面试自我介绍以及薪资这几个角度分享了一些技巧和方法。
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