“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%。”
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。
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。近日，“改革进行时——关注大数据产业”走进了位于重庆大渡口区的重庆移动互联网产业园，记者也近距离接触了传说中和大数据打交道的数据分析师。 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”。 大数据分析师是做什么的？阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示，“大数
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。
在推进大数据应用的过程中，企业主要面临以下三方面的困难，一是认识上的不足，很多人并不知道大数据是什么，因此也就无法知道如何正确地使用大数据工具；二是投入上的不足，大数据的应用可能需要相当大的投入，一般的企业可能很难承受；三是大数据人才的匮乏将制约大数据应用的发展。 大数据相关人才的欠缺将会成为影响大数据市场发展的一个重要因素。据Gartner预测，到2015年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，且会有25%的组织设立首席数据官职位。大数据的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统
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
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。
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。
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
TA说：之前我在回答里写过，数据分析师和圣骑士职业很相似，都需要“门门通”。最近，我尝试对数据分析师的能力和工具体系进行梳理，以下内容为一家之言，仅供参考。
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。
文章来自天善智能大数据社区 www.hellobi.com 博客专栏 陈丹奕 欢迎更多在大数据、数据分析、数据挖掘和商业智能 BI 领域的一线技术爱好者、咨询顾问、CTO等加入 www.hellobi
最近，“大数据”成了媒体解读两会的“利器”。活泼的数据图表一出现，枯燥的政府报告、政策解读都变得有趣和易懂了。 将大数据当作金矿的话，那数据分析师就是掘金人——作为这一新兴产业的弄潮人，他们在人才市场上也是独领风骚哦！普通数据专员月薪3000元以上，高级数据专员年薪可达40万元到50万元。 而最重要的是，通过数据参与企业管理和市场营销，数据分析师成长为企业高层也充满各种可能。 数据分析员究竟工作内容是什么？他们如何工作？进入这行要具备哪些职业素养？本期行当版为你一一解答。 高级数据分析师不好
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。
进入9月后，各种大促销在即，数据分析师们又到了一年最辛苦，最悲催的时间段。然而，有多少无意义的加班，是因为业务部门不会提需求导致的。需求提得不合理，业务部门看了不解决问题，就会反反复复地再提需求。导致数据分析师们辛苦加班还不落好，背上一个：“分析没深度啊！”的坏名声。
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。
”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。作为滴滴出行数据分析团队的负责人，刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀：视野。数据分析提供了这样一种可能：它不是简单的技术工种，它是最具有潜力的一项工作，背后蕴藏着相当多的机会。 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
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。
前面的一系列文章，笔者顺着数据全链路的方向，介绍了从埋点到数仓建设到指标相关的基础知识，还有常用的波动分析 和 AB-Test等工作内容
本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁，极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的，极大的减少了前期数据清理和数据整理的工作量。（笔者毕竟是工作之余完成，时间有限，能省则省）本次爬取信息的时候，主要获得了以下信息：
想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本文即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息，然后进行一些探索和分析，以数据分析来了解‘数据分析’。 数据来源 本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁，极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的
被大数据分析算法刷屏的各种推荐，刷个抖音，被频繁的推荐可能认识的人，其中就包括分手一年多的前女友；淘宝闲逛，推送的都是你妈妈搜索过的中老年大码女装；微博浑水，你多看了两秒钟“十二星座理想中的另一半”，往下刷的微博几乎都是关于星座的....
想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本文即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息，然后进行一些探索和分析，以数据分析来了解‘数据分析’。 数据来源 本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁，极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的，极
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。” 数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人，刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀：视
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。
其实，各行各业都有自己的分析师，比如金融类的就有证券分析师、金融分析师、股票分析师；统计类的就有数据分析师、调查分析师、信息分析师……
按要求转自软件定义世界（SDX） ID：SDx-SoftwareDefinedx 想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本文即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息，然后进行一些探索和分析，以数据分析来了解‘数据分析’。 数据来源 本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息
给CDA的小伙伴们打个招呼，介绍下您和您刚刚出版的新书，是什么原因激发了您写这本书的？
大数据时代到来，如何从数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业管理的精益化，对于每个企业都意义重大，而这些工作，大多需要数据分析师才能完成，但如何才能成为一个合格的数据分析师呢？ 我这里提四个方面，如果你是一个新手，想从事数据分析师这个职业，那么，你可以看看，当然如果你是个分析老鸟，在苦恼如何更进一步，也可以看下，可能于你也有益哦，数据分析师学无止境，总在痛并快乐着。 Part 1 数据分析师的基本素质 数据分析师最需要的基本素
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：
许多人已经看到了数据分析行业的普及和良好待遇，但是他们不知道数据分析师的具体薪水。对于这个问题，我们需要分析三个方面，第一是数据分析师的薪水是如何分配的。其次是不同城市的工资水平如何；第三方面是数据分析师的薪水如何随着教育和经验的变化而变化。带着这三个问题，亿信华辰小编将与您一同讨论。
从统计到数据分析，从数据挖掘到大数据，数据科学逐渐成为了一门新兴的学科，数据分析师也逐渐成为了一门抢手的职业。如何成为数据分析师？如何入行数据分析？教育是一个难题！在这个行业中，是否有高质量的证书？拿到证书后能找到多少薪资的工作？今天，我们来分析分析作为这个行业中的老牌，CDA数据分析师的等级标准。
数据工作中有一类非常重要的角色，那就是数据分析师。为什么这个角色这么重要呢？因为要是没有这个角色，不管一个企业中的数据管理做得有多么好都没用，都无法带来实际的价值。这些数据就像是藏在海底的石油，而数据分析师就是开采海底石油的油井设备。要想让石油用于汽车轮船，需要通过这些设备先将海底的石油抽取出来，经过加工处理，提纯。
我们做数据服务是AI的落地，将数据能力在企业组织架构中向下释放，只不过顺手干了分析师的活儿。
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：
数据治理是逐步实现数据价值的过程，具体来说，数据治理是指将零散的用户数据通过采集、传输、储存等一系列标准化的流程变成格式规范、结构统一的数据，并有严格和规范的综合数据管控；对这些标准化的数据进行进一步加工分析成为具有指导意义的业务监控报表、业务监控模型以帮助业务进行辅助决策。
数据分析不只是数据的罗列，而是数据和分析的结合。 数据层面包括数据获取、整合、可视化等操作；分析层面则是结合业务目的和数据表现给出相应的数据结论。只要掌握数据工具就能获取、整合数据，而分析问题并给出有效结论和建议就有一定的难度。根据分析结果给出合理的意见和建议是数据思维培养过程中重要的环节之一。 本文会立足于如何根据数据表现提出合理建议，通过几个示例说明数据分析师在给出建议时常常出现的误区。 1 数据分析师提出合理建议需要经历的三个阶段 并不是每个数据分析师从刚入行开始就能够通过数据分析为业务方提出合理解决
数据分析不只是数据的罗列，而是数据和分析的结合。数据层面包括数据获取、整合、可视化等操作；分析侧面则是结合业务目的和数据表现给出相应的数据结论。只要掌握数据工具就能获取、整合数据，而分析问题并给出有效结论和建议就有一定的难度。根据分析结果给出合理的意见和建议是数据思维培养过程中重要的环节之一。本节会立足于如何根据数据表现提出合理建议，通过几个示例说明数据分析师在给出建议时常常出现的误区。 1 数据分析师提出合理建议需要经历的三个阶段 并不是每个数据分析师从刚入行开始就能够通过数据分析为业务方提出合理解决方案
1、如何做好数据分析？ 分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你
大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。看看我们列出的排名前20位的大数据职位及其职责列表。 ◆ ◆ ◆ 首席数据官Chief DataOfficer 职责： 与行政人员，数据所有者和数据管理员共同为内部和外部的客户创建数据管理策略并且实现数据的准确性和制定工作流程的需求目标。 引导EIM程序，业务数据管理员和数据服务供应商提供数据管理活动。 建立数据政策，标准，组织并
“数据分析师”这一职业，哪怕你对他的具体职责不够了解，但随着大数据这一行业日渐的与我们现实生活息息相关，你也一定在某篇文章或新闻上有听说过它。
因为个人从开始进入数据分析职业到现在，已经小三年了，故希望能总结下个人对「数据分析师」的理解，一来梳理自己的专业认知，二来可以进一步思考接下来的职业规划。 本文主要聊一下三个内容：
“面对大数据时代趋势和与之相对的高薪，越来越多没有怎么学过计算机和统计学的外门人士也想跃跃欲试踏进数据科学的领域，请问大家伙儿有没有点建议想提醒新人呢。比如一路走来最困难的瓶颈期是在什么阶段？为了这一专业都牺牲了什么？与此同时又给你们带来了什么？在枯燥的学习过程中，学习的原动力和兴趣来源是靠什么？”
本案例数据为招聘网站上收集的有关数据分析师岗位的数据，对该数据集从数据分析的角度出发，利用pandas、pyecharts库处理与展现数据，开发一个完整的数据分析项目。
数据分析师在求职面试前整理出一份精美的简历是成功的第一步，前面介绍了如何选择正确的简历模板，没有实习、工作经历如何补充项目经历，这个章节主要会介绍数据分析师制作简历时需要掌握的四个小技巧。
数据分析师并不像产品和开发那样的岗位，从公司初创就是不可缺少的。数据分析师是在公司发展到一定程度才会有需要的岗位。
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
马上就是2020年了，新年将至，很多同学都在思考职业发展路径问题。最近咨询陈老师的也很多，一个很普遍被问到的，就是：数据分析师的红旗，到底能打多久？今天集中解答一下。还是陈老师的一贯风格，不吹不黑，客观说事。我们一起来看看，面向2020年，数据分析师们最纠结的五个问题：
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