👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 目前，在各大招聘网站查询数据分析相关岗位时，在任职要求一栏中基本都会看到“熟练运用 SQL”的要求，SQL 可以说是数据分析相关岗位的必备基础技能。 数据分析对 SQL 有哪些基本要求呢？ 熟悉 SQL 语法，除了熟练掌握 SQL 常用语法，能对于一些细节理解到位，例如“BETWEEN 是否包含边界”、“对 NULL 的处理和查询”。 快速理解业务 SQL，通过文档、数据字典、数据宽表快速理解已有的常用业务SQL。在刚接触数据分析业务时，写 SQL 占据
数据科学和机器学习两个领域很容易混淆，从职责描述上还是大家的普遍印象里，这两个职位都差不多。相较之下，数据科学和数据分析这两个职位更容易区分。它们虽有关键差别，但也有相似之处。
之前我是数据分析师的时候，我想继续深造成为一名数据科学家，我意识到两者有很大不同。并不是说数据科学与数据分析用完全不一样的工具和编程语言，我甚至觉得数据科学是数据分析的一种形式，因为最终你是在与数据打交道——转换格式，进行可视化，得出可用的结论。
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在此篇将持续更新，敬请关注。 -------------------我不是完美的分割线----------------- Q1：大数据是什么？ ---- 答：从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后，获得你需要的资讯。大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Valu
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
原文地址：How to Learn Python for Data Science the Right Way
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在
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。
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？ https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些？ https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 📷 3、清洗：去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者，考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
数据分析最近很多朋友问我，怎么样才能成为一名数据分析师呢，我没有基础，能不能做数据分析师呢？ 正常智力的人，想要从菜鸟成为一名数据分析师，都是可行的，只不过，数字敏感度好的人，成长更快，那是不是说明，我们就不需要花时间学习数据分析的技能了呢，我之所以把数据分析称之为技能，而不是职能。 是因为，现在我们所处的阶段就是工业化转型信息化的时代，美国天生就是一个大数据国家，现在仍然有19万数据分析师的缺口，目测2016年，国内会有10万左右数据分析师的缺口，即使你是财务、运营、产品，数据分析都是你必备的一种技能
“小李，帮我分析一下我们的贷款业务增长趋势如何？哪个分支行的表现最好？新开设的线上理财产品的销售额是多少？马上给我一个分析报告”，某大型银行的副总经理王先生，对李经理提出了这样的数据分析需求。为了完成这个任务，李经理需要从银行的数据平台中获取和分析数据，以回答领导的问题。然而，这可能涉及到一些复杂的数据操作，如连接不同的数据源（例如贷款数据库和理财产品数据库）、过滤和聚合数据、创建数据可视化图表等。
阅读建议：日常随笔，思考一下数据分析未来的发展方向，以及对我们的影响。偏探讨类文章，仅代表个人想法，希望与大家多多探讨。
它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。
如果你刚开始学习数据分析，那么怎么入门呢？其实各大招聘网站的数据分析职位就是一个很好的参考。那么数据分析师究竟需要哪些技能呢？
数据分析师必备技能SQL 在数据分析的整个流程中，数据获取是不可或缺的一环，那么作为数据分析师，我们不仅仅需要了解如何获取二手数据，还必须掌握如何从数据库中获取我们所需的一手数据。而事实上，在我面试过的数据分析师中，有部分分析师并没有掌握这项基本且重要的技能，以致于最终被淘汰，而这项基本且重要的技能就是会编写SQL。 SQL的基本概念和作用 SQL的基本概念：SQL是一种结构化查询语言(Structured Query Language)，用于存取数据以及查询、更新和管理关系型数据库。对于专业的数据库管
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。
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。
当然对于数据分析师，技术也是非常重要的，目前互联网公司每天收到的打点数据（记录用户的点击，浏览等行为）一般都是GB甚至TB级别的，如果说你只会用Excel，肯定是完成不了分析工作的，所以如果你准备进入数据分析行业，以下的技术能力最好还是都具备。
大数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。想要玩出数据的商业价值，让数据变成生产力，就需要读书了。俗话说：“读书如登山，每向上一步都又是一番风景，数据分析的成长之路也如登山一样，要想成为数据分析师，读书是必不可少的。
这里的技能包括编程语言、应用软件、常用工具包的api。有朋友会问：我是搞数据分析的，思路最重要，什么工具其实不重要，为什么面试非要问我这些工具熟练度？
其中数据搜集和数据处理一般先在数据库中完成，也是数据分析关键的步骤。作为数据分析人员，我们首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此你可以不会Python，不会R，但是你不能不会SQL。
它作为基于人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它的功能非常强大，一经发布即引爆科技热潮，在国内已经有越来越多的大厂接入了。
从各大招聘网站中可以看到，今年招聘信息少了很多，但数据分析相关岗位有一定增加，而数据分析能力几乎已成为每个岗位的必备技能。是什么原因让企业如此重视“数据人才”？
前言 最近开学季，各大平台又开始搞各种图书促销活动了。 当当的《对比Excel》系列每本书都直接4.9折，三本书仅需98.9，也可以单独买每一本。当当这种力度的活动还是比较少的，平常最低也是5折。 直接在当当APP或网页端搜索书名即可。 京东没有直接打折，但是有满100-50活动，相当于打5折。 建议大家买书的时候最好选择自营店铺，自营店铺在活动期间折扣力度还是很大的，也不算贵。一些不知名小店铺很有可能买到盗版，本来是彩色的图书，盗版是黑白的，会严重影响阅读体验的。 三本书阅读顺序 三本书的建议阅读顺序为
前言 又到一年一度的读书日了，其他节日我们都会过一过，作为一名作者，在这个特殊的时候理应也有点仪式感。所以决定送大家几本签名书(文末有赠书方式)。 最近很多地方受疫情的影响，都在居家办公，居家办公最好的一点就是省去了通勤时间，在北上广这样的城市，一天的通勤时间大概得2个小时，而2个小时其实可以阅读不少书的，所以我们应该利用好这段特殊的时间，多读两本书。 刚好最近京东和当当都在搞活动，要比平常便宜不少，可以趁机囤一波书，不知道买什么书的可以看看我之前列的《一份数据分析师专属的书单》。 如果想要学数据分析工具，
本文作者为数据海洋，海洋老师从一个数据分析师成长为管理过近百人的数据团队的负责人，这中间总结了不少经验，也踩了不少坑，现在他把这些分享出来，希望可以帮助到大家。总共有三篇，本篇为第一篇，主要写了数据分析师的入门需要的基本的知识，逻辑，工作方法。
经常看到很多朋友会问，入行数据分析之前我要不要学个java，学个Tableau，然后在学个Python会比较容易。好像是说，数据分析一定需要Python才能做，分析变成了为某种编程语言、某种可视化工具服务。
在决定转行之前，很多亲朋好友听说之后，大部分都是劝我“年龄不小了，就不要折腾了”。
日常工作中我经常会收到数据分析的需求，目前大部分常规任务都可以在公司内部的 BI 平台（基于 superset）上完成。
分享一下自己工作5年后，成功拿到京东offer，从传统行业转到数据分析的经历，希望能对同学们有所帮助。
私以为，数据分析行业是可以长期发展下去的，但是对于数据分析师的专业技能的要求会越来越严格。
今天分享给大家一篇木东居士的文章，他最近面试十多个数据分析师，在此和大家分享一下。
随着大数据信息化时代的到来，数据分析是各行各业都绕不开的一个话题，企业在发展过程中积累了大量的数据，对这些数据进行专业的分析，能够促进企业更好更精准的发展，能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
针对于不断新增的海量数据资源，企业需要通过及时地数据分析处理，才能从中挖掘出价值线索，反哺业务，实现数据驱动业务发展。而企业级的数据分析场景，多是采用OLAP数据分析引擎。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲主流的几个OLAP开源数据分析引擎。
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
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：
书不在多，而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书
五月天的《干杯》这首歌短短几分钟，将一个人的一生快速地表现出来。从上课爱看漫画的小男孩到精力充沛的高中生，再到走上工作岗位，而后有了下一代，再为下一代操心，最后进入天堂，和亲人们告别。
数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别？常听人说数据分析偏业务、偏前台，而数据挖掘偏技术，偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行？
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。
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
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
适合对数据分析的入门者，对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。
广泛被应用的数据分析 谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单…… 数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，交通网络数据…… 如何从海量数据中获得别人看不见的知识，如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策，数据分析可以将数据的价值最大化。 数据分析人才热度也是高居
导读：大数据时代，我们有很多的查询工具可以选择。虽然SQL占据着绝对优势，但是随着大数据的持续升温，也给了Apache Pig和Hive很大的发挥空间。工欲善其事必先利其器，如果选择了合适的平台和语言，会让数据的提取，处理和分析达到事半功倍的效果。未来，处理速度快和操作简单必定成为大数据分析的主流趋势。 来源：大数据观察 业内有这样一种说法，SQL虽然在大数据分析领域久经考验，但是无奈长江后浪推前浪，和炙手可热的Hadoop相比，SQL已经过时了。这个说法有点言过其实，现在很多的项目都是将Hadoop作为
BlockETL软件包用于比特币区块链数据分析中的数据抽取/转换/加载（ETL），可以从原始的比特币区块文件中抽取区块与交易数据并加载入通用SQL数据库，以便于后续的数据分析处理，非常适合区块链数据分析相关的毕业设计或课题研究项目。BlockETL官方下载地址：http://sc.hubwiz.com/codebag/blocketl-java/。
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