13、R代码如下： df<- data.frame( Name=c("Alice","Becka","James","Jeffrey","John"), Sex=c("F","F","M","M","M"), Age=c(13,13,12,13,12), Height=c(56.5,65.3,57.3,62.5,59.0), Weight=c(84.0,98.0,83.0,84.0,99.5) ) 将df保存为C盘rLX（已建立）子目录中的test.csv文件，R代码为____________________。 14、设列表变量为“Lst<-list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9));”，Lst[["name"]]返回值为____________________。 15、设方阵为“A <- t(array(c(1:8, 10),dim=c(3,3)));”，函数eigen(crossprod(A,A))求____________________。 16、一组数据分布的最高峰点所对应的变量值即为____________________。 17、平均发展速度是环比发展速度的序时平均数，它有____________________和_____两种计算方法。 18、总指数按计算方法不同，可分为____________________和_____。 19、要设置一条1像素粗、200像素长的左对齐的水平线，应使用语句____________________。 20、链接式CSS样式表是通过使用html链接文件标签____________________将外部CSS应用到本页面的样式使用方法。 21、GIF格式的特点有：支持动画、无损压缩、最多包含256种颜色、____________________ 等。 22、盒子模型的float属性有三个属性值____________________。 23、在幻灯片中将插入点置于“大纲”选项卡，再按____________________键即可选取演示文稿中所有占位符中的文本。 24、数据的转置应选择____________________。 25、word默认显示的工具栏是____________________工具栏。
数据分析员工作总结数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析。下面是出国留学网的先、编为大家精心整理的“数据分析员工作总结”，供大家阅读!希望能够帮助到大家!篇一：数据分析员工作总结在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。 一、虚心学习 努力提高网店数据分析方面的专业知识作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。 但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感
情。 二、踏实工作 努力完成领导交办的各项工作任务三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作 1、汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。 2、协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。 3、完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。 4、完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。 5、每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。 6、配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 7、完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。 三、存在的不足及今后努力的方向 三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足，主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，
网易数据分析专员笔试题目 一、基础题 1、中国现在有多少亿网民？ 2、百度花多少亿美元收购了91无线？ 3、app store排名的规则和影响因素 4、豆瓣fm推荐算法 5、列举5个数据分析的博客或网站 二、计算题 1、关于简单移动平均和加权移动平均计算 2、两行数计算相关系数。（2位小数，还不让用计算器，反正我没算） 3、计算三个距离，欧几里德，曼哈顿，闵可夫斯基距离 三、简答题 1、离散的指标，优缺点 2、插补缺失值方法，优缺点及适用环境 3、数据仓库解决方案，优缺点 4、分类算法，优缺点 5、协同推荐系统和基于聚类系统的区别 四、分析题 关于网易邮箱用户流失的定义，挑选指标。然后要构建一个预警模型。
五、算法题 记不得了，没做。。。反正是决策树和神经网络相关。 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？ 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？ 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？ 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？ 6、如何设计一个解决抄袭的方案？ 7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？ 8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？
9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？ 10、什么是概率合并（AKA模糊融合）？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？ 11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？ 12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？ 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。 14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？ 15、什么是大数据的诅咒？ 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？ 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？ 18、你喜欢TD数据库的什么特征？
数据分析师个人简历范文 很多大学生的求职简历，简单得像填登记表格，除了自中学起的毕业学校和专业就什么都没有了。他们大都会说，我们当然知道，如果能有一些大学社团活动和社会实践对找工作会很有帮助，可是专家不是说简历要简单吗，面试的时候再去陈述细节吧，如果企业对我有兴趣自然会面试我。大家自以为得到了真传，孰不知凭一张“登记表”，企业就会对你感兴趣吗?想在初审时就从人堆里一跃而出，简历中不提更待何时? 那么怎样既有这些内容又能简洁表达呢?其实，雇主并不要求大学生实践活动的经验必须与应聘的职位对应，而是注重考察在这些实践活动中显示或者锻炼了应聘者的哪些能力，这些能力是不是职位所要求的或者有否发展潜力。因此，所谓的“简”是把那些与别人相同相似的经历简化或者减掉，重点突出自己独特的东西，并一定使之与招聘岗位的需求对应起来。到这里大家可能又会说，我怎么知道那个招聘的岗位是什么需求?其实，大部分岗位的基本要求是有相同之处的，比如工作的主动性、时间管理、细节管理、沟通能力等。 个人信息 三年以上工作经验 | 男 | 26岁 居住地：XX 电话：XXX E-mail：XXX
最近工作 公司：XX金融证券有限公司 行业：金融/投资/证券 职位：证券分析师最高学历 学历：本科 专业：金融学 学校：XX理工大学 求职意向 到岗时间：一周以内 工作性质：全职 希望行业：金融/投资/证券 目标地点：西安 期望月薪：面议/月 目标职能：证券分析师 工作经验 20XX /X—至今：XX金融证券有限公司[ X年X个月] 所属行业：金融/投资/证券 研发部证券分析师 1、负责通过股市报告会、面谈等形式，营销理财服务; 2、负责分析目标板块的上市公司的基本面，列出投资原因，并给出风险提示; 3、负责宏观经济、政策走向分析及解读; 4、负责协助基金经理，对持仓比重、结构、品种做出建议;
https://www.doczj.com/doc/c813420775.html, 数据分析师薪资_数据分析师一个月的工资是多少钱 数据分析师薪资https://www.doczj.com/doc/c813420775.html,_数据分析师一个月的工资是多少钱？数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。数据分析师需要的是对所在业务有深刻了解，能熟练运用手上的工具（无论是Excel，SPSS也好，Python/R也好，工程师给你开发的工具也好，必要时还要能自己充当工程师和科学家，力尽所能得到自己需要的工具）有针对性地对数据作分析，并且需要把发现言之有物地向其他职能部门呈现出来，最终变为行动。 数据分析师薪资在15万——50万的范围，一个月1万-5万的月薪。 接下来我们看一下数据分析师的招聘需求。 数据分析师—增长黑客 薪资：30000-50000 经验：5-10年 职位类型：IT互联网 岗位职责：1、依托业务流程的关键节点，梳理核心指标并逐层拆解，建立指标分析体系；2、整合打通面向增长的相关团队数据，并分析挖掘增长点；3、提取数据分析主题的相关数据，并运用分析能力形成结论；4、根据分析思路与框架，提炼数据产品需求，与相关团队（如数据中心、产品技术等）协作并推动落地，实现数据产品化；5、关注行业动态，为委员会输出数据能力。任职要求：1、经济、统计、计算机等相关专业，在互金或相关领域有3年以上经验优先。2、具有良好的商业敏感度和数据分析技能，能够进行高效而实际的分析方
https://www.doczj.com/doc/c813420775.html, 法以解决各类的业务问题。3、具有较强的逻辑思维能力，清晰的沟通表达能力，严谨细致，追求极致。4、至少熟悉SQL等一种数据处理语言，能熟练使用Excel或Tableau等数据分析工具，熟悉掌握决策树、逻辑回归、聚类、实验设计。 光环大数据，拥有16年的程序员培训经验，上市公司品牌，口碑极好，一线名师授课，强大的教研团队研制开发最新的课程，与中关村软件园战略合作保障人才输出，与学员签订就业协议保障就业问题！真正的靠谱品牌！ 数据分析师培训，就选光环大数据！ 为什么大家选择光环大数据！ 大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。 【报名方式、详情咨询】 光环大数据官方网站报名：https://www.doczj.com/doc/c813420775.html,/ 手机报名链接：http:// https://www.doczj.com/doc/c813420775.html, /mobile/
、 阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍： 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力： 具备大数据相关的基础知识 了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求 了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数 据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使 用数据 掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编程 … 熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且能 设计与开发可视化大屏和商业报表 掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项 目的影响并提供相应解决方案 掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据 基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果 的质量 能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的 理解设计合理的数据分析方案 掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析 等 能够独立撰写数据分析项目报告 阿里云认证的报名方式： ) 报名入口为 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识：
干货丨生涯规划师成长之路（咨询师） 1.香馍馍职业 自2014年以来，我已明显感觉到人们越来越多的关注自己的职业发展和生涯幸福，也会更加积极主动的寻找和学习有助于自己职业发展和幸福感提升的方法，助人的职业也越来越受到青睐。也正因如此，越来越多人希望成为生涯规划师。 这一现象暗合了时代的发展趋势。 心理学与经济学的研究发现，当一个国家的年人均GDP跨过8000美元时，财富的增长和物质水平的提升已不再能增进人的幸福，反而会因此而带来的过载的信息、过多的选择、更高的欲望，更多元的价值标准以及更激烈的竞争，让人们感到更多的压力与不幸。抑郁症也几乎成了“时代病”。人们会更加关注个人成长与幸福。 2016年初，国家统计局公布的2015数据显示：中国人均GDP已破8000美元大关。 尽管风口已来，但风势未盛。这里既有机会，也待耕耘。能以此为业者都是有强烈愿景的人，受得住寂寞，所以也才能感受它最终带来的幸福。 在此，以新精英生涯多年探索和自己走过的路为例，呈现生涯规划师成长之路，给想入行的同道参考。 2专业身份 生涯规划师中，有人侧重培训，希望以授课的方式广泛启发他人；有人更想咨询，希望一对一地；有人更重视能个性化而深入地引发他人改变。 这两者其实只是一个统一身份的两面。在商业系统中，为了便于更有针对性地促进生涯规划师技能养成，才区分为生涯培训师训练和生涯咨询师训练。
不管从业者未来更希望以什么方式助人，咨询都是生涯规划师的必修课。生涯之学不只是为了开脑洞，最终是要助人引发生涯改变，所以具备基本的咨询能力，是每个生涯规划师的必修课、基本功。 所以，我更愿意以“生涯咨询师”标签我的身份。 3基本素养 生涯咨询师的成长，已有一条清晰的路径。基于新精英生涯这几年的探索和我的经验，一般情况下，如果一位职场人士已具备至少五年职场经验，个人生涯成熟度良好，经过两年左右系统学习实践，就能成为一名独立执业的咨询师。 任何专业人的养成训练，必然要围绕其核心素养进行设计。所以，要成为生涯咨询师，你需要了解如何修炼三大核心素养。 第一，职业经验与阅历。 第二，个人生涯成熟度。 第三，专业理论与技能。 4职业经验与阅历 1.职业经验 硬性要求是工作满5年。很多刚工作，想入行的人会问：为什么是5年？ 新精英生涯把这一条标准作为自己讲师与咨询师的最低要求，这不仅仅是因为，自己工作不满五年，你的专业度与成熟度也很难吸引到职场客户。 更重要的是，工作不满五年，常常你自己都连职场基本规则都不清楚，工作素养都还没形成，对不同职能的职业发展路径、不同阶段将会面临的问题，以及面临问题时的应对策略等都缺乏体验和理解。甚至你还自己面临很多生涯问题，还不知如何解决。 如果都还没有面对过职业的痛点，并成功跨越过它（注意，不是绕过）。你觉得如何能在生
数据分析师薪资待遇如何，一位过来人的身份告诉你 随着大数据时代的到来，企业对数据价值的重视，数据分析师的市场越来越大，毫无疑问数据分析师已成为“当今最具发展潜力的职业”，吸引了无数像小编这样的热血青年，在迈进大数据行业之前，先来了解一下数据分析师工资收入多少？ 在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。 国内拉勾网上，我们通过爬虫采集数据进行分析发现，全国有29个城市的企业有数据分析师的岗位的人才需求，其中将近一半需求产生在北京市，需求量全国第一。排在前5的分别是：北京、上海、深圳、杭州、广州。数据分析这一职业大量集中在北上广深四大一线城市，以及杭州这个互联网和电子商务企业的聚集地。 通过以上数据可以得出一个结论：数据分析师这高精尖职位，有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州，期待往这个方向发展的同学还是要到这些城市去多多尝试。当然，从另一个方面说，这些城市也都集中了大量的各行业人才，竞争压力想必也是很大的。 任何行业都是看经验的，经验是王道，数据分析师也不例外，按工作经验统计，工作3年至5年薪资待遇普遍不会低于15K，拥有8年至10年经验的数据分析师平均薪资可以达25K 左右。怎么样是不是很心动？高薪职业就看你敢不敢来挑战喽！ 数据分析师薪资这么高，工作是不是很累呢？关于数据分析师工作累不累，CPDA师兄有话说 成为一名合格的数据分析师，不是那么简单的，数据分析师这个职业很肯定说是前途无量，然而，这也说明这并不是一个容易上手的工作，就业门槛是不低的。数据分析师需要储备大
GIS数据工程师成长路 1. 题记 Esri中国社区已经走过了6个年头，自己进入这个大家庭也整整4年有余；社区为大家提供一个相互学习、交流的平台，通过社区也结识了很多GIS行业达人、技术牛人，为自己的成长路增添许多捷径。在六周年之际，书此一文简单阐述“GIS数据工程师”成长之路；相信对那些即将踏入GIS行业和那些对于不知如何成长之人有可鉴之处。 2. 从Desktop开始 在GIS行业中，数据工程师职位门槛低，成长速度稍慢；更多被人理解为没有前途的职位。个人认为其实不然，行行出状元，只要肯努力必将回报。 不管你来自什么背景，非专业抑或是科班，今天起一切从零开始，从桌面版开始。 2.1. 数据编辑起步 学习桌面版，我曾和无数的初入行业人士说过：数据工程师没有做过矢量化、没有做个数据编辑工作的人，很难体会、理解数据工作。所以，在此建议必须通读外加练习Esri 官方出品《编辑手册》。Desktop10以后帮助文件已是中文版，其中的编辑操作帮助很是有用，同时，网页版帮助更是让你如鱼得水。如果你能有心做到将网页版帮助离线到本地的话，那么你离成功不远啦，至少你的学习态度和方法是我所认同的。 当然，在论坛中具有很多很多的有用的总结，这些经验之谈让你如虎添翼。 《GIS建库矢量化工具使用技巧分享》 https://www.doczj.com/doc/c813420775.html,/esri/viewthread.php?tid=39850 《两个数据编辑的技巧-(Modify Feature)》 https://www.doczj.com/doc/c813420775.html,/esri/viewthread.php?tid=85123
《解决不小心移动要素的办法》 https://www.doczj.com/doc/c813420775.html,/esri/viewthread.php?tid=33653 《自动接边（edge match）方法》 https://www.doczj.com/doc/c813420775.html,/ESRI/ ... %26amp%3Btypeid%3D4 《ArcGIS中两种配准方式：矢量配准栅格，栅格配准矢量》 https://www.doczj.com/doc/c813420775.html,/ESRI/ ... %26amp%3Btypeid%3D4 2.2. 坐标系统那些事 编辑学习的过程中，你将遇见N多问题，就算是科班的你，也不得不在此时补充理论知识。进入我们GIS行业，我对每个人都考核有关坐标系的那些事。 在社区，有很多达人用了很多形象化的语言来对你讲解，希望自己能够好好去学习，要从事这行，就花些时间真正去理解透了；磨刀不误砍柴工。 有关坐标系常见问题的问与答 https://www.doczj.com/doc/c813420775.html,/esri/viewthread.php?tid=121932 坐标系定义 https://www.doczj.com/doc/c813420775.html,/esri/viewthread.php?tid=92293 关于坐标系 https://www.doczj.com/doc/c813420775.html,/esri/viewthread.php?tid=82798 地理坐标系与投影坐标系的区别 https://www.doczj.com/doc/c813420775.html,/esri/viewthread.php?tid=103307 2.3. 不得不学的拓扑 拓扑学是比较有意思的学科，学习拓扑是GIS人理解空间地理信息最有效的方法。GIS 人必须具有空间思维能力，一切从空间出发。我们处理空间数据最有意思的地方就是从空间
https://www.doczj.com/doc/c813420775.html, 大数据分析培训_数据分析师挣多少钱_光环大数据培训 光环大数据作为国内知名的数据分析培训的机构，聘请专业讲师面对面授课，与时俱进及时更新课程体系，为保障学员就业与多家单位进行合作，保障学员就业。光环大数据所有项目都由阿里云真实项目数据，光环大数据成为阿里云授权认证中心，毕业通过相关考试就可以获得阿里云的证书。 从去年7月份开始学习 Udacity 的“数据分析师”纳米学位课程，到现在也算学了不少内容，接下来打算慢慢开始找工作了。既然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。本次项目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。集搜客是一款简洁易用且功能强大的网络爬虫产品，通过鼠标点选和简单的命令操作即可实现爬虫的定制和运行，这里也推荐一下。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： 内容字段岗位名称title月薪month_salary公司名称company所属行业industry公司规模scale融资阶段phase投资人investors所在城市city经验要求experience学历要求qualification全职/兼职full_or_parttime职位描述及任职要求description
大数据、数据科学和数据分析的定义与应用 数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。 以下我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。 首先让我们开始理解这些概念是什么。 一、数据科学 在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析相关的所有领域的领域。 数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的结合。 简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。 二、大数据 大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。 用来描述庞大数据量的流行语，无论是非结构化还是结构化的大数据，每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。
Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。” 三、数据分析 数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。 数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。 它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用 （1）互联网搜索 搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。 （2）数位广告 整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。 （3）推荐系统 推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。 许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。 五、大数据的应用 （1）金融服务大数据 信用卡公司，零售银行，私人财富管理咨询公司，保险公司，风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不
几点想法，分享给刚入门的数据分析师，也跟经验丰富的数据分析师做下探讨。 1.数据是有立场的，立场决定解读 数据对于业务来讲，是KPI的衡量标杆，也是行动指南。但一旦涉及到立场和方向性的东西，必然有利益触发点的问题。比如同样的一次活动的网站转化率是1.2%，是好还是坏？这是做数据分析第一步要进行的定位，也就是我们所说的下结论。好坏的区分在于比较，如何比较呢？我们知道比较分析方法有环比、占比、定基比、横向比、纵向比等，其中如环比可以比较昨日、上周今日、上月今日等，不同的时间对比出的结果一定有差异，甚至是迥然不同的结果。那面对这种情况，除了分析师的经验以外，在都符合统计学规律的前提下该如何判断活动效果好坏？ 第一步结果总算出来了。 那么假设结果是好的（先不管对比的是什么时间），那确实是好的吗？我们知道做活动效果肯定会好啊。尤其在中国，只要价格低，无论多么差的用户体验，无论网站UI多么垃圾，无论送货多么慢，订单转化率一定会起来。这就意味着，无论你的营销、运营做的怎样（只要不是特别特别差），各个渠道、各个节点转化率都会上来。这时候，你会怎样分析？其中有多少是归于渠道或运营本身的优化因素，而有多少是归于活动影响？ 假设我们能找出其中归于活动本身或渠道、运营本身的影响因素，结果出来后可能是——刨去活动影响，渠道、运营做的转化率其实变化不大（事实上通常是这样的，但我们不能否认他们的功劳，毕竟没有流量、没有运营，网站无法正常运行），工作效果不明显啊？你会怎样？直接告诉你的同事他们的工作没效果？可能你不会那样做，那此时你该如何取舍？尽职尽责做好一个数据的本职工作还是考虑下其他因素？怎么做才能既让数据价值最大化又能不打击同事的工作积极性？ 2.数据质量永远是数据分析立项后首先要考虑的 做过大型数据分析的同学刚开始或多或少有这样的经历，拿到数据后经过分析发现了一个异常分析点，做了N多预处理、N多牛叉的模型，N多分析和多维钻取，最后把报告呈现出来，跟业务沟通的时候，业务只说了一句话“哦，那个异常数据啊，那是我们的测试数据”，然后我们会不会疯掉？ 为什么会出现这种问题，因为拿到数据后没有进行一步必要的步骤——数据质量验证。什么是数据质量验证？我理解的是首先要理解数据来源、数据统计和收集逻辑、数据入库处理逻辑；其次是理解数据在数据仓库中是如何存放的，字段类型、小数点位数、取值范围，规则约束如何定义的；第三是明确数据的取数逻辑，尤其是从数据仓库中如何用SQL取数的，其中特别是对数据有没有经过转换和重新定义；第四是拿到数据后必须要有数据审查的过程，包括数据有效性验证、取值范围、空值和异常值处理等。 当这些工作都做充足之后才是数据分析。但可惜的是大多数数据分析师都不关注数据质量问题，甚至对数据的理解仅限于表现定义。当然做足了底层的工作，你会发现做起数据来事半功倍，并且你的结论和推到是经得起验证和考究的。 3.缺乏落地的数据没价值，除非是市场分析 数据的价格在于对业务的驱动，不管你的业务对象是你的BOSS还是同事。很多情况下，我们的数据分析师是这样工作的：一天到晚闷头做事，出数据写报告。结果出来的数据结论和建议会有这么几种情况：
2020 全国地区高级数据分析师岗位薪酬调查报告
一、调研概述 1.1 薪酬调研简介 本次薪酬调研由薪酬网全程控制，调查的企业覆盖多个行业、多种企业性质，调查项 目涉及工资、补贴、奖金、福利等薪酬项目及企业劳动制度，反映了企业员工的薪酬现状， 以及行业未来的薪酬发展方向。 本次薪酬调研，薪酬网制定了周密的调查方案，凭借薪酬网便捷高效的在线调研系统， 丰富的调查经验与专业的顾问团队；依托网站深厚的数据来源、庞大的客户群体，为企业 提供高价值的人力资源深度研究报告。快速简便的查询方法，适合各种专业程度的人力资 源从业者。 调查流程 收集数据 报告发布 数据分析 1.2 数据有效时间及有效样本 企业薪酬提交的人力资源数据起止时限为一个完整财务年度数据。 本次调研数据起止时限为：2019 年 01 月 01 日至 2019 年 12 月 31 日 本次岗位薪酬调研薪酬口径：总现金收入 薪 酬 网
涉及行业 ︱ Industry 信息技术和互联网(计算机软硬件，通讯) IT, Telecom and Software 电子技术Electrical/Electronic Engineering 金融（银行，风险基金） Finance (Banking, Venture Capital) 贸易Trading 快速消费品（食品，饮料，化妆品） Fast Moving Consumer Goods 耐用消费品（服装，纺织，家具，家电，工艺品） Durable Consumer Goods 咨询业 Consulting 生物/制药/保健/医药 Biomedical/Pharmaceutical/Healthcare 建筑/设计/装潢 Construction/Design/Decoration 酒店/餐饮 Hotel and catering 广告业 Advertising 加工/制造（工业自动化，设备，零部件） Manufacturing 化工/能源 Chemical Engineering/Energy 交通/运输/物流 Transportation/Logistic/Distribution 批发和零售 Wholesale & Retail 房地产及中介 Real Estate & Agency 服务业 Service 薪 酬 网
大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。 对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。 一、ETL研发 企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL 人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。 二、Hadoop开发 随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。 三、可视化工具开发 可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。 四、信息架构开发 大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。 五、数据仓库研究 为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 六、OLAP开发 OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
2020数据分析师个人简历模板 刘先生 目前所在：番禺区年龄：29 户口所在：河北国籍：中国 婚姻状况：未婚民族：汉族 身高：170cm 体重：55kg 求职意向 人才类型：普通求职 应聘职位：生产主管/督导/领班/组长：生产管理，市场营销/业务分析-专员/助理：市场分析，客服及技术支持 工作年限：3职称：中级 求职类型：全职可到职日期：随时 月薪要求：2000～3499元希望工作地区：广州，， 工作经历 **公司起止年月：2007-11～2008-01 公司性质：事业单位所属行业：教育/培训/院校 担任职位：数据分析员 工作描述：利用Excel,SPSS进行大学生心理问卷的分析，并用PPT形成报告 离职原因： **公司起止年月：2007-03～2007-04
公司性质：事业单位所属行业：教育/培训/院校 担任职位：数据分析员 工作描述：利用Excel进行问卷数据整理，分析工作并形成报告离职原因： **公司起止年月：2007-03～2007-05 公司性质：政府机关所属行业：机关/事业单位/社会团体 担任职位：市场督导 工作描述：进行访员培训，以及数据的质量控制工作。 整理数据，确保数据按时收集。 离职原因： **公司起止年月：2007-03～2007-05 公司性质：事业单位所属行业：教育/培训/院校 担任职位：会计实训员 工作描述：进行会计实务方面的实训 离职原因： **公司起止年月：2006-12～2007-02 公司性质：私营企业所属行业：专业服务(咨询,翻译,猎头) 担任职位：信息员 工作描述：收集奶粉市场信息 离职原因： **公司起止年月：2006-11～2006-12 公司性质：事业单位所属行业：教育/培训/院校 担任职位：实训员
数据分析员工作总结 在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长 为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三 个月以来的工作情况。 一、虚心学习 努力提高网店数据分析方面的专业知识作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀 疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是 冲动的。 但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚 心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理 方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围 的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了 与同事之间的感情。 二、踏实工作 努力完成领导交办的各项工作任务三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作 1、汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。 2、协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清 查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。 3、完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。
4、完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。 5、每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。 6、配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 7、完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。 三、存在的不足及今后努力的方向 三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足，主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力;理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。 另外，由于语言不通的问题，在与周围的同事沟通时，存在一定的障碍。 针对以上不足，在今后的工作中，自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风，摆正自己的位置，尊重领导，团结同事，把网店的数据分析工作做细做好。 四、对公司人员状况及员工工作状态的分析 1、对公司人员状况的分析要想管好一个企业，首先要管好这个企业的人，要想管好一个企业的人，首先要对这个企业人员的基本情况有个比较全面的、细致的、科学的正确的了解。 目前公司成员大部分为90后，是一个年轻化的团队。他们大部分在长辈们的宠爱中长大，心理素质不怎么成熟，没有自信心，没有目标，责任心不强，不怎么能吃苦，心理承受能力较弱，不爱学习，不明白工作的真正意义。不过也有一部分比较懂事，做事比较踏实、勤奋、性格也比较好。
阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍： 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力： ●具备大数据相关的基础知识 ●了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求 ●了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数 据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使 用数据 ●掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编 程 ●熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且 能设计与开发可视化大屏和商业报表 ●掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项 目的影响并提供相应解决方案
●掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据 ●基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果 的质量 ●能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的 理解设计合理的数据分析方案 ●掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析 等 ●能够独立撰写数据分析项目报告 阿里云认证的报名方式： 报名入口为3.PNyzrX 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识： 通用IT的知识： ●具备基础的IT知识，熟练使用Windows、MAC、Linux等操作系统中 的至少一种 ●了解大数据相关的基础知识，如定义、特征、实际应用案例等 ●了解关系型数据库的基本概念：数据库，表，索引，视图，存储过程， 函数等 ●了解云计算、开源大数据Hadoop生态圈中的主要产品、阿里云数加主 要产品和服务 ●了解软件工程的基本流程 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证相关的学习方法、学习资料及培训课程：
数据分析师常见的7道笔试题目及答案 导读：探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。以下是由小编为您整理推荐的实用的应聘笔试题目和经验，欢迎参考阅读。 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map 进行频率统计，然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP 中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理; 2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP 日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址; 3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址; 4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP; 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。)，请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述， 文中，给出的最终算法是： 第一步、先对这批海量数据预处理，在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序，特此订正。July、第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。 即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O(N) + N’*O(logK)，(N为1000万，N’为300万)。ok，更多，详情，请参考原文。 或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000个小文件(记为x0，x1，…x4999)中。这样每个文件大概是200k左右。 如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率(可以采用trie树 /hash_map等)，并取出出现频率最大的100个词(可以用含 100 个结点的最小堆)，并把100