回答:谢谢邀请！数据分析师通常分成两种，一种是应用级数据分析师，另一种是研发级数据分析师，区别就在于是否具备算法设计及实现的能力。应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具，把业务模型映射到数据分析工具上，从而得到数据分析的结果。数据分析工具比较多，比如Excel就是一个传统的数据分析工具，另外还有Minitab、LINGO、JMP等，要想全面掌握这些工具的使用需要具备一定的数学基础和统计学基础。通常...
txgcwm
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回答:作为一个数据分析师来回答一下：我做这行两年多了，刚开始的时候用的多是MySQL数据库，当然，Oracle数据库也会用到，尤其是在金融行业或者国企都用Oracle，一般的公司使用MySQL数据库，可能是因为MySQL数据库免费吧。另外，在一家互联网公司，我遇到了mongodb，目前一些新兴的互联网公司使用nosql的也比较多，这个当时是现学现卖的。作为一个数据分析师，可能对数据库的使用一般是存取数据...
陈江龙
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回答:一名合格的数据分析师应该掌握网页爬虫：Python或R数据存储：Excel或者Tableau、MangoDB等数据清洗：数据缺失处理等数据分析：线性回归等数据可视化：Python或R的可视化包进阶级数据分析师：统计知识运筹学知识机器学习知识掌握以上三个技能点便可称之为数据科学家至于面试要准备些啥？Simply按照上面技能点一一准备但是今天要说的是一项奇淫技巧那就是--写一篇数据分析的推文在这篇推文...
qianfeng
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回答:大数据的技术大数据技术包括：1）数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2）数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。3）基础架构： 云存储、分布式文件存储等。4）数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processin...
X_AirDu
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回答:数据分析的应用几乎是无行业和人群限制的。数据分析的魅力体现在数据的价值和创新的能力，运用数据的能力越来越成为基础的职业技能，因此任何有兴趣和需求的人士都可以进入这个领域。涉及到数据分析学习和工具的选择， 那么久可以从知识和应用的角度入门数据分析的路径。01SQL数据库语言作为数据分析师，我们首先要知道如何获取数据，其中最常用的就是从关系型数据库中取数。因此，你可以不会R，但不能不会SQL。大数据...
hzx
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...True,0,1) df.drop([Weekend,Revenue,Month], axis=1, inplace=True) 2、相关性检测 对df表进行相关性检测，看每个字段的相关度，删除相关度高的字段，减少计算量。如果自变量属于中度以上线性相关的（>0.6）多个变量，只保留一个即可。1...
...分析是否存在关联，这个过程实际可以转换为：按行分析相关性。 B，同一类型事件，挖掘构成的因素是否存在关联关系，如： 上图所示，全部ERP系统不能访问的事件中，各个因素间是否存在关联，这个过程实际可以转换...
...分析是否存在关联，这个过程实际可以转换为：按行分析相关性。 B，同一类型事件，挖掘构成的因素是否存在关联关系，如： 上图所示，全部ERP系统不能访问的事件中，各个因素间是否存在关联，这个过程实际可以转换...
...配的场景，主要适用于在茫茫简历中找到和企业自身职位相关性最高的简历，或者一个应聘者需要快速找到和自己相关度最高的职位，这个时候，为结构化数据准备的传统的目录索引的方式就很难满足需求了。举个例子，即便都...
社区 在互联网上，有很多Python科学和数据分析相关的社区(Community)，用来解决相关的问题通常是非常有帮助的。下面的列表列出了常用的社区： pydata: pydata是一个关于Python数据分析和pandas相关的谷歌小组列表 pystatsmodels: pystat...
...据的标准需要遵循以下3个原则,而不是全部的企业数据: 相关性 可靠性 有效性 通过对数据样本的精选,不仅能减少数据处理量,节省系统资源,还可以使我们想要寻找的规律性更加凸显出来。 而在数据取样的过程中,一定要严格把...
...其直接原因就是因为我们的业务中存在着大量的自然语言数据，如电销通话数据、客户分析小结、客服沟通内容、内部交流信息以及其他各种文本报告等等，这些数据都是使用自然语言来进行存储的；而且用自然语言文本存储这...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
zhigoo
