大数据分析师

大数据分析师，啥时候该说Yes，啥时候该说No?

早在20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，就有“啤酒与尿布“的故事表现了大数据分析给企业带来的利益体现。这些年来大数据分析正在为企业带来巨大的变化。虽然越来越普遍，但数据分析中有些“YES”和“NO”却是必须遵循的。

YES!立体式分析

立体式分析即维度分析。产品数据挖掘应该在产品环境下从产品性能、市场需求、用户体验等方面切入分析。数据分析是带有商业性的，因此要立体性对于数据进行深层次整理分析，才能将各方面有价值的信息提炼出来对产品优化带来帮助。

YES!明确适用性

要注意每种统计分析方法的适用范围。许多分析方法对数据的要求很高，如果样本分布不符合要求，样本量数量不足，或存在大量伪样本，都将影响最后结果的正确性。譬如，我们经常要使用的因子分析、聚类分析，若样本量不足通过SPSS获得分析结果是没有任何意义的。

YES!正确整理数据库

在选择好分析方法分析数据时的同要按照要求整理数据库。错误的数据库格式对研究的弊处是显而易见的。在使用研究模型前，要考虑数据的适用性。同时，数据的合理转换也很重要。如在访问时经常提问出生年份而非年龄，这样可以避免误差。这样将收集到的数据进行转换也得到一样的结果。在计算时，我们还常整合几个变量成为一个或者另几个变量。

YES!分析数据可视化

大数据的体现往往是以海量的形式，而数据分析首先要整理，其次要分析。大数据的分析将能将普通的数字变成珍贵的信息，体现未来的趋势和相应的结果。一号店等企业使用大数据魔镜，将大数据可视化分析作为基础，建立起一体性的业务模型和产品，明确了顾客关系，提高了运营效率，运用数据规模化帮助企业规划。汉堡王通过Tableau系统让了解每天的业绩更便捷，为企业带来更大利润。

NO!轻视精准

数据中的每一个小数点都可能带来巨大的影响。因此数据分析不能有“不准确可以再改”的想法。做数据分析最基础的是要有严谨的态度和科学的方法。

NO!分析方式不当

数据分析是一项专业性技能，需要使用专业工具进行分析。一般分析数据的工具有Excel、报表工具、BI等，还有最新型的可视化数据分析产品魔镜。应当使用专业工具进行数据分析，可利用图表表达分析结果。而不能粗略地计算数据，以此保证其有效性。

NO!忽略数据源

足够多的数据的确是实现技术的前提，但数据越多并不是结果越准确。一旦不能保证数据来源的准确度，大量的数据反而会使数据分析难度加大，从而使最后作出不准确决策。因此不能盲目追求数据量的大，而要同时对数据源的准确性有保证。

数据分析师BDA大数据

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。

最新数据分析员工作总结

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，

数据分析师笔试题目

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？

数据分析师薪资_数据分析师一个月的工资是多少钱

https://www.sodocs.net/doc/822375976.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.sodocs.net/doc/822375976.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.sodocs.net/doc/822375976.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.sodocs.net/doc/822375976.html,/ 手机报名链接：http:// https://www.sodocs.net/doc/822375976.html, /mobile/

大数据分析师(ACP)认证考试大纲

、 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：

数据分析师薪资待遇如何,一位过来人的身份告诉你

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

大数据分析培训_数据分析师挣多少钱_光环大数据培训

https://www.sodocs.net/doc/822375976.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

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

薪酬报告系列-2020全国地区高级数据分析师岗位薪酬调查报告

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

大数据的就业方向

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。

数据分析员工作总结

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。

大数据分析师(ACP)认证考试大纲

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：

大数据分析师能力模型与企业需求报告

大数据分析师能力模型与企业需求报告 东湖大数据·数据智库 2017年3月

前言Introduction 大数据浪潮的激流中，市场空间得到迅速释放， 企业对于大数据人才的需求也越来越高，数据分析师则是这片翻腾浪花里的中流砥柱。 早在20世纪，数据分析岗已运用到企业业务层，“啤酒与尿布”的故事就是一个经典案例。新时代下，数据分析发生飞跃式升级， “大数据”推动起数据的深度分析与挖掘，使得研究结果更加客观、多维。 本次报告我们将同样以大数据的方式展开研究，摒弃传统调研式报告带来的主观数据误差，尽可能使此次研究报告发挥出应有的现实意义和社会价值。

目录/CONTENTS 大数据分析已成为时代选择BIG DATA ANALYSIS HAS BECOME THE ERA OF CHOICE 大数据分析的企业需求分析ENTERPRISE DEMAND ANALYSIS OF BIG DATA ANALYSIS 数据分析师的能力模型构建DATA ANALYSTS THE ABILITY OF THE MODEL BUILDING 总结与附录SUMMARY AND APPENDIX

大数据分析已成为时代选择BIG DATA ANALYSIS HAS BECOME THE ERA OF CHOICE

2014 大数据时代到来168亿市场产值 2015 2016E 数据来源：中国信息通信研究院，2016年8月。单位：亿人民币 中国大数据产业规模估计 大数据越来越火，随着互联网技术的升级，获取含量数据变的越来越容易，基于海量数据进行价值分析的数据分析人才成为了各大企业追逐的宠儿。 84.0 亿 115.9 亿 168 亿

大数据分析师简历范文

教育背景 时间：2012-09到2016-06 学校：XX理工大学| 专业：计算机科学与技术| 学历：本科 工作经历 工作时间：2016-06到2017-06 公司名称：xx市品汇科技有限公司| 所在部门：| 所在岗位：大数据分析师 工作描述： 我们公司的数据主要来源是web的日志数据，app端的行为数据，埋点数据，其他大型旅游网站的爬虫数据和我们公司本地数据库中的数据。然后我们将web中的产生的日志数据通过flume抽取到kafka中，通过spark streaming进行实时清洗，将日志字段全部打散并按需求进行特定格式转换，然后把清洗过的数据和kafka中的数据投递到HDFS中按照业务需求做mr清洗，清洗后的数据导入到hive仓库中用hql做数据分析，最后将结果数据分别导入到hbase数据仓库中和本地数据库中供续部门等进行调用，最后由展示人员将数据形成报表在前端展现。 整个项目组由12个人组成，数据收集组（2人）、数据清洗组（2人）、数据分析组（3人）、数据建模组（3人）、运维组（2人）。 我是属于数据分析组，主要负责用hive对数据的分析工作。有时也会干一些数据清洗工作。根据需求用mr清洗出我们所需要的字段，例如IP地址访客用户信息日期目录响应码访客来源的URL 访问所用设备等字段。然后导入到hive中用Hql进行分析。

我在我们公司前期主要负责编写mr清洗数据，将结构化的数据导入hive数据仓库中，编写hql对数据进行多维度分析，还用到了Hbase rowkey的设计和表格的建模。。后期我主要负责数据的管理，用hive和spark对数据进行日常分析，配合建模组的工作。 工作时间：2010-07到2017-07 公司名称：XX通信信息报社有限责任公司| 所在部门：| 所在岗位：大数据分析师、网络舆情 工作描述： 2010年7月~2017年7月在xx通信信息报社工作，担任过编辑、记者，以及分别担任过鹰眼舆情（中国电信互联网大数据产品）内容运营、产品运营和市场拓展负责人，拥有多年的传媒与互联网工作经验，熟悉传统媒体与微信微博论坛等自媒体传播、运营规律，熟悉网络数据挖掘和分析、宣传效果评估和危机公关，熟悉互联网产品、手机APP项目运营管理。其中：2010.07－2011.07 编辑、采访记者，每周2篇原创报纸稿件，熟悉新闻报道、人物采访和企业宣传等各类文章写作 2011.08－2013.08 报告主编，先后负责中国通信业、国资央企、20多家政府机关舆情报告，曾赴国资委新闻中心驻点，熟悉网络信息检索和分类、传播特点分析以及正向舆论引导2013.09－2015.09 产品总监，负责舆情产品市场调研、PC及APP产品策划、政府企业信息化项目解决方案编制、数据运维及产品优化、客户需求分析及投诉解答，熟悉互联网产品运营和管理

数据分析员工作总结

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，视角不够灵活，缺乏应变能力;理论和专业知识不够丰富，导

大数据分析师·人才培养计划·筑梦起航

一、大数据分析师时代背景 随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所 产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已 远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。 由于大数据处理需求的迫切性和重要性，近年来大数据技术已经在全球学术界、工业界和各 国政府得到高度关注和重视，全球掀起了一个可与20世纪90年代的信息高速公路相提并论 的研究热潮。美国和欧洲一些发达国家政府都从国家科技战略层面提出了一系列的大数据技 术研发计划，以推动政府机构、重大行业、学术界和工业界对大数据技术的探索研究和应用。目前，国内外IT企业对大数据技术人才的需求正快速增长，未来5～10年内业界将需要大量的掌握大数据处理技术的人才。 为了紧跟全球大数据技术发展的浪潮，我国政府、学术界和工业界对大数据也予以了高度的 关注。

国务院《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》发布，大数据已上升为国家战略。数据驱动的大数据时代到来了，你准备好了吗？正所谓机不可失，失不再来！只有站在时代的前列，你才会更具竞争力！ 二、大数据就业方向 根据16年数联寻英发布的首份《大数据人才报告》，目前全国的大数据人才经济46万，未来3-5年大数据人才的缺口将高达150万，随着缺口逐渐放大，大数据人才的薪资将会水涨船高。大数据的应用也会逐渐在行业中扩散开来，由金融、通信、电商行业逐渐应用到其他领域。

中国大数据市场正处于高速发展期根据易观的报告能够发现目前已经处在大数据市场高速发展的尾巴，企业深度利用数据价值的意识迅速提高，数据资产管理成为热门概念，企业开始愿意通过数据交易进行变现，各种与大数据有关的政策及法律法规不断完善，市场成熟后，入行门槛恐怕会相应提高，现在抓住最后进入大数据市场的机会非常重要，一个人的选择有时候比努力更重要。

数据分析师面试常见问题

数据分析师面试常见的问题 随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。 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？

大数据分析师

大数据分析师，啥时候该说Yes，啥时候该说No? 早在20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，就有“啤酒与尿布“的故事表现了大数据分析给企业带来的利益体现。这些年来大数据分析正在为企业带来巨大的变化。虽然越来越普遍，但数据分析中有些“YES”和“NO”却是必须遵循的。 YES!立体式分析 立体式分析即维度分析。产品数据挖掘应该在产品环境下从产品性能、市场需求、用户体验等方面切入分析。数据分析是带有商业性的，因此要立体性对于数据进行深层次整理分析，才能将各方面有价值的信息提炼出来对产品优化带来帮助。 YES!明确适用性 要注意每种统计分析方法的适用范围。许多分析方法对数据的要求很高，如果样本分布不符合要求，样本量数量不足，或存在大量伪样本，都将影响最后结果的正确性。譬如，我们经常要使用的因子分析、聚类分析，若样本量不足通过SPSS获得分析结果是没有任何意义的。 YES!正确整理数据库 在选择好分析方法分析数据时的同要按照要求整理数据库。错误的数据库格式对研究的弊处是显而易见的。在使用研究模型前，要考虑数据的适用性。同时，数据的合理转换也很重要。如在访问时经常提问出生年份而非年龄，这样可以避免误差。这样将收集到的数据进行转换也得到一样的结果。在计算时，我们还常整合几个变量成为一个或者另几个变量。 YES!分析数据可视化 大数据的体现往往是以海量的形式，而数据分析首先要整理，其次要分析。大数据的分析将能将普通的数字变成珍贵的信息，体现未来的趋势和相应的结果。一号店等企业使用大数据魔镜，将大数据可视化分析作为基础，建立起一体性的业务模型和产品，明确了顾客关系，提高了运营效率，运用数据规模化帮助企业规划。汉堡王通过Tableau系统让了解每天的业绩更便捷，为企业带来更大利润。 NO!轻视精准

BDA大数据分析师

三、填空题（共25题，单空每空1分，双空每空0.5分，共25分） 1、在Excel中，在单元格格式对话框中可以设置字体____________________。 2、在Excel,A列存放着可计算的数据,公式"=SUM(A1:A5,A7,A9:A12)"将对____________________个元素求和。 3、要选取A1和D4之间的区域可以先单击A1，再按住____________________键，并单击D4。 4、在工作表Sheetl中，设已对单元格A1、B1分别输入数据20、40，若对单元格C1输入公式"=A1>B1"，则C1的值为____________________。 5、在Excel中单元格的引用(地址)有____________________和绝对引用两种形式。 6、数组Array（3，3，6）是____________________维数组。 7、常量声明使用____________________语句，声明常量时，需要对其进行赋值，并且赋值后该值不能再被修改。 8、在VBA中主要有三种循环语句，分别是：____________________、_____、For Each···Next。 9、打开VBA编辑器的方法包括，选择“开发工具|Visual Basic编辑器”菜单或用____________________快捷键。 10、当用户在一个对象上按下然后释放鼠标键时，____________________事件发生。 11、运行R代码“M<-array(1:9,dim=c(3,3)); N <- diag(M);”后，N[2]显示为____________________。 12、设列表变量为“Lst<-list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9));”，Lst[[2]]返回值为____________________。

大数据分析师需要具备哪些条件

大数据分析师需要具备哪些条件 随着大数据的迅猛发展，大数据分析师也变得炎手可热。大数据分析师通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策，为企业创造价值。 在国外，数据分析师已经开始在多个领域创造价值。而在国内，大数据的应用还处于萌芽状态，人才市场还不太成熟，正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师或“大数据分析师”。 那么大数据分析师到底需要什么样的条件，才能驾驭大数据这匹烈马以驰骋千里呢？ 相关学术背景 就BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望有统计学和数学背景的硕士或博士学历。缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域(DangerZone)—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。 一定的计算机编码能力 实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的必备要素。举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。 数据分析与处理工具 所谓工欲善其事必先利其器，大数据分析师想要准确的挖掘数据背后的价值并且将成果展示出来，就必须要有实用可靠的工具。如果仅靠人力分析这种落后的方式本身就违反了大数据发展所代表的社会进步性和先进性。现在有许多大数据分析工具能从各个方面帮助大数据分析师完成工作，比如大数据魔镜，其丰富的可视化功能不仅是大数据分析师的数据挖掘利器，也是普通大众了解和参与大数据的桥梁。 目前，国内的大数据行业发展已从理论步入实践，数据分析师也会越来越受到关注。在大数据分析工具方面，更多更强的功能也亟需开发出来。