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本文摘要:从主要的招聘网站可以看出,今年的招聘信息要少得多,但与数据分析相关的职位已有一定程度的增加,数据分析能力几乎已成为每个职位的必备技能。公司为什么如此重视“数据人才”是什么原因? 随着滴滴出行的商业发布和智能营销,一些公司已经尝到了数据带来的巨大红利,而大型公司已经开始关注曾经的“无用”数据。如今,公司每天都会产生大量数据,而BAT的平均每日数据已达到PB级别。 因此,公司需要大量的专业人员来分析和挖掘数据的价值,以增加公司的利润。

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从主要的招聘网站可以看出,今年的招聘信息要少得多,但与数据分析相关的职位已有一定程度的增加,数据分析能力几乎已成为每个职位的必备技能。公司为什么如此重视“数据人才”是什么原因? 随着滴滴出行的商业发布和智能营销,一些公司已经尝到了数据带来的巨大红利,而大型公司已经开始关注曾经的“无用”数据。如今,公司每天都会产生大量数据,而BAT的平均每日数据已达到PB级别。

因此,公司需要大量的专业人员来分析和挖掘数据的价值,以增加公司的利润。这就是为什么市场上对数据人才的需求如此之大的原因。

可以说,数据分析将是每个从业者个人能力的最重要补充,也是英美烟草等大公司招聘人才的必要技能。但是,当涉及到数据分析时,许多人认为他们无处可去。分散的知识始终无法掌握关键点。

这是很难学习的,通常很无知,并且无法弄清关键数据。不用担心,这是一个由Kai Class Bar赞助并由廖学峰进行了为期3个月的“完整数据分析说明”的学习视频。本文档是最新的升级版本,包括基础和高级两个部分,可以帮助您全面快速地提高数据分析技能,还可以指导您进行数据思考,从而使分析基于规则。

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该部分从简单到深入进行了系统地解释,并详细介绍了内容,涵盖了经常使用的学习和工作。分析技能特别适合对数据分析感兴趣并希望入门的人员。学习视频后,您将获得:1. 44个知识点,纯净的干燥含量,每天2小时,5天,掌握数据分析所需的技能。

2.根据您掌握的知识点检查缺陷并弥补泄漏,以帮助您消除知识盲点并重建知识体系。它主要包含5个知识点:1. Basic-Excel数据可视化Excel经典10个数据表; 3个Excel函数偏移量的动态图表; Matplotlib 5必须了解基本用法; Matplotlib 5常用图表绘制; Matplotlib 2三维图形绘制。2. Basic-Python数据可视化JIEBA分词以绘制词云图;在熊猫中绘画功能;统计和机器学习-散点图矩阵;统计和机器学习-逻辑回归; 3个简单的步骤即可绘制决策树。

3.高级使用SQL实现SQL基本语法以进行数据处理; SQL表连接; SQL普通函数; SQL窗口函数; SQL优化4. Advanced-K-Means聚类分析使用K-Means聚类分析对客户进行分组。使用客户关系模型执行客户细分细分; 3种工具可快速实现客户价值分析;案例:互联网金融行业客户价值分析5.高级数据挖掘logistic回归数据挖掘的应用前景; 5。Logistic回归预测算法;信用评分卡;建立评分模型的过程和统计;生成信用评分模型II。

高级章节-通用数据分析方法论本节介绍验证分析和建模预测,将理论与实际战斗相结合,特别适合那些缺乏系统分析的理论支持或想加深数据分析领域的人们。进入大型工厂或处理数据会很有帮助。学习视频后,您将获得:1.全面掌握主流数据分析模型和方法。

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2.指导每个人如何在工作中有效地输出有价值的数据分析报告。它主要包含六个知识点:1.数据集中趋势的数学统计的均值,中位数,众数和基础之间的关系和比较。

2.假设检验推理统计的假设检验概念;小概率事件; P-值和显着性水平;假设测试步骤3。多元线性回归程序和可视化Python实现多元线性回归; 3D可视化拟合效果4. Logistic回归模型简介;分类思想; sigmoid函数5.分类模型评估指标分析模型评估准确率,准确率,召回率,F1谐波平均值。6.数据分析的AQI分析的基本过程和预测数据分析的基本过程;流程比较和理解这次只有168个免费名额(如果超出配额,您需要付费才能观看),机会稀有,需要它的朋友,请注册并尽快收到!长按并扫描两次代码以添加微信。

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