字节终面只问了1个框架问题,我被录取了!
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”?
伴随滴滴出行、智慧营销等的落地商用,部分企业尝到了数据带来的巨额红利,各大企业开始关注曾经“无用”的数据。
如今,企业每天会产生海量的数据,BAT日均数据更是达到了PB级别。
因此,企业需要大量专业人才来分析挖掘数据的价值,以提升企业利润。所以市场上才会出现如此巨大的数据人才需求。可以说,数据分析将是每个从业者个人能力最重要的补充,也是BAT这类大公司急招人才的必备技能。
但是一提数据分析,很多人就觉得无从下手,知识点零散总是抓不住重点,学习起来相当吃力,常常毫无头绪,搞不清关键数据。
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一、基础篇-数据分析必备技能
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主要包含5个知识点:
1. 基础-Excel数据可视化
Excel经典10种数据表;Excel函数offset的3种动态图表;Matplotlib 5个必会基础用法;Matplotlib 5种常用图表绘制;Matplotlib 2种三维图形绘制。
2. 基础-Python数据可视化
JIEBA分词绘制词云图;Pandas中的绘图函数;统计与机器学习-散点图矩阵;统计与机器学习-逻辑回归;3步轻松绘制决策树
3. 进阶-使用SQL实现数据操作
SQL基础语法;SQL表连接;SQL普通函数;SQL窗口函数;SQL优化
4. 进阶-K-means聚类分析
利用K-Means聚类分析做客户分群;利用客户关系模型对客户进行细分;3种工具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-数据挖掘逻辑回归
数据挖掘应用前景;逻辑回归预测算法;信用评分卡 ;建立评分模型流程和统计量;生成信用评分模型
二、进阶篇-常用数据分析方法论
本节内容介绍了验证分析与建模预测,理论与实战结合,特别适合缺少系统分析理论支撑或想深耕数据分析领域的人学习,对你进入大厂或者从事数据工作会有不少帮助。
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主要包含6个知识点:
1. 数据集中趋势
数理统计基础之均值、中位数、众数、三者之间的关联与对比
2. 假设检验
推论统计之假设检验概念;小概率事件;P-Value与显著性水平;假设检验步骤
3. 多元线性回归程序与可视化
Python实现多元线性回归;3D可视化拟合效果
4. 逻辑回归模型
模型简介;分类思想;sigmoid函数
5. 分类模型评估指标
分析模型评估之正确率、精准率、召回率、F1调和平均值
6. 数据分析基本流程之AQI分析与预测
数据分析基本流程;流程对比理解
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