数据分析生涯规划与等级从表中可以看出，专家级的数据分析在分析方法的要求方面与资深数据分析师是相同的，层级2与层级1的能力差别主要体现在业务分析能力、管理能力和影响力等方面。要从“使命必达”的助理数据分析师，成长为“独挡一面”的数据分析专家，其中必然需要学习很多知识、积累很多经验、提升很多技能，这对从事数据分析的人有一定的指导意义，在做职业规划时可以参考。按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，可以
上次，我们给大家讲述了一些数据分析师面试的必备技巧，本期我们主要给大家盘点数据分析师笔试题（当然，即便是笔试用不到，面试也可以用得到哈），希望当遇到这类典型题目时，大家可以轻松应对。盘点数据分析师笔试题 你会做几道？1、不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量。关于类题目，在作答前，我们应该去分解思考会涉及到哪些内容，并通过总结性思维，将你联想到的内容加以描述。首先，我们应该知道这是在考查费米
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2023-08-12 10:10:37
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现在从事数据分析工作的人很多，每个人都有自己的分析思路，思维，会操作多种软件工具，能依据具体分析需求调动自己的数据思维，匹配最佳的分析方法，充分利用软件工具解决问题。那么大家有没有想过，数据分析能力有哪些等级层级呢？小兵找到几年前的一篇热门文章，大家看一看，可以对号入座，对标自己的工作，找准自己的位置，以便于规划未来技术精进路线。按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，把数据分析能力划分为8个等级
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2023-10-19 05:46:43
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数据分析是一个被广泛使用的技能标签。在真实工作环境下，至少有三个类型的职位可以算作和数据分析师相关，分别是：BI (Business Intelligence), QA (Quantitative Analyst / Data Scientist), 以及BA (Business Analyst)。
数据分析是一个被广泛使用的技能标签。在真实工作环境下，
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2023-08-13 19:33:57
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# 会员等级跃迁数据分析实现流程
## 1. 确定需求和目标
在开始实现会员等级跃迁数据分析之前，首先需要明确需求和目标。例如，我们想要分析会员在不同等级之间的跃迁情况，以及了解不同等级的会员数量和比例等。
## 2. 数据收集和准备
* 确定数据来源：从哪里获得会员相关的数据？可能是数据库、API接口或者日志文件等。
* 收集数据：编写代码从数据源中获取会员相关的数据，并将其存储在数据结构中
原创
2023-08-23 10:59:30
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CDA数据分析师原创作品，转载需授权数据分析师可谓是近几年经常被业界提及和行业火热招聘的一类职位，从15年大数据兴起，到现在18年临近年末，将近4个年头的时光，大数据发展迅猛，数据分析师也跟着翻涌起来，成为今时今日最有潜力、最有前景的社会职位之一。人们对于数据分析师的岗位趋之若鹜，国内高校也争相开始设置大数据与数据分析相关专业，人们对数据分析的认知和需求越来越深，越来越多的人期望加入数据分析师行列
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2023-08-09 06:05:41
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前段时间在微博上看到一张某集团的数据分析师职位层级表，由于表格太大，在网页上
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2023-01-01 13:27:30
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转自中国统计网 并非所有的分析方法作用都相同。和大多数软件解决方案一样，你会发现分析方法的能力也存在差异，从简单明了的到高级复杂。下面我们按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，把分析能力划分为8个等级。1. 固定报表 回答:
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精选
2013-06-06 22:51:17
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对于大部分商家来说，搭建会员积分体系的终极目的，都是为了能够促进用户消费，以及增强用户的粘性，同时在运营会员积分体系时，通过成长值/付费的形式，以积分为贯穿点，来持续维系用户与商家之间的联系。通常情况下，商家会以金字塔的形式，去划分会员积分体系内的会员等级。设置会员等级差异化权益的框架，去加快用户获取积分的行为，从而提高商家自身的收益，所以会员积分体系可以帮助商家实现拉新、留存、促活等。在会员积分
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2023-08-30 21:03:53
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# 数据分析与业绩等级划分
## 引言
在企业经营过程中，衡量企业业绩的指标是非常重要的。通常情况下，企业的业绩可以用高、中、低三个等级来表示，这样可以更直观地了解企业的经营状况。本文将介绍如何通过数据分析的方法，将企业的业绩划分为高、中、低三个等级，并给出相应的代码示例。
## 数据准备
在开始分析之前，首先需要准备好要分析的数据。假设我们有一个企业的销售数据，包含了每个销售人员的姓名和
原创
2023-09-15 16:33:51
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
一、什么是AARRR模型，以及为什么它如此受欢迎？让我们深入了解Dave McClure的模型。AARRR代表：用户拉新Acquisition 用户激活Activation 用户留存Retention 用户推荐Referral 商业收入Revenue二 、RARRA模型是托马斯·佩蒂特Thomas Petit和贾博·帕普Gabor Papp对于海盗指标-AARRR模型的优化。RARRA模型突出了用
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2023-10-03 11:30:01
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在当下这个大数据时代，数据分析早已不是一个岗位，而是许多从业者的核心竞争力。无论是在医疗、旅游还是互联网行业，甚至不论你是做运营还是研发，掌握数据分析能力都是基本功之一。其实也很好理解，我们的生活和工作早就离不开和各种数据打交道了。那么掌握数据分析能力到底有什么用呢？我们可以来看看。 对于运营性质的工作来说，数据是一切工作的驱动力，数据作为一种度量方式，能真实的反映产品运营的状况，帮助我们进一
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2023-11-29 10:34:29
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1. 什么是数据分析1) 数据分析发展背景进入到 21 世纪以后，伴随着互联网的迅速发展，大数据应运而生，越来越多的数据被不断的挖掘出来，形成了“数据为王”的时代。就拿我们自己举例子，比如你的购物习惯、你的喜好等等，这些都会组成数据，对你购物习惯的分析会帮助购物平台更精准的推荐商品，这只是数据分析应用的冰山一角，它还可以应用到金融领域、交通领域、畜牧业等等。随着数据规模越来越庞大，单靠人力重复的脑
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2023-07-10 15:24:47
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这是python数据分析的学习部分啦~ 由于数据分析，涉及到绘图、计算撒的，所以我转向用Jupyter编辑器的使用，在很前面的一篇博客也介绍了怎么安装Python 、 PyCharm 、 Anaconda 介绍及安装 当然也可以不用通过 Anaconda，可以直接通过pip install jupyter命令直接安装呀，下面就开始较详细介绍一下Jupyter Notebooks好啦，正文开始 Ju
目录一、Apache Pig概述二、Apache Pig架构1）架构图2）Apache Pig组件1、Parser（解析器）2、Optimizer（优化器）3、Compiler（编译器）4、Execution engine（执行引擎）三、Apache Pig安装1）下载Apache Pig2）配置环境变量3）修改配置四、Apache Pig执行模式1）本地模式2）Tez 本地模式3）Spark 本
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2023-12-20 21:04:58
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本案例针对于铅酸电池制造业的OEE统计情况进行相关性分析，旨在找出与OEE指标相关性较高的变量，帮助车间管理人员厘清管理思路。OEE:设备综合效率,即表现设备实际的生产能力相对于理论产能的比率，是一种独立的测量工具。可以帮助管理者发现和减少生产中存在的六大损失。·可以针对问题，分析和改善生产状况及产品质量。·能最大化提高资源和设备的利用率，挖掘出最大的生产潜力。步骤1、数据准备2、选择算法3、编程
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2023-09-14 12:54:23
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