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              數(shù)據(jù)分析師報(bào)名費(fèi)優(yōu)選企業(yè)

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              發(fā)布時(shí)間:2020-07-16 06:13  








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              數(shù)據(jù)分析是檢查,清理,轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)建模的過程,以發(fā)現(xiàn)有用的信息,提出結(jié)論并支持決策。數(shù)據(jù)建模是數(shù)據(jù)分析之一。數(shù)據(jù)建模中有一些常用的例程:選擇變量和重建變量,選擇算法,設(shè)置參數(shù),加載算法和測(cè)試結(jié)果。

              選擇變量并重建變量當(dāng)分析人員獲取數(shù)據(jù)時(shí)(無論是爬網(wǎng)還是從數(shù)據(jù)框中提取數(shù)據(jù)),都不會(huì)分析所有變量或?qū)⑵浜喜⒌侥P椭小S泻芏嘧兞繘]有。分析任務(wù)(例如列號(hào),這也是數(shù)據(jù)集中的變量),某些變量與數(shù)據(jù)分析人員需要達(dá)到的目的無關(guān)。這是選擇變量的重要性。一般而言,選擇變量有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn):數(shù)據(jù)邏輯和業(yè)務(wù)參考。

              數(shù)據(jù)邏輯:

              所謂的數(shù)據(jù)邏輯,通常從數(shù)據(jù)完整性,集中度和變量相關(guān)性(有時(shí)考慮因果關(guān)系),80%的變量丟失率或非布爾變量但集中兩個(gè)值的角度來看.所有這些都應(yīng)考慮添加這些變量對(duì)于以后的分析是否有價(jià)值。

              零基礎(chǔ)知識(shí)想學(xué)大數(shù)據(jù),您需要學(xué)習(xí)多長(zhǎng)時(shí)間,又能做什么?閱讀您的問題后,讓我們從以下幾點(diǎn)進(jìn)行回答:

              1.學(xué)習(xí)資料要求:大專以上學(xué)歷,年齡20-32歲,一般理工科專業(yè)上手

              2,大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)周期:零基礎(chǔ)一般需要停產(chǎn)大約6個(gè)月,您可以學(xué)習(xí)了解個(gè)人努力的水平

              3,大數(shù)據(jù)相關(guān)職位:大數(shù)據(jù)工程師,信息架構(gòu)師,大數(shù)據(jù)運(yùn)維,大數(shù)據(jù)分析師和大數(shù)據(jù)挖掘者等。

              4,如何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù):通過培訓(xùn)從零開始的一般培訓(xùn)也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇,我如何選擇一個(gè)可靠的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)?供你參考


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              對(duì)于數(shù)據(jù)分析,推薦7種易于使用的Python工具Pandaspandas是BSD許可的開放源代碼庫(kù),它為Python編程語(yǔ)言提供了高性能,易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。長(zhǎng)期以來,Python非常適合用于數(shù)據(jù)修飾和準(zhǔn)備,但對(duì)于數(shù)據(jù)分析和建模而言并不那么重要。 Pandas可以填補(bǔ)這一空白,使您能夠在Python中執(zhí)行整個(gè)數(shù)據(jù)分析工作流,而不必切換到R等更特定于領(lǐng)域的語(yǔ)言。

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              這是七個(gè)數(shù)據(jù)分析人員必需的Python工具:

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