DT（Data Technology）时代，公司对于数据越来越重视，身为职场人，收集上万条表格数据做商业分析，裁剪上千张图片，发送数百封邮件...这些都是经常会遇到的场景。...写几十行代码便能实现表情包爬取 我也是从爬虫开始，轻松爬取数据让我感到快乐，但我逐渐意识到，爬取数据仅仅只是第一步，对数据进行分析才是重点。作为一名数据分析师，我的工作是要做好技术岗和业务岗的对接。...Python，再次以他强大的魅力拯救了我的工作效率。 我可以调用matplotlib库用几行代码快速整理数据并出图： ? 我可以使用pandas整理导出excel数据给业务部门的其他同事： ?...这种良性循环的氛围才让我彻底从一个excel数据分析师变成了Python数据分析师！ Python数据分析师的待遇 目前Python数据分析师正处于需求量大，人才供不应求的阶段，薪资也很可观。...在国内，普通Python数据分析师的基本岗位薪资起步可达10000元/月。2年以上工作数据分析工程师薪资高达30000元/月以上。 ? ? 各个传统的行业都会有大量的数据需要处理。
不过，要选择数据分析供应商并与之构建有效的工作关系，从而为企业传递价值，需要管理者对于自己的需求以及潜在风险有清晰了解。 企业一直在将商业流程外包，数据分析是最新的一块业务。...到了 21 世纪初，从事数据分析的商业流程公司已经构成了一个既成类别。部分知名财富 500 强公司都会把至少一部分数据分析工作外包。...他们本身几乎就没有内部分析师，涉及数据分析的员工似乎很欢迎外包公司的专业人士。“我们工作很忙，分析师不够多，因此很欢迎我们在印度的离岸合作方，”一家发包公司的员工说。...大部分情况下，这些公司只会将低端分析工作（例如对追踪维护程序等自动化任务进行报告）外包给离岸公司，而不会把全部数据分析工作外包。...我们不会把这些外包给数据分析供应商，因为这是和我们的竞争力息息相关的东西。 > 不过，把重复性的分析和报告工作外包给离岸公司，可以让我们内部的分析师专注于更加高级的技巧。这能让我们在竞争中保持领先。
日志分析与数据挖掘常常被我们所忽视，其实不管是大型网站还是中小网站，都是一件很有意义的工作。...只是大型网站的日志分析和数据挖掘工作难度要更高一些，因为数据量实在太大，所以我们要具备足够的耐心来做该项工作，并且要有的放矢。 ...1、网站日志分析：网站日志分析的的种类有很多，如访问来源、浏览器、客户端屏幕大小、入口、跳出率、PV等。...跟SEO推广工作最相关的主要有以下三种： a、搜索引擎流量导入 b、搜索引擎关键词分析 c、用户搜索行为统计分析 2、热点数据挖掘：我们可以通过自身的网站日志分析以及一些外在的工具和SEO...自己对热点的把握能力来进行热点数据的挖掘。
数据分析/挖掘工作的疑惑 本人在读硕士一名，研二，理工科，所作工作于这两方面无关。但是，最近对这个方向特别感兴趣，真的很想从事这方面的工作。目前，正在自学中，以及找相关实习。...问题如下： 1 数据挖掘与数据分析在实际工作中真的有很大不同甚至是区别吗？我知道一些定义，比如数据分析偏重于统计，而数据挖掘的工作是分类，聚类，是信息的提炼，但是实际工作中是不是往往两方面都在做？...是不是编程的那部分人使网站能动态的响应，而应用的那部分人的工作是通过了解分析改善运营跟业务状况？是不是有些公司把这部分人叫做需求分析师，业务分析师等？...推荐回答 1 本人供职于一家大型国企,正好工作内容也是整天跟数据打交道，以下回答只针对本人所从事工作中遇到的情况做分析,未必有很大通用性。...如果非要解释，数据分析师一般指上个世纪的BI（商业智能）的工作，使用统计工具（一般是用软件，而不是编程的方式），和Excel对小数据或者采样数据（结构化的数据）进行数值上的分析，提供报表，帮助公司进行产品推广或者重大决策等等
技能人人可以学，但在企业中，具体的活是得有人干的。在企业里，员工是按组织架构编排的。数据分析工作，最终还是要分配到某一个部门的某一个岗位。...O(╯□╰)o 理论上，在技术端，至少需要数据仓储，数据分析两个组，才能扛得住工作。数仓组搞掂数据采集、架构、性能问题，分析组搞掂取数问题。可实际上有完整架构的屈指可数，草台班子满地都是： ?...数据分析的工作方式，决定了一个人能做的是很有限的（如下图）。即使一个人有能力全部做，他也没精力同时出现在业务部门开会的会议室，跑数的工位，开发的机房三个地方。且不说仅仅是清洗数据，就需要消耗大量精力。...2，3，4步是开发的硬活，5，6，7步是数据分析的本质工作，但做算法、做专题、开发报表的工作细节完全不同，而1、8正是数据分析的起点与终点，不考虑业务需求，不跟踪业务效果，做了分析又有啥用呢？...虽然名字也带“数据分析”然而做的工作基本就是在excel里搬数据（常常往返于csv格式与excel工作薄格式之间），做图表，贴到ppt里，在折线图下边写上：“本月销量低了，要搞高！”
数据分析师的基本工作流程： 1.定义问题 确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。...2.数据获取 数据获取的方式有很多种： 一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。 二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。 三是通过Python编写网页爬虫。...3.数据预处理 对残缺、重复等异常数据进行清洗。 4.数据分析与建模 这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法，了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。...5.数据可视化和分析报告撰写 学习一款可视化工具，将数据通过可视化最直观的展现出来。 数据分析入门需要掌握的技能有： 1. SQL（数据库）： 怎么从数据库取数据？怎么取到自己想要的特定的数据？...2. excel 分析师更多的时候是在分析数据，分析数据时需要把数据放到一个文件里，就是excel。 熟练excel常用公式，学会做数据透视表，什么数据画什么图等。
我是Jacky： 本人现在做数据分析相关的工作有半年多了，今天聊聊这一路走过来的心得体会，以及日常的工作。 1.需要掌握哪些技能？ （1）掌握SQL技能 为什么说SQL最重要？...就我目前工作来说，几乎90%以上的工作都必须用到SQL，不会SQL工作就没法进行下去了。...比如工作中的临时取数据需求，就需要你能够使用SQL分析出业务需要的数据，然后导出到Excel里。...Python基础的语法，以及常用的数据分析包（pandas,numpy）要会使用。 （3）数据可视化 目前工作用的可视化工具是开源的superset，所有的报表就是在上面呈现出来，供业务人员使用。...最后说一下，面试数据分析是有相当大概率考SQL笔试的，所以一定要重视，然后保持心态稳定，把自己的优势都说出来，一般情况下，你SQL笔试过了面试就基本上过了，祝各位想用数据分析提升职场竞争力的小伙伴都能够成功
我是Jacky： 本人现在做数据分析相关的工作有半年多了，今天聊聊这一路走过来的心得体会，以及日常的工作。 1.需要掌握哪些技能？ （1）掌握SQL技能 为什么说SQL最重要？...就我目前工作来说，几乎90%以上的工作都必须用到SQL，不会SQL工作就没法进行下去了。...比如工作中的临时取数据需求，就需要你能够使用SQL分析出业务需要的数据，然后导出到Excel里。...Python基础的语法，以及常用的数据分析包（pandas,numpy）要会使用。 （3）数据可视化 目前工作用的可视化工具是开源的superset，所有的报表就是在上面呈现出来，供业务人员使用。...有问题的指标，要使用常用的分析方法来找到问题发生的原因，并提出建议。 然后是按照排期完成自己负责的业务模块的需求，需求排期一般是在每周一开会确认好。
在这篇文章中，我们将对产品数据分析日常工作进行剖析，从数据采集到产品分析框架的梳理，进而介绍如何通过数据对产品及运营进行反哺。...要进行功能效果评估，完整的数据和对行业及产品充分的理解是必不可少的两个部分。接下来就分别介绍一下我们在数据采集、具体产品功能评估方面所做的工作。...这也是数据分析同学需要参与到业务数据沉淀需求讨论中的原因。 产品分析：搭建合适的产品分析框架，实现分析指标的可视化监控 产品功能的每次迭代优化，都期望能够对核心指标产生积极影响。...数据反哺：数据来源于产品，应用于产品 效果评估之后还有一个重要的一个环节，那就是推动分析结果的落地，没有落地的分析结果都是无用的分析。...产生差异的原因等等。 写在最后 回顾近半年产品数据分析的工作，其中有迷茫，也有成长。正如之前一个资深数据分析师所说的，数据分析师的高光时刻，就是自己提出的策略被采纳并且产生了良好效果的时候。
前言 Quartz默认提供了11张表，本文将对这几张表做简要的分析。 表信息 ?...表达式指定了每隔6秒执行一次，然后指定了要执行的task，task指定了要执行的业务，运行之后可以查看数据表： ?...，如上面定义的JobDetailFactoryBean，查询数据库： ?...查询保存在数据中的CronCalendar： ?...； 总结 本文对这11张表做了简要的分析，介绍了每张表具体是用来存储什么的，并且给了简单的实例；其实如果要实现一个trigger的管理系统，其实也就是对这几张表的维护。
2011年我毕业后的第一份工作FP&A（Financial Planning & Analysis），其中重要的一项任务便是预实对比分析，这是一个不断发掘问题的工作： 差异在哪里？...另外，在预算分析工作中常用到PQ的地方是逆透视，因为往往我们在制定预算时的数据形态是下图这类二维表（数据透视后的形态）。 ?...二、颗粒度不匹配 从成本效益出发，预算不会做到最底层，而实际数据是可以到最明细的项目。这是阻碍预算分析工作的本质原因。...所以这类工作往往被发展成了一种妥协的方案，即先通过预实对比分析圈定重大差异的地方，再有针对性地抓取对应数据展开明细类目的分析。...其实并不是这样，PowerBI在各行各业都可以大显身手，而应用在财务领域中有两点特别的优势： 一、从数据分析角度看，业务数据会更复杂，比如分析钢材的销量与某网页的点击量所接触到的数据源形态是截然不同的。
一、主管臆断，而不是用数据去证明 1.错误现象 找到工作社群会员（现在是分析部门的一个负责人）招了一个面霸，面霸面试期间懂各种机器学习理论等，但是入职以后，之前没有认真做过项目，却连一份基础的分析报告都做不好...（1）先提出“双十一”活动的假设 （2）用数据进行证明 这种提出假设，用数据证明，得出分析结论的方法，就是假设分析方法。...久而久之，难免让领导怀疑你的工作能力。 所以，要多跟领导、同事交流，保持开放的头脑，大胆说出你心中的想法。 再比如下面的工作场景会经常遇到： 我问甲方：你具体要什么数据？什么时间段的，什么类型的？...下面是社群会员（现在已经是分析的主管），为什么要辞掉一个员工的原因： 上面总结了新手常犯的几种错误，以及如何避免。欢迎留言说说你在工作中遇到的那些常见错误。...+业务实操带练，数据分析技能和思维两条腿走路，让你成为真正的数据分析师，而不是数据处理工具人。
其中的一些简直让人吐槽不能，以至于每年陈老师都会更新一份《数据类简历筛选指南》给到HR小妹妹，并且一并CC给关系好的客户帮助大家避雷。...随着网上对数据分析工作的错误宣传越来越多，这两年奇葩简历也是直线增长。特此专门开个专题，每篇1分钟，快速吐槽。同学们也要注意避雷哦！ 今天就从简历里的“学历”这一栏说起。...首先研究生的价值绝不是找工作那么简单，为了找工作完全没必要考（这个有空单独分享）其次现在研究生非常难考，万一考研失败又错过秋招，会很被动。再次研究生做的东西都非常高深，和企业脱节很厉害。...想提升分析能力，在校期间多找找实习更有帮助。 ▌问题六：要不要考个在职研？ 答：完全没必要。在职研对找数据分析工作屁用没有。...这篇是关于求职的，估计很多同学不方便点在看，那大家默默转发给有需求的同学哈哈，如果阅读可观的话，我们继续更新，下个话题写工作经验的问题。到底啥样工作经验，用人部门领导一看就喜欢。敬请期待哦。
临近过年，很多小伙伴已经回家和亲戚朋友团聚，长时间不见，自然少不了嘘寒问暖灵魂拷问的环节。 数据分析师这个工种，对上一辈而言很新鲜，对非一二线城市的朋友们很陌生。向亲朋好友们解释：数据分析师是干嘛的。...大数据是以后的趋势，国家正大力推广5G，以后云计算，数据科学都是5G的核心（5G他们肯定听得懂，跟5G挂钩最容易解释） 问题4：工作累不累？ 答：我平时上班XX小时，每个月会加4-5次班。...（等她回答）有一个XX景点去过没（等她回答）其实这里也有大数据的作用哦，你猜（等她回答，然后讲一个人流分析的故事） 话术3：你喜欢看啥剧呀？...这个话题game over 四、对相亲小哥 用户洞察 不管嘴上承不承认，血淋淋的事实是：男生相亲基本只看颜值。所以只要对上眼了，你干啥其实他不是很在意。那么数据工作的唯一作用就是让这个死宅男开口。...毕竟很多靠谱的技术小哥真的很死宅，遇到女生不知道说啥，遇到漂亮女生尤其不知道说啥。 应对方法 问题：我是做什么的。 答：做大数据的。 之后抢先反问一句：你工作和数据有关吗？
这篇文章的重点在于如何识别哪些迭代是必要的，哪些是不必要且需要避免的。 什么原因导致了数据分析中的重复工作？ 我认为没有加入新信息，就没必要重复分析（后面提到一个例外）。...下面这些重复工作都是可以避免的： 1、对客户问题的诊断有偏差，不能满足需求，所以要重做。 2、重复分析的目的在于收集更多的变量，而你之前认为不需要这些变量。...一旦你把分析中的每一个分支都考虑到了，那么你已经为自己创造了一个良好的起点。 技巧3： 事先定义数据需求 数据需求直接源于最后的分析结果。...技巧8： 集中一段时间工作并且有规律地休息 对于我来说，最佳的工作状态是集中利用2-3小时解决一个问题或项目。作为一名数据科学家，你很难同时完成多项任务。你需要以自己的最佳状态对待一个单独的问题。...可以尝试用番茄钟这种时间管理工具来量化分析一下自己的情况； 二是调整生活习惯。数据分析工作需要饱满的精力，影响精力的因素很多，比如暴饮暴食可能就会带来负面影响。
然而每一个真正体验过各种AI的人，都不得不承认AI对于日常工作的强大辅助提升。 归根到底，数据分析应该是一种技能，而不是一种职业。...虽然道理是这么个道理，但是但凡深入做过这个工作的同学都不难理解，数据分析师的核心技能其实远远不止对数据的处理和分析，那些对于业务逻辑的判断和对于人情世故的判断，其实是AI完全不能取代的。...绝大多数自诩人肉取数机的数据分析师的工作的日常都是这样的：绝大多数精力都被数据处理给占据了，而真正能够出成绩的分析是没有精力投入的。...对于数据分析师的笔试面试，必然离不开一些基础的技术知识的考查——比如写SQL的能力。尽管大家都知道，真实的工作中，谁还不会百度一下或者翻下文档了？...但其实不然，既然处理数据AI可以辅助，那不是专业的数据分析人员也能做到用AI处理，这样一来，单纯的数据处理能力已经不能作为你可以胜任这份工作的基本要求了。
30岁，放弃国企稳定的工作，选择转行数据分析！ 很多人问我会不会后悔？ 说实话，决定要转行那会我也犹豫过、迷茫过，但是现在我很庆幸自己当初的抉择。...以上这些是我帮忙不同部门同事做的数据透视表，其实通过这些年的工作感受，我建议不管你从事什么岗位，都有必要把这项技能学好了，是真的有用，而且会让你的工作结果看起来比别人逼格都高。...入门级别的数据分析师，日常工作中会使用Excel处理一些数据，做一个数据统计基本就可以了。但是Excel有一个比较大的弊端，它只适合处理些小量数据。...我日常工作主要包括以下几方面： 整合全平台的数据（自有数据+行业数据+竞品数据爬取等）； 二是提升工作效率，比如通过RPA软件实现数据自动更新到数据库，然后通过BI软件进行分析展示，同时在BI测设置权限分配...，保证了数据的安全性； 三是扩展数据分析的深度，建立行业分析和竞品分析的指标体系和流程，分析店铺人群画像，复购分析后进行push，大促活动准备等等方面的工作，再后来直播带货兴起，也围绕各直播平台做了数据获取框架和分析流程等等
更多关于kubernetes的深入文章，请看我csdn或者oschina的博客主页。...kubernetes v1.5.0源码后，下面分别给出kube init和join两个子命令的工作流程图，据此你就能了解其工作机制。...kubeadm init工作机制 ? kubeadm join工作机制 ? ##总结 kubeadm init主要工作： 创建集群安全相关的的key、certs和conf文件。...利用定的token，检验cluster info的签名。 检验成功后，再与API Server建立连接，请求API Server为该node创建证书。 根据获取到的证书创建kubelet.conf。...更多关于kubernetes的深入文章，请看我csdn或者oschina的博客主页。
数据分析是SEO优化中一项非常重要的工作，数据分析是以现有网站的内容为基础，分析那些内容是用户点击比较多以及哪些内容用户更加受欢迎。从而更多展示用户喜欢的内容，降低网站的跳出率增加网站黏性。...数据分析能从很大程度上促进网站关键词排名。 1：发现问题。数据分析的前提是发现问题，如果只是盲目的寻找不同是难以发现数据体现的问题的。...关于网站的各种问题都可以提出然后带着问题去分析数据。 2：分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长 pv、uv、ip是互相关联的。...（2）着陆页分数据纯碎的体现外链、推广链接和排名的效果，如果没有关键词排名，可以直接评测推广、外链的效果。 （3）搜索词。...（2）页面上下游是体现用户浏览网页的轨迹，从上下游的数据可以统计布局的内链用户点击最多的文章是哪一篇，以及哪些页面的跳出率高。页面上下游数据最能说明内链布局效果。
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