數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)案例
有多久沒見你
百拜嘟嘟
數(shù)據(jù)分析師主要工作就是通過數(shù)據(jù)去解決企業(yè)實(shí)際遇到的問題，包括根據(jù)數(shù)據(jù)分析的原因和結(jié)果推理以及預(yù)測未來進(jìn)行制定方案、對調(diào)研搜集到的各種產(chǎn)品數(shù)據(jù)的整理、對資料進(jìn)行分類和匯總等等發(fā)展前景很好，畢竟數(shù)據(jù)分析這一行在國內(nèi)才剛剛起步，很多企業(yè)都需要這方面的人才，是很有潛力的，這一行偏商科，技術(shù)輔助。真正的大牛不是數(shù)據(jù)分析工具技術(shù)，而是用數(shù)據(jù)幫助企業(yè)在產(chǎn)品、價(jià)格、促銷、顧客、流量、財(cái)務(wù)、廣告、流程、工藝等方面進(jìn)行價(jià)值提升的人。像我本人就是自學(xué)的數(shù)據(jù)分析師然后畢業(yè)后去了決明工作，現(xiàn)在基本實(shí)現(xiàn)了財(cái)務(wù)自由，但想成為大數(shù)據(jù)分析師的話，需要日積月累堅(jiān)持沉淀下去，相信你總有一天也能達(dá)到這個(gè)層次。
Dark大先生
數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)以下幾個(gè)方面的課程： （1）數(shù)據(jù)管理。 a、數(shù)據(jù)獲取。 企業(yè)需求:數(shù)據(jù)庫訪問、外部數(shù)據(jù)文件讀入 案例分析:使用產(chǎn)品信息文件演示spss的數(shù)據(jù)讀入共能。 b、數(shù)據(jù)管理。 企業(yè)需求:對大型數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼、清理、轉(zhuǎn)換。 案例分析:使用銀行信用違約信息文件spss相應(yīng)過程。 1）數(shù)據(jù)的選擇、合并與拆分、檢查異常值。 2）新變量生成，SPSS函數(shù)。 3）使用SPSS變換數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——轉(zhuǎn)置和重組。 4）常用的描述性統(tǒng)計(jì)分析功能。頻率過程、描述過程、探索過程。 c、數(shù)據(jù)探索和報(bào)表呈現(xiàn)。 企業(yè)需求:對企業(yè)級數(shù)據(jù)進(jìn)行探索，主要涉及圖形的使用。spss報(bào)表輸出。 案例分析:企業(yè)績效文件，如何生成美觀清晰的報(bào)告。 1）制作報(bào)表前對變量的檢查 2）制作報(bào)表的中對不同類型的數(shù)據(jù)處理 3） 報(bào)表生成功能與其他選項(xiàng)的區(qū)別 （2）數(shù)據(jù)處理 a、相關(guān)與差異分析。 案例分析:產(chǎn)品合格率的相關(guān)與差異分析。 b、線性預(yù)測。 企業(yè)需求: 探索影響企業(yè)效率的因素，并進(jìn)一步預(yù)測企業(yè)效率。 案例分析:產(chǎn)品合格率的影響因素及其預(yù)測分析。 c、因子分析。 企業(yè)需求: 需要抽取影響企業(yè)效率的主要因素，進(jìn)行重點(diǎn)投資 案例分析:客戶購買力信息研究。 d、聚類分析。 企業(yè)需求: 需要了解購買產(chǎn)品的客戶信息 案例分析:客戶購買力信息研究 e、bootstrap。 案例分析: bootstrap抽樣。 （3）SPSS代碼 SPSS代碼應(yīng)用
家軍小太郎
首先給大家說一下什么人適合學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析？我們從數(shù)據(jù)分析的培訓(xùn)班的角度來說，很多數(shù)據(jù)分析的學(xué)員都是有一定的學(xué)歷的，大多數(shù)都是專科以上。這些人一般都學(xué)過統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識，這樣對于數(shù)據(jù)分析知識有一定的基礎(chǔ)，但是如果沒有學(xué)過統(tǒng)計(jì)學(xué)，那么學(xué)數(shù)據(jù)分析就有點(diǎn)困難了，大家如果想學(xué)數(shù)據(jù)分析，一定要提前了解一下統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識，有了這些知識之后，學(xué)起數(shù)據(jù)分析才能更容易。如果想要學(xué)的好，還需要一點(diǎn)天賦和興趣，如果對數(shù)據(jù)敏感的話那是更好，這些都是經(jīng)過后天培養(yǎng)的，就看看自己愿不愿意了。一般來說，數(shù)據(jù)分析師有兩種，一種就是做數(shù)據(jù)挖掘工作，一種就是數(shù)據(jù)分析工作，數(shù)據(jù)挖掘工作的數(shù)據(jù)分析工程師在專門的挖掘團(tuán)隊(duì)里面從事數(shù)據(jù)挖掘和分析工作的。如果能在這類專業(yè)團(tuán)隊(duì)學(xué)習(xí)成長，能力就能夠飛速的提高。不過要想進(jìn)入這種團(tuán)隊(duì)的門檻是需要扎實(shí)的數(shù)據(jù)挖掘知識、挖掘工具應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)和編程能力。所以說，這些知識都是需要大家仔細(xì)學(xué)習(xí)的。而數(shù)據(jù)分析工作的數(shù)據(jù)分析師就是在各業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)或者運(yùn)營部門的數(shù)據(jù)分析師，可以說這些數(shù)據(jù)分析師就是業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的一員。這些人的工作就是支撐業(yè)務(wù)運(yùn)營，該類型分析師偏向產(chǎn)品和運(yùn)營，可以轉(zhuǎn)向做運(yùn)營和產(chǎn)品。那么數(shù)據(jù)分析師行業(yè)怎么選擇呢？首先，數(shù)據(jù)分析師最理想的行業(yè)就是在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，就目前而言，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是數(shù)據(jù)分析應(yīng)用最廣的行業(yè)，其中的電商企業(yè)，更是目前最火的，而且企業(yè)也更重視數(shù)據(jù)分析的價(jià)值，是數(shù)據(jù)分析師理想的成長平臺。如果不想進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，就可以進(jìn)入是咨詢公司，他們需要數(shù)據(jù)分析人才，而且相對來說，數(shù)據(jù)分析師在咨詢公司成長的速度更快，專業(yè)也會(huì)更全面。金融行業(yè)也是一個(gè)不錯(cuò)的要求，比如銀行和證券等行業(yè)，該行業(yè)對數(shù)據(jù)分析的依賴需求，越來越大。電信行業(yè)，它們擁有海量的數(shù)據(jù)，在嚴(yán)峻的競爭下，也越來越重視數(shù)據(jù)分析，但進(jìn)入這些公司的門檻比較高。通過上述文章的介紹，相信大家對于如何成為一個(gè)合格優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師這個(gè)問題一定有了自己的看法和答案了。
格水物獺致知
如果想成為50W+的數(shù)據(jù)分析師，建議還是先通過CFA、CDA、CPA等這類職業(yè)認(rèn)證之一，CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證學(xué)習(xí)，一般都是分為三級，從一級開始學(xué)習(xí)，逐步加深比較好，不建議跳級。一級：適合應(yīng)屆生和數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)小白二級：具備2-3年數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析從業(yè)者，主要是數(shù)據(jù)建模能力培養(yǎng)學(xué)習(xí)三級：數(shù)據(jù)科學(xué)家，適合資深數(shù)據(jù)分析從業(yè)者
敏芳在上海
數(shù)據(jù)分析工程師+培訓(xùn)?結(jié)構(gòu)介紹如下：
了解數(shù)據(jù)采集的意義在于真正了解數(shù)據(jù)的原始面貌，包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)間、條件、格式、內(nèi)容、長度、限制條件等。這會(huì)幫助數(shù)據(jù)分析師更有針對性的控制數(shù)據(jù)生產(chǎn)和采集過程，避免由于違反數(shù)據(jù)采集規(guī)則導(dǎo)致的數(shù)據(jù)問題；同時(shí)，對數(shù)據(jù)采集邏輯的認(rèn)識增加了數(shù)據(jù)分析師對數(shù)據(jù)的理解程度，尤其是數(shù)據(jù)中的異常變化。
Omniture中的Prop變量長度只有100個(gè)字符，在數(shù)據(jù)采集部署過程中就不能把含有大量中文描述的文字賦值給Prop變量（超過的字符會(huì)被截?cái)啵?/p>
在Webtrekk323之前的Pixel版本，單條信息默認(rèn)最多只能發(fā)送不超過2K的數(shù)據(jù)。當(dāng)頁面含有過多變量或變量長度有超出限定的情況下，在保持?jǐn)?shù)據(jù)收集的需求下，通常的解決方案是采用多個(gè)sendinfo方法分條發(fā)送；而在325之后的Pixel版本，單條信息默認(rèn)最多可以發(fā)送7K數(shù)據(jù)量，非常方便的解決了代碼部署中單條信息過載的問題。
當(dāng)用戶在離線狀態(tài)下使用APP時(shí)，數(shù)據(jù)由于無法聯(lián)網(wǎng)而發(fā)出，導(dǎo)致正常時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析延遲。直到該設(shè)備下次聯(lián)網(wǎng)時(shí)，數(shù)據(jù)才能被發(fā)出并歸入當(dāng)時(shí)的時(shí)間。這就產(chǎn)生了不同時(shí)間看相同歷史時(shí)間的數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)有出入。
在數(shù)據(jù)采集階段，數(shù)據(jù)分析師需要更多的了解數(shù)據(jù)生產(chǎn)和采集過程中的異常情況，如此才能更好的追本溯源。另外，這也能很大程度上避免“垃圾數(shù)據(jù)進(jìn)導(dǎo)致垃圾數(shù)據(jù)出”的問題。
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