我其实是数据分析师(DA)
state分析数据实训报告总结心得体会
state分析数据实训报告总结心得体会学习了stata分析数据实训这门课程，我了解该软件的基本功能，也知道了该软件在我们生活中的重要地位。
随着社会的不断发展，科技的不断进步，计算机的普及，它也被应用在越来越多的方面。
stata的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用stata来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多。
stata相对于其他的一些编程软件有许多的优点：一、语言简洁紧凑，使用方便灵活，库函数极其丰富。
二、运算符丰富。
三、stata既具有结构化的控制语句，又有面向对象编程的特性。
四、语法限制不严格，程序设计自由度大。
五、程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行。
作为一种计算机语言，stata体现了与它价值的相符的优点：Stata以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎。
使用时可以每次只输入一个命令（适合初学者），也可以通过一个Stata 程序一次输入多个命令（适合高级用户）。
这样的话，即使发生错误，也较容易找出并加以修改。
数据管理。
尽管Stata的数据管理能力没有SAS那么强大，它仍然有很多功能较强且简单的数据管理命令，能够让复杂的操作变得容易。
Stata主要用于每次对一个数据文件进行操作，难以同时处理多个文件。
随着Stata/SE的推出，现在一个Stata数据文件中的变量可以达到32，768，但是当一个数据文件超越计算机内存所允许的范围时，你可能无法分析它。
统计分析。
Stata也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，以及一些多变量分析）。
Stata最大的优势可能在于回归分析（它包含易于使用的回归分析特征工具），logistic回归（附加有解释logistic回归结果的程序，易用于有序和多元logistic回归）。
Stata也有一系列很好的稳健方法，包括稳健回归，稳健标准误的回归，以及其他包含稳健标准误估计的命令。
数据分析工作心得体会
数据分析工作心得体会数据分析工作心得体会1商务数据分析师是现代社会中越来越重要的职业之一。
他们利用各种数据分析方法，帮助企业进行市场调查、业务发展分析和决策制定等方面的工作。
为了提高商务数据分析师的专业能力和素质，许多机构推出了商务数据分析师培训课程。
在我参加商务数据分析师培训课程后，我深深的感受到这种培训对于职业发展的帮助是巨大的。
商务数据分析师培训的实质是通过理论知识的讲授和案例模拟的方法，让学员对于数据分析的方法、商务逻辑和决策分析有更深入的了解和掌握。
在培训中，学员们不仅学习了SQL语言等基础技能，还了解了Python、R语言等数据分析工具的应用。
同时，还结合实际案例进行模拟分析，让学员对于商务运营的流程和机制有了更加深入的了解。
商务数据分析师培训有很多的优点。
一是提高了学员的分析思维能力，让他们运用数据分析方法可以更好的理解商业运作所涉及到的复杂关系，并提供决策依据。
二是拓展了学员的知识面，学员可以学到多种不同的数据分析技术、商业模型和分析方法。
三是提高了学员的职业竞争力，参加商务数据分析师培训，可以为自己的简历增添亮点，增加吸引力。
商务数据分析师培训市场正在不断发展壮大。
随着数据技术的不断进步和商务模式的日新月异，商务数据分析师将会成为各企业的必需品。
因此，商务数据分析师培训行业也将会更加成熟，并且为更多人提供更优质的培训服务。
商务数据分析师培训是提高商务人员职业素质、竞争力的有效途径。
通过商务数据分析师的培训，我们可以学习到最新的数据分析技术和商业模式知识，并且能够模拟实际商业运作的场景来实践分析方法。
这些经验和技能，将会对职业发展和求职有着重要的帮助。
未来，商务数据分析师职业将会越来越重要，而商务数据分析师培训也将会不断完善和发展。
数据分析工作心得体会2 在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。
java和数据库的实训心得体会精选(7篇)
java和数据库的实训心得体会精选（7篇）java和数据库的实训心得体会【篇1】在上学期的最后一周和本学期的第一周，我和同组的学员在学校机房进行了JAVA暑期实训，现在已经结束了。
回首上学期的java学习，重点还是在学习概念等一些常识性的东西，Application应用程序和Applet小程序，它的开发工具、数据类型、变量、接口、输入输出流等。
学会分析异常，抛出异常，后期主要是小程序运用，Gui界面设计和事件。
我觉得这两种程序结构有很大的不同，不管是体系结构还是运行方式，都有很大的区别，而我主要偏向于小程序的学习。
因为我感觉它实用性比较大，可以做出很多不错的游戏、运用程序等，而且它比较灵活。
当然学知识不能仅凭自己的爱好和一时兴趣，要一步一个脚印、认认真真、踏踏实实，理论与实践相结合。
在掌握课本实例和内容之后，要有一定的扩展阅读和课外学习，充分全面的了解JAVA的应用和扩展运用。
在我所学的语言当中，我自认为JAVA是一门比较强大的面向对象编程语言。
不仅仅因为它的跨平台性，更多的是因为它的灵活多变和实用性，而且它比较的经典和强悍。
这次实训，面对老师布置的任务，一开始有些慌张和无措。
不过，事后我首先想到这和课本上的某些知识具有结合点，回忆和分析了老师教过的算法和具体实施方法，并综合考虑了其他的方面。
在编写时，一个小小的符号、一个常量变量的设定，这都无不考量着我的细心和严谨。
所以学习JAVA，不仅对我们以后学习其他语言有很大的好处，而且也让我们知道了和理解了作为一个编程人员首先应具有的良好心理素质，那就是冷静思考和专心致志。
在此次实训中，我意识到一个好的编程人员要善于沟通和团结拼搏。
实训结束后，我觉得要学好一门计算机语言必须牢记以下几点：1. 态度第一2.兴趣是关键3.敢于挑战4.不懈追求实训结束了，大家都有一种解脱的感觉。
当然我想自己更多的是兴奋和一点点的成就感。
现在我觉得，学习JAVA要不断的复习和运用，做到举一反三，将所学知识充分融入到平时的学习生活中去，从而为以后的工作打好坚实的基础。
数据分析师常用商业模型（一）
数据分析师常⽤商业模型（⼀）数据分析少不了商业分析思维，以及对业务的理解。
很多时候觉得思维不够健全，或者分析没有思路，其实都可以借助思维模型的学习来不⾜，来加速分析的成功。
之前分享了⼤V空⽩⼥侠的35个经典模型中的15个《数据分析师需要掌握的35个商业模型（⼀）》。
沿着她的思路，笔者⼜整理了10个⼈认为很常见很实⽤的模型，所有模型更新完毕后，我会将⽂稿资料（PDF形式）分享给⼤家！⼀、波特五种竞争⼒模型波特五⼒模型是企业制定竞争战略时常⽤的战略分析⼯具，任何产业的竞争规律会体现在波特五⼒模型的五种竞争作⽤⼒上。
战略的分析和制定听起来离我们的⽣活很遥远，但实际上企业新开⼀家门店，开发⼀个新产品，都可以⽤到这个模型。
波特五⼒模型是将⼤量不同的因素汇集在⼀个简便的模型中，以此分析⼀个⾏业的基本竞争态势。
五种⼒量模型确定了竞争的五种主要来源，即供应商的讨价还价能⼒、购买者的讨价还价能⼒、潜在进⼊者的威胁、替代品的威胁、来⾃同⾏的竞争。
供应商的讨价还价能⼒：供⽅主要通过其提⾼投⼊要素价格与降低单位价值质量的能⼒，来影响⾏业中现有企业的盈利能⼒与产品竞争⼒。
购买者的讨价还价能⼒：购买者主要通过其压价与要求提供较⾼的产品或服务质量的能⼒，来影响⾏业中现有企业的盈利能⼒。
新进⼊者的威胁：新进⼊者可能会与现有企业发⽣原材料与市场份额的竞争，最终导致⾏业中现有企业盈利⽔平降低，危及现有企业的⽣存。
替代品的威胁：同⾏业或不同⾏业中的企业⽣产的产品互为替代品，它们之间就产⽣相互竞争⾏为，替代品之间的竞争会以各种形式影响⾏业中现有企业的竞争战略及市场份额。
同⾏企业间竞争威胁：现有企业之间的竞争常常表现在价格、⼴告、产品介绍、售后服务等⽅⾯，其竞争强度与许多因素有关。
案例：假设你在⼀个新⼩区附近开了⼀家便利店，⼀开始⽣意不错，但随着沿街店铺逐渐⼀个个开设出来，你感觉到了危机。
⽐如斜对⾯那家⽔果店因为价格便宜⽣意也很⽕爆。
路⼝新开的百货超市货品齐全，深受⼥性顾客青睐。
数据分析报告（精选3篇）
数据分析报告（精选3篇）数据分析报告篇1号角相闻，告别业界风云;战鼓催发，迎来更富挑战的。
站在新一年的起点，证券继往开来，正确把握券业发展大势，振奋精神、周密运筹，以必胜的信心和有效的准备积极应对挑战，拉开了抢占券业新的战略制高点、以资源深度整合为突破口、以发展缔造新希望的序幕。
回首XX年，证券面对券业严峻的市场形势，面对重大政策变化和券商大规模分化、重组、兼并等因素带来的历史性发展机遇，审时度势，认定“非固实之基无以铸广厦千尺，非坚韧之躯无以搏沧海巨澜”的道理，按照“规范发展，做精做强”工作指导思想和年初股东会、董事会提出的工作任务目标积极推进各项工作，以增收节支、业务转型、强化风险控制等管理工作、加强人力资源建设为侧重点，公司全体干部员工同舟共济、坚定信心、迎难而上、一些业务和工作取得了较大进展。
过去的一年，证券投行在严峻的证券市场环境下克服重重困难，勇于探索与创新，摸索出一条“以重点行业形成特色经营、做优质项目打造公司品牌”的经营思路。
经过不懈的努力，证券投行实现了股票承销、债券承销、收购兼并三大业务的协同发展，并逐步培育了在基础行业特色与品牌。
XX年投行业务又上一新台阶，1-12月主承销家数排名第三,ipo主承销家数排名第二，总承销金额在行业排名第十二，取得了历史成绩。
其中，我们承销的开滦精煤项目筹资金额达到10.5亿元，这标志着我司在承揽大型投行项目上实现历史性跨越。
经纪业务扭亏为盈，市场份额逐步上升，从交易所公布的XX年1至11月股票基金交易量同业排名统计数据看，我公司股票基金总交易量的排名为21位，比XX年提高了3位。
同时，业务转型取得一定进展，仅今年前11各月，基金销售就比去年同期增长近4.5倍，8月份基金代销资格的取得，使我司基金业务的竞争力得到进一步提升;作为拓展市场、抢占客户资源、实现经纪业务转型的另一项工作，经纪业务今年大力推广了以银证通为主的非现场业务，并初见成效，XX年在银证通客户开户量、交易量上都有大幅增长，银证通交易在营业部交易中的比例比XX年提高了一倍。
数据分析报告（通用17篇）
数据分析报告数据分析报告（通用17篇）在人们越来越注重自身素养的今天，报告的适用范围越来越广泛，报告包含标题、正文、结尾等。
那么报告应该怎么写才合适呢？以下是小编精心整理的数据分析报告，欢迎阅读与收藏。
数据分析报告篇1回顾，我从XX年10月27日迈入xx铝业这个大家庭已经和大家和谐相处了数十年。
随着公司的成长，也不断的提高了我个人的能力。
XX年上半年我在生产部查前工序的数据。
下半年根据公司的需要又调回成品车间担任数据指导员这一职。
从那一刻起我主要负责成品车间的进仓数的准确性，规划仓位和备料库的管理工作。
由于成品车间的进仓数据和上工序有着重要的联系。
所以在工作中我都非常认真的对待每一个数据、万不可因自己的粗心大意给公司带来多余的麻烦。
在成品车间，我坚定不一的按照公司的方针政策执行，听从领导的安排，做好自己的本职工作，同时协助本组成员进仓，尽自己最大的努力将成品进仓的数据更精确，经常听取大家好的建议，结合工作中的经验，改进自己的不足，不断提升自己，争取为公司创造更大的价值。
一、我工作主要负责是管理好进仓数据成员，协助她们进仓，查出她们的不足方面，把自己在工作中的经验毫无保留的传达给她们，也让她们在工作的同时不断提升自己的能力。
不定时的对她们进行培训，使我们这个团队的综合能力更上一个新的台阶，同事也要提高进仓仓位的准确性，管理好备料库的型材是否齐全，如有缺少品种及时补库，进仓数据是准确性是保证订单完成的重要环节，也是成品车间最重要的工作岗位。
在进仓的细节上我从不马虎，确保成品进仓数据的准确性，满足客户的需求，为公司利益，我总是认真坚守自己的岗位，带动本组成员工作的积极性。
二、仓位的准确性，是直接对客户提货的时间有着不可分开的关系，在这方面我常常与进仓班长，进仓搬运，数据源进行多次共同交流，一定要把数据。
仓位进准，不管事上erp还是手工帐都要一致，不得有任何差错，大家团结一致把进仓的工作做得更好、更细、更perfect！三、备料库以前是由专人管理，但是现在没有专人管理，这对我来说也是一个考验，每天都会去专注型材的去向，同时做好手工台账，做到进出合理，不混乱，也经常和本组成员对工作现场进行清扫、整理，让大家有个舒适的工作环境，保持轻松愉快的心情去将我们的工作做到更好。
数据分析师自我介绍
数据分析师自我介绍尊敬的评委老师，大家好！我是一名数据分析师，很荣幸有机会参加这次面试，并在此向各位老师们进行自我介绍。
我叫XXX，本科就读于XX大学XX学院，专业是统计学。
在我的大学四年里，我学习了统计学基础知识，包括概率论、数理统计、回归分析等，并通过相关实践课程学习了大数据处理、数据挖掘等技术。
这些课程让我对数据分析产生了浓厚的兴趣，并激发了我进一步深入学习和探索数据分析领域的欲望。
毕业后，我加入了一家知名互联网公司，从事数据分析师的工作。
在这家公司的一年多时间里，我主要负责对用户行为数据进行分析和解读，为产品优化和决策提供支持。
我熟练使用SQL、Python等相关工具，能够从海量数据中提取有效信息，并进行统计分析和可视化呈现。
通过数据分析，我能够发现用户行为的规律和趋势，给予产品团队合理的建议，并协助团队制定优化策略。
除了工作外，我也积极参加数据分析相关的培训和学习，不断提升自己的专业水平。
我参与了XX大学的在线数据分析课程，并通过大量实战练习，掌握了机器学习、数据科学等领域的技能。
同时我也是一名数据分析社群的活跃成员，每周与其他数据分析师进行交流和分享。
通过这些学习和实践，我得以深入了解数据分析的本质和方法，并能够将其应用于实际工作中。
在过去的工作中，我遇到过在分析复杂数据时遇到的挑战，例如数据清洗和处理的困难、模型选择的复杂性等。
我通过持续的学习和实践，逐渐解决了这些问题，并提升了自己的数据分析能力。
我相信，数据分析的本质是通过数据找到客观规律，为决策提供依据。
作为一名数据分析师，我注重数据背后的故事，善于从不同角度解读数据，为企业的发展提供有力的支持。
此外，我也注重团队合作和沟通能力的培养。
在团队合作中，我尊重每个成员的意见，积极参与讨论，并能将复杂的分析结果以简洁明了的方式进行汇报。
我也非常乐于分享自己的知识和经验，帮助团队中其他成员提升数据分析能力。
最后，我对数据分析领域充满热爱和期待，我相信数据分析的力量能够为企业带来新的发展机遇。
数据分析师的职位划分
数据分析师的职位划分不同公司对数据分析师的职位划分稍有不同。
在一些中小型企业，在没有成立独立的数据中心前，数据分析的相关职位往往是在市场部、运营部的管辖之下，人数通常在2－4人不等。
对于一些大型企业，有独立的数据分析部门，团队成员也在数十人到百余人不等。
对于职位头衔，有的按行政级别划分，如专员、主管、经理、总监等；也有的按专业水平划分，如助理、高级、资深、专家等。
数据分析职位整体上分为两大类：数据分析师：- 专业能力成长路径：助理数据分析师－数据分析师－资深数据分析师－高级数据分析师- 行政职位晋升路径：数据分析专员－数据分析主管－数据分析经理－数据分析总监- 主要专业技能要求：数据库知识（SQL）、基本的统计分析知识、熟练掌握Excel，了解SPSS/SAS，良好的PPT展示能力。
数据分析工程师：算法工程师、建模工程师。
从事数据分析和数据挖掘工作，尤其是在互联网行业，主要需要四个方面的能力，即数据分析和数据挖掘的理论知识、统计分析工具应用、编程开发与数据结构算法的基础以及业务理解与沟通表达的能力。
上面的图里列出了这个行业不同类型的从业者特点。
A. 主要是负责做最顶尖数据统计和数据挖掘学习相关学术研究。
比如发明一些新的算法，想早期的SVM，LDA最近的一些deeplearning模型。
但是处在塔尖的的他们对于这些算法在业务场景的应用或者算法的实现兴趣并不大，主要精力都花在了理论研究上，比如证明个bounds什么的。
写出来的东西大部分发表在NIPS 或者ICML上，一般人也看不懂。
他们主要存在于一些研究机构中，如国外高校或者企业研究院。
一般企业如果需要这样的人，也是挖过来当震厂之宝吉祥物，不属于我们讨论的范围。
B. 他们既对算法有比较深入的了解，又有高超的编程技术。
他们的数学可能达不到炉火纯青的地步，他们的兴趣也不在于各种繁琐的理论推导。
他们对已有算法进行改进，并且给出最好的实现，造福广大人民群众，比如libsvm，svdfeature，paramater server这样的工具。
EDA技术在《电子技术基础》教学中的实践与应用
EDA技术在《电子技术基础》教学中的实践与应用一、问题的提出电子技术是一门实践性很强的课程,现今职业学校机电、电子、通信、计算机以及相关专业均开设了该课程,同时配合理论教学还开设了实验课用以提高教学效果。
电子技术实验,大部分学校采用各类实验箱,实验过程中学生要完成电路搭建、结果验证。
对于一些小型电路,各类实验箱还能应付得了,但稍稍复杂一些的电路就难以对付了,往往由于芯片短缺、电路连接过于复杂、故障难以查找,加上实验箱长期使用导致接触不良等等,使得实际实验过程中电路搭建成功率低,导致学生对实验的兴趣下降,影响实际教学效果。
现在随着个人计算机提高和互联网的发展,功能强大的电子仿真软件EDA技术逐渐与广大专业教师见面,我们将它逐步地应用到教学之中,出现了全新的教学模式,在电子技术教学中应用EDA 技术将是一个必然的趋势。
二、EDA技术在电子技术教学中的应用电子技术课程是电子类专业的支柱性课程,它要求学生熟悉各种电子器件,掌握电路图的识读、绘制以及电路工作原理,还要学会掌握和合理运用分析方法。
EDA软件正是提供了各种支持,恰到好处地符合这样的教学要求。
同样,电子线路课程又是一个紧密联系实践的课程,EDA软件的强大的仿真功能更是能把实践带入课堂,带入教学的每一个环节中去。
基于Multisim的电子技术课堂教学,是在虚拟的电子环境中,师生借助计算机自然地、高效地与电子元器件、电子仪器、分析工具等进行实时交互,相互影响,为开展探究式教学提供了必要的支持。
1.应用于课堂教学环节,开展探究式教学,是师生高效交流的平台探究式教学能充分调动学生的积极性,挖掘学生的学习潜力,使学生变被动的接受为主动的探求,也充分体现了教师主导和学生主体,这是一种科学的、民主的教学方法。
以前由于课堂上师生之间没有实时交互的平台,教师是单向地教,学生是被动地学,而Multisim的出现,恰到好处地为师生搭建了一个良好的交互平台。
因为,首先,在Multisim创建的电子技术课堂教学情境中,电子元器件、仪器仪表、仿真分析方法同等地提供给教师和学生,使学生产生亲临电子电路实际环境之中的感觉,学生是从虚拟环境的内部向外观察,不再是旁观者,而变成了电路知识的探究者。
2024年大数据工程技术职业生涯规划书
中国it产业在20xx年缺乏的主要人才包括：软件外包、软件测试、硬件技术、网络技术、游戏动漫、通讯产业人才。
中国it产业20xx年走势决定了上述人才就业走势，一方面，中国it产业结构正在从一个it外包制造中心过渡为一个it创造、出口中心，技术人才需求大大加强;另一方面，电信重组大戏加快、网络游戏产业在大经济环境中一枝独秀，都决定了中国it产业仍然需要大量人才。基于个人的性格特点和个人优势，以及一些外部因素，如：在网络方面：专业课设有《计算机网络》，并获得网络工程师资格认证，对网络知识比较熟悉。软件方面：编程能力较强，熟悉多种编程语言，细心严谨等原因，把未来职业目标定在两个方面：其一是网络技术主管，具体发展路径：大学毕业----普通网络工程师----网络安全工程师----技术主管。
众多业内人士对于软件行业的迅速回暖十分看好，在过去的30年软件行业平均增长率为9%，在过去10年间平均增长率接近20%。因此以这样速度来看，中国还是全世界成长性最好的一个区域，国内软件企业面对的是一个很好市场，而从业者也会在这个市场中觅得更好的机会。正如东软ceo刘积仁认为，目前是中国软件行业获得更好人力资源的最后阶段。中国电子信息产业发展研究院(ccid)针对20xx年人才市场的最新调查数据显示，目前it行业每年存在至少50万的软件人才缺口，并且还在以每年20%的速度增加。
2、职业兴趣探索报告
喜欢在无人监督的情况下工作，事务分析和执行能力较强，做事精益求精，细心谨慎，有条理，喜欢独立思考但注重团队合作。适应的工作环境：有自由度而不过分约束，既有团队合作又能充分发挥个人才能的环境。
3、自我分析小结
期望在工作中能够有一定的自由度，对烦琐的工作能有耐心地完成，能够发挥个人自主独立性和责任感，而且能够以自我监督的形式使自己的工作按照自己的计划顺利进行。期望工作中既能体现团队合作又能给予个人发挥的空间。
数据库学习心得体会(精选8篇)
数据库学习心得体会（精选8篇）（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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程序员转行能做什么工作(精选10篇)
程序员转行能做什么工作随着社会的快速发展，科技行业也越来越成为热门行业，程序员也逐渐成为大家关注的职业，但是随着行业的发展和变化，很多程序员开始考虑转行，因此，本文将探讨程序员转行后能够从事哪些工作。
第一种工作：网络安全专家网络安全是一个深受重视的问题，很多企业为了保护公司的数据不受攻击而招聘大量的网络安全专家。
作为一名优秀的程序员，他们通常具备对计算机系统和网络运作的深入理解和熟练的编程技术，所以很容易将自己的技能转化为网络安全专家，从而保证企业的网络和系统的安全性。
第二种工作：数据分析员数据分析已经成为了大数据时代的热门话题，许多企业都把数据分析视为提高效率和盈利的关键。
对于程序员来说，他们拥有熟练的编程技能和对数据库的深入理解，这使得他们成为优秀的数据分析员。
当他们转到数据分析岗位时，他们可以通过数据挖掘和分析提供企业决策的有价值信息，与其他部门和领导进行高效沟通，评估业务绩效并执行交付。
第三种工作：UI/UX设计师用户界面（UI）和用户体验（UX）设计是衡量Web和移动应用程序成功与否的重要指标。
作为程序员，他们的确有很强的技术能力，但是这种专业能力常常会受到个人美感等因素的限制。
通过转向UI/UX设计，他们可以通过设计，相应地解决用户体验的问题，从而为企业提供更完美的产品，提高企业的用户满意度。
第四种工作：产品经理作为程序员，他们对软件开发的流程非常了解，对技术和产品的有效整合是十分重要的，这使得他们成为优秀的产品经理。
通过转职成产品经理，程序员可以协调企业团队，提升软件开发流程的效率，加速开发进程，同时制定合理的产品规划和推进，并提出改进建议，以更好地服务客户的需求。
第五种工作：IT顾问IT顾问是企业中不可或缺的岗位之一。
当企业面临技术问题时，他们可向IT顾问寻求合理的解决方案。
作为程序员转行成为IT顾问的优势是相较于其他专业人士，他们拥有很高的技术能力，并且能够根据企业需求，提供相应的技术解决方案。
大数据专业职业生涯规划书
大数据专业职业生涯规划书大数据专业职业生涯规划书如今的计算机行业，不论是在硬件、软件，还是在通信及网络安全it行业领域，信息技术的发展是一日趋长于一日，如果不及早为自己的学习目标也好、今后的工作事业也好，做一个非常周全的计划，那就很容易在计算机这个行业里被淘汰出局。
我个人认为规则有两种一类是学习计划：一类是工作计划，工作规划是基于学习之上的，在学习计划上取得了成果之后，才能做好工作上的规划；再一类是两前两类计划并行。
1、基本要掌握的pc机的硬件知识、包括组装，简单的故障排除，当然硬件故障，一般是指出在电路电气上面的问题，我们只需能做到排除即可，电路维修那属于电子方面专业维修人员的范围之内了，理解即可，无须太作深入研究，太费时间，我们还要时间去研究其它的。
软件方面，目前主流的一些软件：企业的erp系统，网络管理的一些网络监控，网络分析，流量分析sniffer，抓包工具，这些网络管理者必须撑握，不论是哪一款这类的有利于故障排除分析软件都要会用，因此必须做到了解其原理，一些常用dos命令要熟练，这对于学习bat批处理vbs还是有一些的帮助的，ms系统肯定要会做，安装方式也要学，比如从硬盘安装从网络安装光盘安装那就免说了，那傻瓜式的，一路ne_t。
还有双系统、多系统，这是我对自己基础要求的一些定义，虽然在这方面我做得不是是很漂亮，但经验从这一年里的工作中，已吸取到不少的经验，对今后的学习和工作应该是大有帮助的。
2、操作系统：a、学好linu_/uni_其中一种系统应用作为除了windows家族平台的系统以外，还有个就是linu_系统许多网络公司大型企业的服务器都会采用这种系统，对我们习惯于用windows_p系统来说，确实是一种不习惯和应用上的困难，复杂的命令也是对刚入手者一种记忆力的考验要真正融入到这个系统当中，我认为还是要多习惯去使用，因为平时我们太依懒windows了，这种过渡还是需要时间的，因此我会把学习linu_作为我第二种系统学习的目标，将来的工作环境也需要。
商务数据分析习题答案
第一章选择题1、数据分析的第二个时期关注的重点是() 。
BA.超大数据B.大数据C.小数据D.数据2、大数据匡助业务流程的() 。
CA.程式化B. 巨大化C.优化D.理性化3 、大多数时候()就是大数据应用工具来匡助需要的人匹配合适的对象。
AA.交友网站B.APPC.通讯软件D.联谊平台4、对于 ()，能用Excel 和PPT 做出基本的图表和报告，能清晰的展示数据，就达到目标了。
AA.初级数据分析师B. 中级数据分析师C.高级数据分析师D.专业数据分析师5 、商务数据分析师岗位职责包括与业务产品团队、 ()、市场推广团队、内容团队密切配合, 提供相关分析支持和决策支持。
AA.运营团队B.业务运营团队C.市场运营团队D.市场运营团队答案：B 、C 、A 、 A 、A、简答题1、商务数据分析的意义和作用意义：(1)支持营销运营管、 (2)推动智能管道运营作用：(1) 完整客观的反映企业情况 (2) 实行监督管理工作(3) 参预科学化决策 (4) 有利于数据深度利用2、简述商务数据分析的发展历程第一个时期数据仓库，数据仓库的兴起时期，在这个时期，企业中的客户信息和产生交易的信息都被存储到巨大的信息存储库中，存储之后再进分析。
第二个时期大数据，在这个时期所需要分析的数据越来越大，企业越来越多，各行各业的竞争也越来越大，各企业都需要一个新的分析方法，大数据也进入了大众的视野。
第三个时期数据产品的时期，但这个时期的数据分析还不够智能化，只能通过手动分析来得到结果。
第四个时期数据分析的时期，是在人工智能，机器学习大力发展的时候浮现的，其实就是数据分析自动化时期，在这个时期的数据分析更多是通过不少的模型进行。
第五个时期即未来，在网络越来越普及，智能化手机越来越普及，各种设备越来越智能化自动化的今天，数据分析的未来终究会变得越来越智能化。
3、商务数据分析可应用于哪些场景基于客户行为分析的产品推荐基于客户评价的产品设计基于数据分析的广告投放基于社区热点的趋势预测和病毒式营销基于数据分析的产品定价基于客户异常行为的客户流失预测基于环境数据的外部形势分析基于物联网数据分析的产品生命周期管理4、商务数据分析应用对于业务流程有什么作用可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中商务数据分析的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。
数据分析那些事(菜鸟入门必看)
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在此篇将持续更新，敬请关注。
----------------------------------------我不是完美的分割线---------------------------------------Q1：我现在的工作有一点数据分析的模块，自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作，我现在想做这一行，但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟，请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备？A：很简单，我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求，进行自我对照，即可知道需要做哪些准备。
数据分析师职位要求：1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
另外可以再看下：数据分析师的基本素质：/s/blog_49f78a4b0102dt95.html菜鸟与数据分析师的区别：/s/blog_49f78a4b0102droj.html《数据分析技能提升十大建议》网页版：/hg5VTHPPT下载版：/1240959563/l4EWKdaxB数据分析学习网址大全（强烈推荐）/SPGMeAQ2：对数据分析有浓厚兴趣，希望从事数据分析、市场研究相关工作，但听说对学历要求较高，请问我是否要读研，读研的话应该读哪个方向？A：读研要看自身情况，但可明确：专业不是问题，本科学历就够。
数据分析中的5w2h分析法(一)
在数据分析工作中我们需要了解很多的数据分析方法，其中比较经典的就是5w2h法，很多人对于5w2h法不是很清楚。
其实就目前而言，很多的数据分析师都是需要了解这个数据分析方法的，这个数据分析的方法能够不断给我们分析数据的方向，一名优秀的数据分析师一定会懂得这个数据分析知识。
下面就由小编为大家详细的解答一下这个经典的分析方法。
在数据分析中，我们必须要掌握数据分析的方法，只要掌握了数据分析的方法，我们才能够做好数据分析工作，而数据分析，是产品运营极具战略意义的一环。
不管我们从宏观分析还是从微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。
所以，我们需要重视数据分方法的学习。
下面我们就切入主题，为大家讲解一下数据分析中的5w2h方法。
5W2H分析法的内容就是有7个单词组成，分别是What(用户要什么?)Why(为什么要?)Where(从哪儿得到?)When(我们什么时候做?)Who(对谁做?)How much(给多少?)How(怎么做?)，很多数据分析师在分析数据的时候不知道去分析什么，以及不知道怎么去分析，但是如果使用了5w2h方法以后，这7个单词能够不断的给我们分析数据的思路和方向，所以这个方法备受欢迎。
我们在进行场景分析的时候，需要做好对需求的转换形式，就产品而言，又要以数据为支持，不能因某个元素而动整体;从大局出发，根据整体数据趋势进行细化分析，那么就目前而言的分析手法，又有对比分析、交叉分析，相关分析，回归分析，聚类分析等等。
这些分析手法十分的实用，我们一定要尽早掌握。
不过，大家在进行数据分析的时候，一定要意识到一个问题，那就是真正的数据分析不在于数据本身，而在于分析能力的概述;数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变；那么如何分析，我们在分析的时候通过上面提到的内容就可以很清晰的看到立体式分析。
这个立体式分析我们在下一篇文章中给大家仔细的讲解。
以上的内容就是对于数据分析中的5w2h的详细解答了，大家在进行数据分析的时候还是要注意好数据分析方法的使用，由于篇幅原因小编就给大家介绍到这里了，希望这篇文章能够给大家带来帮助。
职校家园实习周报数据分析师
职校家园实习周报数据分析师
今天我们主要讲的是人员成本核算。
大家都知道，在财务中有三个重要指标：利润、资产负债率和现金流量比。
这几个指标与企业管理相关联，其实与人力成本也息息相关，所以今天就由我来给大家介绍下人力成本核算的概念吧！人员成本核算的意义：目前很多企业存在“招不到好员工”或者“干活多拿得少”等现象，为此浪费了许多时间，而且对于公司运营并没有什么帮助，更别说创造效益了。
想必大家应该明白“一个萝卜一个坑”的含义了吧？那你可能会问，如何解决呢？其实很简单，根据各岗位价值定薪酬，然后通过人力成本管控将人才用在刀刃上。
我国自古就有“不患寡而患不均”的说法，如果只依靠计件工资，则很难做到公平。
通常情况下我们采取固定月薪+绩效考核的方式来达到较为合适的水准。
但每年的绩效考核都需要进行评估调整，不断进行修正。
最终导致企业内部的沟通成本增加。
举例：如某互联网公司，员工编号从10开始排序，薪资结构=基础薪酬+岗位薪酬+绩效奖金；如采取固定工资+提成模式，这种方式比较普遍，同样都是 A 岗位，他们之间因为地域差异导致差距较大，在当地销售任务轻松的团队，他们会拿到更高额度的提成；而一些外派驻外工作，每个季度业绩压力巨大，则收入极低。
通过“阶梯制”管理方式，将员工划分出若干层次，针对性进行培养与激励。
数据分析师周报第一期已经制作完毕了，数据分析师周报汇总了十七家企业，一共抽取6份样本表格进行分析。
所谓样本即是无论是员工层面还是组织层面都被随机选择100名左右。
而统计学原理告诉
我们事物是不确定的，同一事物在不同环境下会发生变化，所以我们希望每个案例都具备代表性。
数据分析专员实习经历
数据分析经历篇三
职责：
1) 根据第三方供应商数据、生意参谋、品牌纵横等工具对于电
商品类市场、渠道规模及竞品数据进行数据收集及数据管理;
2) 根据业务需求，制定快消品行业的品类市场分析报告，包含
品类市场规模及增速、品类竞争环境、top品牌经营现状、各
品牌流量结构分析等;
3) 收集并深入了解业务团队对数据的需求，专项输出月度分析
报告，包含电商核心渠道(天猫+京东)、市场竞争环境、活动数
据等，为电商业务运营，品类洞察，产品策略，活动优化提供
信息和数据支持;
任职资格:
1、本科及以上学历，市场营销、电子商务、数学、统计等相关
专业;具有电商平台数据分析管理相关工作经验者优先。
2、掌握数据化管理流程，熟悉电商数据分析工具者(生意参谋、品牌数据银行等)优先。
3、工作态度严谨，数据敏锐度高、较强的数据整理、统计和分
析能力，较强的市场敏感度。
4、思维活跃，沟通能力强。
5、熟练操作ms office。
数据分析技能点梳理
数据分析技能点梳理在这个⾼速发展的互联⽹时代，我们每天因为社交、购物、⼯作、交通等等⾏为会产⽣巨量的数据，数据正在变得越来越常见，但其实这些看似毫⽆作⽤的数据，其实有着不可估量的价值，那如何从海量数据中获得别⼈看不见的知识，如何利⽤数据来武装营销⼯作、优化产品、⽤户调研、⽀撑决策，数据分析可以将数据的价值最⼤化呢？今天带⼤家来看看，数据分析将怎么样影响着改变着我们的⽣活。
⾕歌的数据分析可以预测⼀个地区即将爆发的流感，从⽽进⾏针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进⾏分析，为你精准推荐商品；⼝碑极好的⽹易云⾳乐，通过其相似性算法，为不同的⼈量⾝定制每⽇歌单……数据分析⼈才热度也是⾼居不下，⼀⽅⾯企业的数据量在⼤规模的增长，对于数据分析的需求与⽇俱增；另⼀⽅⾯，相⽐起其他的技术职位，数据分析师的候选者要少得多。
▲数据源于麦肯锡那么，⼩⽩如何快速获得数据分析的能⼒呢？知乎上有很多书单，你可能也听过很多学习⽅法，但尝试过就知道这些跟⾼效没什么关系。
数据分析师应该具备哪些技能：要明确学习的路径，最有效的⽅式就是看具体的职业、⼯作岗位对于技能的具体需求。
我们从拉勾上找了⼀些最具有代表性的数据分析师职位信息，来看看薪资不菲的数据分析师，到底需要哪些技能。
其实企业对数据分析师的基础技能需求差别不⼤，可总结如下：SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理会⽤Excel/SQL做基本的数据分析和展⽰会⽤脚本语⾔进⾏数据分析，Python or R有获取外部数据的能⼒，如爬⾍会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告熟悉常⽤的数据挖掘算法：以回归分析为主其次是数据分析的流程，⼀般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施⼀个数据分析项⽬。
按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：⾼效的学习路径是什么？就是数据分析的这个流程。
按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的⽬标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。
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我其实是数据分析师（DA）
数据是什么？怎么搞？数据分析又是什么？对数据的敏感你有没有？当我们开始思考这些的时候，应该证明了我们对数据的态度。
庆幸的是，IT行业的种种迹象表明大家对数据分析开始重视起来了，对一个Web的或Online的系统受众开始追赶数据的发展，学会数据驱动是必然的了。
一直以来想对项目团队、对部门的组员要强调数据的重要和崛起，苦于没有引子。
今天我找到了一个强有力的“帖子”提到，“就连夫妻店起来的淘宝卖家也开始招数据分析师，更别谈一些再大些的电子商务公司。
”
数据是一种态度
对数据工程师和数据分析工程师招聘过程中，到我这一关的往往要“腰斩”。
不管是工作了几年的，还是一点工作经验都没有的，不管是名牌大学的还是一般学校的，他们对数据的态度都让我有些失望。
我有一道关于图层数据合并的面试题，要求“批量处理图斑合并，要保证代码一致的多边形合并，同时保持图斑宗地的完整性。
”绝大多数的第一反应就是“图斑合并—dislove”。
“你听清楚我的问题了吗”归纳下来，他们大多对数据不敏感，不重视。
我并不是要拿这个问题来难倒他们，他们的答案也没有对错之分。
在提问中间我提醒他们可以问我问题，还要注意问题的要素。
我考量的并不是他们给的答案，只是想看一
下他们对于数据的态度和思维。
是不是非常尊重数据，懂不懂得把数据和业务联合起来思考问题，这些在我看来是一个优秀数据分析师具备的基本条件。
对数据没有热情和信仰，很难当好数据分析师。
∙数据是一种信仰
但是大家说的数据、数据分析是什么，很少人刨根问过。
数据的应用归根结底源于需求，要结合应用，不然只光秃秃地说一个数据又有什么实际意义？怪异的是，如今的做系统，整数据仓库，好像不说数据就不专业，都知道数据的“80%”定律，但是真的尊重数据、把数据当做科学的人就少了。
当然，这不是某个数据分析师的错，而是整体环境造成我们的数据分析师很难做到这一点。
作为一个DA（非DBA）要系统的看数据，理清空间数据和非空间数据的关系，理清行业的各个业务之间，业务的各个环节之间的联系，消除信息孤岛，发挥数据的价值。
根据这几年的工作经历，我觉得毁掉一个数据分析师对数据的尊重其实很简单，“杀手”随处可见；同时，也只有真正体验到数据奇妙和甜头人，才会对数据有近乎炽热的信仰。
∙数据是一种职业
我一直强调做数据和GISer需要专业精神，要有职业操守，要做一个好的DA不容易。
首先，大环境是不是尊重数据，尤其是老板和TeamLeader的态度。
如果数据分析师只要随便建一个库，数据质量好一点和差一点，随便给一个数据报告（Paper），数字多一点和少一点，大家也是一笑而过，并不会追根到底，那么很难让数据分析师以严谨的态度对待数据。
一流的数据，要分析，要设计，要检验，要解决数据“有没有”“好不好”“对不对”，要对数据负责任。
很多人认为数据很容易，是吗？你真的懂我（Data）吗？数据分析，今天做得不准，明天再改是没有用的。
如果数据不稳固，就算很多功能人家也会怀疑是系统问题，这是不靠谱的做法，指不定哪天砸了自己的牌子。
有人和我提过FACEBOOK数据分析师为什么那么牛（其实我对《24小时》中的克罗伊（Chloe）崇拜），因为他们不觉得数据分析是一个苦事，十几个人在一个房子里把数据分析当做一件很开心的事情来做，数据分析对于他们来说是在追求科学。
第二，好的数据分析师需要一点天分和直觉，同时也需要高人点拨，但是IT.GIS这个圈子，真正醉心于数据分析的人很少，所以一般人很难取得真经。
这和信仰一样，没有师傅领进门，难度也会大很多。
我回顾自己在杰狮，在数据上有一次长足的进步，得益于从两位老师的帮助得到了许多启发。
一位是大学的高先生，他给我参与课题和项目的机会，让我更多的接触基础的遥感数据，刺激我花时间去学习和研究GIS 的基础理论。
另外还有一位就是前辈袁晨，他令我接触到AML，在当时我学会数据通过短短几句代码在跳舞，让我觉得在我就是为此而生，让我迷恋上数据，立足于数据思维和分析。
数据是一种态度，让我明白做数据的人就是要全身心投入，好像一种信仰一样，中间有许多路要走；而且，数据与业务密切相关，不能局限在数据的死角里。
第三，数据分析师感叹落不了地，只能谈数据，而不懂业务。
如果不懂业务，而单纯看数据，不仅很难有创意的思维，而且是没有意义的。
后来我也常和后来的人们说，做数据的时候你的眼界可以放的更宽一些，想法更Open一点。
而对于一般的数据分析师来说，大部分人没有系统思维，而且也只能看一部分数据，无法从大面儿上了解整个公司或行业的数据，这样就令数据分析师难以形成全面的思考方式。
以我自己的工作经历来举例，为什么我数据分析能力比较好（姑且这么评价吧），也是因为我在杰狮我爱看什么就看什么，有兴趣敢百度，天马行空地把地形图数据、业务数据、遥感数据、产品数据、标准化数据等等联动起来看，这大大改变了我对数据的运用方式。
∙数据是一种思维
听起来简单，做起来难，数据数据不简单。
相比于高深的数据分析方法，好像上面说到的道理非常简单。
但是在现实中，正如面试时候或聊心的情况一样，多数人是在被提醒之后才恍然大悟。
说起来简单的东西，但是真正做到却很难。
包括我自己在内，真的每次都能保证每个数据来源是可靠的才进行演算吗？有时候也不一定。
数据从哪里来？不同的数据来源，不同的数据质量如何？成本如何？后续服务如何？数据怎么分析？怎么整合？怎么应用？有多少种方案？哪种最好？数据安全怎么考虑？数据效率如何实现？数据的美妙如何展现？你、我、他和她对数据有什么偏好？二维的、三维的、空间的、非空间的？新的数据如何挖掘？（一个通俗的理解数据分析与挖掘，数据分析师发现网站上的婴儿车的销售量增加了，那么，他应该能预测到奶粉的销量也会增加。
）只是单纯地放一个数据出来，不是一个合格的数据分析师。
数据内容包括从事数据的收集、处理、发布、存储、共享、分析、挖掘。
这中间我们需要数据逻辑，更需要对数据的敏感。
∙小数据大作为
是不是数据越多越麻烦？是的，看几十个零散数据，不头大才怪呢。
我们的作用就是理解数据，找关系，整理一个“仪表盘”，你开车，如果水温过高，仪表盘亮灯提示。
一个好的仪表盘，出现好的情况和坏的情况，仪表盘都会有提示。
而构成“仪表盘”，正是数据和业务行为之间的逻辑关系。
看数据看得走火入魔的人会明白，每个数据，就像散布在黑夜里的星星，它们之间彼此布满了关系网，只要轻轻按一下其中一个数据，就会驱动另外一个数据的变化。
接下去我们拼什么？拼市场？拼技术？拼服务？我们拼数据服务。