成为数据分析大师应当学会的内容
个人专业技能总结范文
个人专业技能总结范文大家好！今天来唠唠我的专业技能，就像打开我的技能宝藏箱，给你们展示展示里面的宝贝。
一、技能领域一：编程魔法。
我在编程这个神秘的世界里算是个小魔法师了。
首先得说说我熟练掌握的Python 语言，它就像我的魔法棒，能变幻出各种奇妙的东西。
比如说，我可以用它快速地编写一些自动化脚本。
就像我之前为了整理电脑里乱七八糟的文件，写了个脚本，一键就把文件按照类型分类整理好了，那感觉就像是给文件们都找到了自己的小窝，整整齐齐的，可治愈了。
在Web开发方面，我也有自己的一套。
我对Django框架比较拿手，用它搭建过一个小型的在线商城网站。
从前端的页面设计到后端的数据库交互，我就像一个建筑大师，一砖一瓦地把这个虚拟的商城构建起来。
用户注册登录、商品展示、购物车功能，每一个环节都像一个小魔法阵，相互配合得妥妥当当。
顾客们在这个小商城里愉快地购物，就像在我的魔法世界里冒险一样，而我就是这个世界的幕后操控者。
二、技能领域二：设计创意。
设计这事儿，我觉得我就像一个创意大厨。
我擅长使用Adobe Photoshop这个超级厨房工具。
比如说，给公司做宣传海报的时候，我就像在烹饪一道视觉盛宴。
我能巧妙地把各种元素混合在一起，就像把新鲜的食材搭配出美味的菜肴一样。
色彩在我眼里就像调味料，我知道怎么调出最吸引人的色彩组合，让海报一眼就能抓住人们的眼球。
我还有一手绘制矢量图形的本事，用Adobe Illustrator就像在纸上用铅笔自由作画一样流畅。
我曾经为一个客户设计过一套品牌标识，从最初的草图到最后的精致图形，每一笔都倾注了我的创意灵魂。
那些简洁又富有内涵的线条和形状，就像品牌的独特密码，等待着消费者去解读。
三、技能领域三：数据分析秘籍。
在数据分析这个充满数字密码的领域，我也有我的秘籍。
Excel是我入门的小助手，我对它的各种函数和数据透视表玩得那叫一个溜。
就像一个数字侦探，我能从一大堆看似杂乱无章的数据里找出隐藏的线索。
数据分析师(中级)学习笔记
数据分析师(中级)学习笔记数据分析简介数据分析是一项关键的技能，用于识别、解释和预测数据中隐藏的有价值的信息。
数据分析师是使用数据工具和技术来帮助组织做出更有根据的决策的专业人员。
本文将介绍数据分析师的角色、技能要求以及研究笔记的重要性。
数据分析师的角色数据分析师负责从大量的数据中提取有用的信息，并在业务决策中进行应用。
他们需要具备技术、统计学和业务领域知识的综合能力。
主要职责包括：- 收集、清洗和整理数据集- 运用统计分析方法，寻找数据背后的模式和趋势- 利用可视化工具将复杂数据转化为易于理解的图表和图像- 为业务团队提供数据驱动的决策建议数据分析师的技能要求成为一名优秀的数据分析师需要具备一定的技术和非技术技能。
以下是一些关键的技能要求：技术技能- 熟练使用数据分析工具，如Python或R等- 掌握数据清洗和处理技术- 熟悉统计分析方法和模型- 熟练使用可视化工具，如Tableau或Power BI等- 具备SQL数据库知识和查询技能- 熟练运用机器研究和数据挖掘算法非技术技能- 对业务问题有深入的理解和洞察力- 强大的逻辑思维和问题解决能力- 良好的沟通和表达能力- 团队合作和项目管理能力- 持续研究和自我提升的积极态度研究笔记的重要性研究笔记是一种提高研究效果的重要工具。
作为数据分析师的研究笔记，具有以下优势：- 帮助记录和整理研究内容，使知识更系统化和易于回顾- 激发思考和深入探索，加深对研究内容的理解- 提供一个问题和解答的框架，帮助巩固研究成果- 促进知识分享和交流，与他人分享研究经验和见解在撰写研究笔记时，以下几点值得注意：- 简洁明了：记录关键信息和要点，避免冗长和重复- 可视化表达：尝试使用图表和图像来说明概念和模型- 练实操：将学到的知识应用到实际问题中，提升技能和理解总之，学习笔记是数据分析师学习过程中必不可少的工具，它能够帮助提高学习效果和技能水平。
相信通过认真记录和反思，你将成为一名出色的中级数据分析师！。
顶级公众号数据分析实操教程
顶级公众号数据分析实操教程不久前，我受邀给某百万大号的运营团队做企业内训，惊讶地发现他们竟然不会做数据分析，基本都是在凭感觉做运营工作。
我立马让他们调出后台数据，给他们演示了数据分析，结果发现，一些问题已经严重到让他们瞠目结舌的地步了。
对于你，我也想问几个问题：你知道过去 90 天写的文章里，哪篇文章阅读量最高，哪篇文章在朋友圈最受欢迎，哪种类型的文章吸粉效果最好？以及公众号哪个时间点推送最合适？....不能马上回答上来的也不用慌，小贤将围绕“发现问题、分析问题、提出假设、实践和检验假设”的问题处理流程，让你学会用数据驱动公众号运营，在实现阅读量提升和涨粉的同时，做出高（装）大（逼）上的公众号数据报表。
本图文知识非常烧脑01熟知基础图文指标在微信公众平台自带有的图文数据我们称之为基础图文指标，这应该 80% 的公众号运营都会去看的数据。
通过它们你可以知道每篇公众号图文送达给多少人，有多少人阅读了（来源分布），多少人点赞转发了，具体来公众号基础图文指标主要包含如下字段：1）单篇图文基础数据①送达人数图文消息群发时，送达的人数。
②图文页阅读人数点击图文页的去重人数，包括非粉丝；阅读来源包括公众号会话、朋友圈、好友转发、历史消息等。
③图文页阅读次数点击图文页的次数，包括非粉丝的点击；阅读来源包括公众号会话、朋友圈、好友转发、历史消息等。
④分享转发人数转发或分享到朋友、朋友圈、微博的去重用户数，包括非粉丝。
⑤分享转发次数转发或分享到朋友、朋友圈、微博的次数，包括非粉丝的点击。
⑥微信收藏人数收藏到微信的去重用户数，包括非粉丝。
⑦原文页阅读人数点击原文页的去重人数，包括非粉丝。
2）单篇图文传播数据点击单篇图文详情分析还可查看公众号打开率、一次二次传播率、阅读来源以及阅读趋势。
①一次传播数据指的关注该公众号的用户通过公众号会话阅读文章或者从公众号分享文章到朋友圈的行为数据。
一次传播转化率越高，说明公众号推送文章内容受到现有粉丝的喜欢，有利于维护现有的粉丝，增强其粘性。
用一个实例告诉你,如何对产品进行数据分析
管理学大师彼得.德鲁克说过：你无法衡量的东西，你也无法管理。 数据分析可以有效的制衡产品经 理本身的那种内在妄想，通过数据分析能帮助我们找到更加合适的产品和市场，甚至说缔造出一个 更加可持续、可复制、持续在增长的商业模式。
作者：王伟（微信号：Daviiwo ng），@简书- 互联网产品小王。 人人都是产品经理（wo shipm.co m）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台
小结
数据分析很简单，并不是大家所描述地那样神秘不可破。产品数据分析意义在于指导产品设计，传 达感性认知背后的理性意义。斗胆分享以下我个人的数据分析理念（关键字）：
产品阶段 分析目的 商业模式 产品形态
无论数据分析的结论积极还是负面，都是产品价值映射，必须投以客观的态度。 数据分析是验证产 品设想的最具说服力的工具，但忽略数据分析背后的人性和商业思考，那么数据分析也就在根本上 失去了意义。
2. 企业信息维度算是一款企业信息服务平台的资源性优势，也是一款内容应用的核心模块。不同类 型的用用户对不同类型的信息的感兴趣程度都存在个性化的特征，而用户行为特征数据的记录和挖 掘是一件意义非凡的事情。 产品分析： 1. 企业信息查询第一级别的功能是搜索，第二级别的功能是条件搜索；理论上讲，后者在搜索的精 确程度上要更加有优势。 2. 确认哪些企业信息查询维度，在偌大的信息描述标签中，初生代的产品大致会以常规经验型知识 选择冷启动的内容。 数据指标： 1. 不同检索维度的搜索量；
第二步：制定数据分析指标
1.商业模式/盈利方式分析 免费增值模式，先做成流量的入口，后期分享流量红利扩大转化率。 2.了解产品现状/定量分析产品 2.1 用户分析 用户规模：
用户群体按照群体大致分为个人、企业，分析出个人和企业用户的人数比例，明确整体的用户分 布情况。
大数据课程培训内容
大数据课程培训内容
以下是 8 条大数据课程培训内容：
1. 啥是大数据？嘿，这就像是一个超级大的宝藏库！比如说吧，淘宝知道你喜欢啥商品，不就是因为大数据嘛！咱这课程就教你怎么去挖掘这个宝藏库，学会了，那可不得了哦！
2. 数据采集，就好像是去收集宝贝的过程！你想想，把各种有用的数据像宝贝一样收集起来，多有意思！课程里会详细教你咋采集，像抖音收集用户喜好数据那样厉害！
3. 数据处理呀，就如同把杂乱的房间整理干净！比如一个混乱的数据集，咱得把它变得整齐有序，这样才能更好用呀！来学这个课程，让你成为数据整理大师！
4. 数据分析那可太重要啦！就跟侦探破案似的，从各种线索中找出真相。
像分析市场趋势，不就是靠这嘛！快来课程里练就火眼金睛！
5. 数据可视化，哇哦，这可太神奇了！把复杂的数据变成漂亮的图表，让你一眼就能看懂！就像医生看 X 光片一样直观，这课程能教会你哦！
6. 大数据的应用那简直无处不在！电商推荐商品、交通智能调度，不都靠它嘛！不学这个课程，你不觉得错过了好多好玩的东西吗？
7. 机器学习在大数据里的作用可大了去了！好比给数据装上了大脑，让它们自己学习和进步！课程会带你领略这个神奇的领域！
8. 学了大数据，你就像掌握了一把万能钥匙！能打开无数机会的大门！难道你不想拥有这样的能力，在未来大显身手吗？
我的观点结论：大数据课程培训内容丰富多彩，非常值得去学习和探索，能够让人掌握开启数据世界大门的钥匙，获得很多的机会和发展。
成为一个EXCEL高手需要多长时间？
成为一个EXCEL高手需要多长时间？过来人告诉你，用对方法，勤加练习，从一个Excel小白到独当一面处理数据分析的高手，最快只需要20天左右。
我从Excel小白到现在被老板看重，参与多个重要项目，中间在Excel 上花费的时间也只有20天左右。
在这20天之前，我是一个纯Excel小白，唯一会的技能就是往Excel表格上打字。
每次看到同事都又快又有效率地完成数据分析表，心里都不是滋味。
我也尝试过自学，那些关于Excel的函数公式背了半天，结果上手的时候该不会还是不会。
后来真的觉得自学太浪费时间了，于是痛定思痛，问了身边很多Excel的大佬，自己也上网对比很多资料和网课，最终跟着亮虎Excel课开始学习的。
当然，为了让大家更好地getExcel的神奇之处以及实际效用，我特意把我认为价值满满的Excel干货整理分享出来，在工作中真的提高至少一半的效率！如果你是新手小白，一定不要错过，马上收藏！这些Excel快捷键你必须要知道为什么要先从快捷键开始讲起呢？因为快捷键真的是Excel当中的一个基础操作，但是在工作中又万分重要的一个存在。
我小白的时候对于快捷键的认知只有Ctrl＋C和Ctrl＋V，而且我天真地以为只要知道这两个就够了。
直到我发现有时候一些很简单的表格制作，我和同事同时开始，为什么她总能快我一点点？后来才知道就是这些快捷键拉开的时间差距。
我要加粗字体的时候，还要去找页面的加粗符号在哪里，人家只要Ctrl＋B；截图的时候还要去找电脑自带的截图软件，人家只要Ctrl＋Alt＋A就解决了；打印人家只要Ctrl＋P，而我还要返回找打印设置。
这些操作好像看似没有拉开很大的距离，但是你每一个累积在一起，不就是你比别人差那么一点的地方吗？所以我跟着课程大概花了1天的时间认真熟悉这些快捷键，后面工作实操的时候又下意识地运用它们。
现在用这些快捷键已经形成了我的本能，不说和别人拉开很大的差距，但是总会略胜一筹。
所以如果你也像当初的我一样只知道CtrlC＋CtrlV，一定要把下面这些快捷键汇总拿小本本记好，最好跟着键盘熟悉一遍。
数据分析工作职责
数据分析工作职责标题：数据分析工作职责引言概述：数据分析是当今社会中非常重要的一项工作，它可以匡助企业和组织更好地理解和利用数据。
数据分析工作职责涵盖了数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化和数据报告等多个方面。
本文将详细阐述数据分析工作的职责，并按照一、二、三、四、五的顺序分为五个部份进行阐述。
一、数据采集1.1 确定数据需求：与相关部门或者团队合作，了解他们对数据的需求，明确分析目标。
1.2 确定数据来源：确定数据的来源，包括内部数据库、第三方数据提供商或者社交媒体等。
1.3 采集数据：使用合适的工具和方法，从不同的数据源中采集所需的数据，并确保数据的完整性和准确性。
二、数据清洗2.1 数据清洗和预处理：对采集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
2.2 数据转换和整合：将数据转换成适合分析的格式，并将多个数据源的数据整合在一起。
2.3 数据验证和验证：对清洗后的数据进行验证和验证，确保数据的质量和可靠性。
三、数据分析3.1 数据探索性分析：对数据进行探索性分析，包括描述性统计、数据可视化和相关性分析等。
3.2 统计分析和建模：使用统计方法和建模技术对数据进行分析，挖掘数据中的模式和规律。
3.3 数据预测和决策支持：基于数据分析的结果，进行数据预测和决策支持，为企业提供决策依据。
四、数据可视化4.1 选择合适的可视化工具：根据数据的特点和分析目的，选择合适的可视化工具，如Tableau、Power BI等。
4.2 设计可视化图表：根据数据分析的结果，设计合适的可视化图表，以直观地展示数据的趋势和关系。
4.3 解释和分享可视化结果：解释可视化结果，与相关团队或者决策者分享分析结果，匡助他们理解数据并做出相应的决策。
五、数据报告5.1 撰写数据报告：根据分析结果，撰写数据报告，包括分析方法、结果和结论等。
5.2 解释和解读报告：解释报告中的分析结果，匡助相关团队或者决策者理解数据分析的过程和结论。
新媒体数据 分析指标
知识目标2
能力目标1
能力目标2
德育目标1
德育目标2
阅读P28-30,在利用数据驱动新媒体运营工作的过程中，我们主要利用的数据可分为四大维度，分别是用户数据、图文数据、竞品数据和行业数据，其中前两个关注的是自身的运营情况，后两个关注的是外部的竞争和市场情况。
【项目任务】
P29课堂讨论：某新开设的运营类公众号想要根据竞品的运营数据来制订自 己的运营策略，包括每个月发几次推送、每次多少条内容、原创及 转载的比例、推送时间等，请填写表 2-1，并给出结论。
【教法学法】
提问
举例导入
【设计意图】
教会学生主动学习
5
输入
知识目标1
能力目标1
能力目标2
德育目标2
阅读3.1轻松写出文案的5个步骤大部分文案写作需要经过5个步骤，即了解客户需求、搜集背景资料、撰写初稿、分发测试和最终定稿。
阅读3.1.1了解客户需求
【教法学法】
学生自主阅读教材，思考内容形式相关问题。
【设计意图】
锻炼学生自主学习，抓重点的能力。
20
输出
用户数据、图文数据、竞品数据、行业数据分别包括哪些具体指标？
【教法学法】
本节内容相对较复杂。可由教师引导操作，必要时可以手把手地教。
【设计意图】
锻炼学生通过向别人讲解该部分内容来了解他们是否真正掌握相关内容。
反馈
老师可以通过课堂提问来了解学生是否真的理解了。
知识目标1
能力目标1
能力目标2
德育目标2
阅读3.1.2搜集背景资料
【教法学法】
自主阅读，并总结
【设计意图】
本教案任何一个知识点输入，都会紧跟着一个输出。学生只有在实践中才能学会。
数据统计分析方法--因果图20120327
①
特性
鱼骨分析法的步骤
（2）特性和主骨 ） 特性写在右端，用四方框圈起来。 ①特性写在右端，用四方框圈起来。 主骨用粗线画，加箭头标志。 ②主骨用粗线画，加箭头标志。
② ①
主 骨
特 性
鱼骨分析法的步骤
（3）大骨和要因。 ）大骨和要因。
大骨上分类书写3～ 个要因 中方框圈起来。 个要因， 大骨上分类书写 ～6个要因，中方框圈起来。 ③
2.鱼骨图绘图过程 2.鱼骨图绘图过程
A、填写鱼头（按为什么不好的方式描述），画出 、填写鱼头（按为什么不好的方式描述），画出 ）， 主骨； 主骨； B、画出大骨，填写大要因； 、画出大骨，填写大要因； C、画出中骨、小骨、填写中小要因； 、画出中骨、小骨、填写中小要因； D、用特殊符号标识重要因素。 、用特殊符号标识重要因素。
要点：绘图时， 度夹角，中骨与主骨平行。 要点：绘图时，应保证大骨与主骨成60度夹角，中骨与主骨平行。
鱼骨图的基本结构
③
② ① ⑥ ④⑤
鱼骨分析法的步骤
（1）决定问题的特性 ） 简单的说特性就是“工作的结果” 简单的说特性就是“工作的结果”，首 对团队成员讲解会议目的，然后，认清、 先，对团队成员讲解会议目的，然后，认清、 阐明需要解决的问题，并就此达成一致意见。 阐明需要解决的问题，并就此达成一致意见。
分析要点： 分析要点：
A、确定大要因（大骨）时，现场作业一般从“人机料法环”着手，管 、确定大要因（大骨） 现场作业一般从“人机料法环”着手， 理类问题一般从“人事时地物”层别，应视具体情况决定； 理类问题一般从“人事时地物”层别，应视具体情况决定； B、大要因必须用中性词描述（不说明好坏），中、小要因必须使用价 ），中 、大要因必须用中性词描述（不说明好坏）， 值判断（ 不良）； 值判断（如…不良）； 不良 C、脑力激荡时，应尽可能多而全地找出所有可能原因， C、脑力激荡时，应尽可能多而全地找出所有可能原因，而不仅限于自 己能完全掌控或正在执行的内容。对人的原因， 己能完全掌控或正在执行的内容。对人的原因，宜从行动而非思想态度 面着手分析； 面着手分析； D、中要因跟进特性值、小要因跟中要因间有直接的原因 问题关系，小 问题关系， 、中要因跟进特性值、小要因跟中要因间有直接的原因-问题关系 要因应分析至可以直接下对策； 要因应分析至可以直接下对策； E、如果某种原因可同时归属于两种或两种以上因素，请以关联性最强 、如果某种原因可同时归属于两种或两种以上因素， 者为准（必要时考虑三现主义：即现时到现场看现物， 者为准（必要时考虑三现主义：即现时到现场看现物，通过相对条件的 比较，找出相关性最强的要因归类。 比较，找出相关性最强的要因归类。 F、选取重要原因时，不要超过 项，且应标识在最末端原因。 、选取重要原因时，不要超过7项 且应标识在最末端原因。
统计培训_7大手法
C 800B
D
E MP80
F
七大手法
检查表
5、范例（4）
时间
问题描述
应扣分
1月16日 星期一交接班未及时填写
1
1月17日 桌面以下乱
1
1月17日 桌面以下乱
1
三级文件未有按标准进行下发,
1月17日 编号错,页码错
1
1月18日 工艺维护未有及时填写
2
1月26日 手机不开
1
1月27日 桌下放有包
1
1月27日 桌下较乱
七大手法
排列图
5、应用（1）
（1）作为降低不合格的依据：想降低不合格率，先绘排列图看看。 1）全体的不合格有多少? 2）各种不合格占多少? 3）降低那些不合格，可将全体不合格降低70-80%以上? 真正影响不合格的大原因只2-3项而已，只要对2-3项主要原因把握住，整个 不合格原因就减掉大半了。
（2）决定改善目标，找出问题点： 排列图分析并不限于 “不合规格”的不合格，任何工厂的问题都可应用柏 拉图分析，例如： 1）修理件数、费用、时间。 2）客诉件数、处理时间及费用。 3）不合格品数及所损失金额。 4）效率损失。
（2）柏拉图的柱形图宽度要一致，纵轴与横轴比例为3：2。
（3）纵轴最高点为总不合格数，且所表示的间距应一致。
（4）次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成[其他]项；其他项不应大 于前几项，若大于时应再分析。有时，改变层别或分类的方法，也可使分类的项 目减少。通常，项目别包括其他项在内，以不要超过4-6项为原则。
（2）记录用检查表：用来收集计划资料，用于不合格原因和不合格项目 的记录，作法是将数据分类为数个项目，以符号、划记或数字记录的表格或图 形。由于常用于作业缺点，质量差异等记录，所以也称为改善用检查表 。
菜鸟学习数据分析教程
第一章、数据分析那些事
三、数据分析的三大误区？ （1）分析目的不明确，为了分析而分析（结果：自己玩！） 故：分析一定要结合业务实际问题，有目的的展开。 （2）缺乏业务知识，分析结果偏离实际（结果：遭鄙视！） 故：弄清业务逻辑，懂点营销和管理等理论。 （3）一味追求高级方法，热衷研究模型（结果：削脚适履！） 故：能简单处理的，不选复杂方法；不管是白猫还是黑猫，只要能抓老鼠就是好猫” 四、数据分析师的职业发展？ （1）前景如何？ 展望未来：1.数据矿山越积越多；2.社会越发达，人们对数据越依赖；3.数据分析越发受管理层重视。管理大师彼 得.德鲁克：“如果不能衡量，就无法管理” （2）职业要求？ 五“懂”：业务+管理+分析+工具+设计
菜鸟学习数据分析教程
主要内容
1.分析 6.呈现
制表画图 那些事儿
成长之路
5.分析
方法工具
菜 鸟
2.方法
结构为王
3.数据
4.处理
清洗加工 搜集导入
第一章、数据分析那些事
一、数据分析是什么？ （1）数据分析为何物？ 简述：收集数据-适当方法-提炼信息-描述现象发现规律预测未来，帮助判断、决策。
（2）数据分析的作用？
方法工具
3.数据
4.处理
清洗加工 搜集导入
第三章、数据收集导入
一、数据类型（设置单元格格式）
第二章、结构为王—思路方法
（5）用户行为理论 用户使用行为是指用户为获取、使用物品或服务所采用的各种行动，一般按照以下过程：对产品有一个认知、 熟悉的过程，然后试用，再决定是否继续消费使用，最后成为忠实用户。
第三章、数据收集导入 1.分析 6.呈现
制表画图 那些事儿
大数据学习心得(精选8篇)写范文网
大数据学习心得（精选8篇）大数据学习心得（精选8篇）大数据是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
这里给大家分享一些大数据学习心得8篇，希望对大家能有所帮助。
大数据学习心得篇110月23日至11月3日，我有幸参加了管理信息部主办的“20__年大数据分析培训班”，不但重新回顾了大学时学习的统计学知识，还初学了Python、SQL 和SAS等大数据分析工具，了解了农业银行大数据平台和数据挖掘平台，学习了逻辑回归、决策树和时间序列等算法，亲身感受了大数据的魅力。
两周的时间，既充实、又短暂，即是对大数据知识的一次亲密接触，又是将以往工作放在大数据基点上的再思考，可以说收获良多。
由衷地感谢管理信息部提供这样好的学习机会，也非常感谢__培训学院提供的完善的软硬件教学服务。
近年来，大数据技术如火如荼，各行各业争先恐后投入其中，希望通过大数据技术实现产业变革，银行作为数据密集型行业，自然不甘人后。
我行在大数据分析领域，也进行了有益的探索，并且有了可喜的成绩。
作为从事内部审计工作的农行人，我们长期致力于数据分析工作。
但受内部审计工作性质的限制，我们也苦于缺少有效的数据分析模型，不能给审计实践提供有效的支持。
这次培训，我正是带着这样一种期待走进了课堂，期望通过培训，打开审计的大数据之门。
应该说，长期以来，农业银行审计工作一直在大规模数据集中探索。
但根据审计工作特点，我们更多的关注对行为数据的分析，对状态数据的分析主要是描述性统计。
近年来火热的大数据分析技术，如决策树、神经网络、逻辑回归等算法模型，由于业务背景不易移植，结果数据不易解释，在内部审计工作中还没有得到广泛的应用。
通过这次培训，使我对大数据分析技术有了全新的认识，对审计工作如何结合大数据技术也有了一些思考。
一是审计平台技术架构可以借鉴数据挖掘平台。
如何看待数据分析无用论？
如何看待数据分析无用论？编辑导读：作为一名数据分析师，你入行的初衷是什么？很多人入行时满怀热血，认为数据分析可以发现数据背后隐含的一些秘密，指导其他部门改善流程，做很多有价值的事情。
然而却发现其他部门根本不重视数据分析，提出的意见也不被采纳。
本文作者也经历过这样的时期，并对此提出自己的看法，与你分享。
前两天，我一个前同事很恼火，她说现在已经找不到工作的价值感了。
一天到晚就是查数、查数、查数！简直就是个查数姑！我说你去努力啊，给他们多输出一些有价值的东西呀，慢慢的用数据推动他们运营呀。
她说，我努力过了！根本没用。
我抽空、加班，专门为了这次活动一个分析报告，运营也不爱看；看了又说只有分析没有结论；给了结论又说结论不对；我根据他的意思调整了方向，又说没有行动策略，给了行动策略又说没啥效果。
我就纳闷了，你都没做，怎么知道没效果？最后还是根据运营自己的意思去搞活动。
而且，那个报告也不是我想说的，也不是我的观点，是被阉割的结果。
这是运营在拿我的数据印证他想说的话而已。
他们认可的，就拿走，不认可的，就说我们分析的不对。
所以，他们只是把我们当做提取数据的机器而已。
我的努力全部化为泡影，然后继续沦落到“查数姑”的地步。
唉，听完她的唠叨，我也比较郁闷。
的确是，现在的数据产品越来越智能，SQL的门槛越来越低，上升通道也感觉不是那么通畅。
后来她还说，现在想换工作，往上走一走，可是找不到合适的，到哪都是这个Level。
数据分析好像跟她当时选择这个行业的时候想的完全不一样。
她当时以为数据分析可以去发现数据背后隐含的一些秘密，然后指导其他部门改善流程、做很多有价值的事情。
可是完全不是这个样子，她已经快没信心了。
我仔细思考了一下，的确，是我草率了。
作为一名数据从业者，我已经干了16年，这种问题其实我也一直在面临着，而且有些时候会更糟糕，收到客户质疑的事情时而有之。
甚至有些人跟我说数据分析没啥用。
甚至有：“乔布斯从来不做市场调研，张小龙从不看数据”的说法。
数据分析专业课程：课程标准分析
数据分析专业课程：课程标准分析一、课程背景随着大数据时代的到来，数据分析已成为企业乃至国家竞争力的重要因素。
我国政府高度重视数据分析人才培养，积极推进数据分析相关课程体系建设。
在此背景下，数据分析专业课程应运而生，旨在培养学生具备扎实的数据分析理论基础和实际操作能力。
二、课程目标1. 培养学生掌握数据分析的基本概念、原理和方法，理解数据分析在实际应用中的重要性。
2. 培养学生具备较强的数据挖掘、处理和分析能力，能够运用数据分析方法解决实际问题。
4. 培养学生具备团队协作能力和创新精神，能够在数据分析实践中不断探索和提高。
三、课程内容1. 数据分析基础：包括数据分析概述、数据采集与处理、数据可视化等知识点。
2. 统计学原理：包括描述性统计、推断性统计、概率论等知识点。
3. 数据挖掘技术：包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等知识点。
4. 常用数据分析软件与工具：包括Excel、SPSS、Python、R等知识点。
5. 实际案例分析：包括金融、营销、医疗等领域的数据分析案例。
6. 数据分析实践：学生通过实际操作，提高数据分析能力。
四、课程教学方法1. 讲授：教师通过讲解数据分析的基本概念、原理和方法，引导学生掌握相关知识点。
2. 案例分析：教师通过分析实际案例，让学生了解数据分析在实际应用中的价值。
3. 实践操作：学生通过上机操作，熟练掌握数据分析软件和工具的使用。
4. 小组讨论：学生分组进行讨论，培养团队协作能力和创新精神。
五、课程考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况、小组讨论等，占总成绩的30%。
2. 实践操作成绩：包括上机操作、数据分析项目完成情况等，占总成绩的30%。
3. 课程报告成绩：包括报告质量、数据分析能力展示等，占总成绩的40%。
六、课程效果评估1. 学生满意度：通过问卷调查，了解学生对课程的满意度。
2. 学生学习成绩：观察学生在课程中的学习成绩变化，评估课程效果。
3. 实际应用能力：考察学生在实际工作中运用数据分析的能力。
网维大师培训教程-(多场景)
网维大师培训教程一、引言随着互联网的普及和信息技术的发展，网络已经成为了现代社会的重要组成部分。
保障网络的稳定和安全运行，成为了网络管理人员的首要任务。
网维大师作为一款专业的网络维护软件，为网络管理人员提供了强大的功能和便捷的操作。
本教程旨在帮助读者全面了解网维大师的使用方法和技巧，提高网络维护的效率。
二、网维大师简介1.界面友好：网维大师采用图形化界面，操作简单直观，用户可以轻松上手。
2.功能强大：网维大师提供丰富的网络维护功能，包括网络监控、网络诊断、网络优化和网络配置等，满足网络维护的各种需求。
3.性能稳定：网维大师采用高效的网络算法，能够快速处理大量的网络数据，保证网络的稳定运行。
4.安全可靠：网维大师采用加密技术，保护用户数据的安全，防止数据泄露和恶意攻击。
三、网维大师功能模块介绍1.网络监控：网维大师可以实时监控网络的运行状态，包括网络流量、网络连接、网络设备和网络服务等。
用户可以通过监控数据了解网络的运行情况，及时发现和解决问题。
2.网络诊断：网维大师提供网络诊断功能，可以对网络进行全面的检查和测试，包括网络连通性测试、网络性能测试和网络配置检查等。
通过诊断结果，用户可以了解网络的故障原因，并采取相应的解决措施。
3.网络优化：网维大师提供网络优化功能，可以对网络进行优化调整，包括网络带宽分配、网络负载均衡和网络路由优化等。
通过优化网络，可以提高网络的运行效率，提升用户体验。
4.网络配置：网维大师提供网络配置功能，可以对网络设备进行配置和管理，包括路由器、交换机、防火墙等。
用户可以通过配置管理，实现网络的灵活调整和扩展。
四、网维大师使用教程1.安装网维大师：从官方网站网维大师安装包，然后按照提示进行安装。
安装完成后，启动网维大师。
2.创建监控任务：在网维大师主界面，“新建监控任务”按钮，填写监控任务的名称和描述，然后选择监控的网络设备和网络服务，设置监控参数，“保存”按钮。
3.查看监控数据：在网维大师主界面，“监控任务”列表中的任务名称，可以查看监控任务的详细信息，包括网络流量、网络连接和网络服务等数据。
8年数据分析经验深度剖析数据分析师职业前景
8年数据分析经验深度剖析数据分析师职业前景一、数据分析师前景概述想要准确了解数据分析师的前景，首先要了解数据分析师是什么样的一个岗位？数据分析师就是一群研究数据的人，以研究出数据商业价值为目标，让数据变成新质生产力。
数据分析师通常分两类：一类是在专门的挖掘队伍里面从事数据挖掘、基于各类统计算法进行模型开发和分析，从而支撑公司的决策战略的精准实现。
该类分析师更偏向技术线条，需要熟练掌握各类算法知识、挖掘工具和编程能力，未来的职业发展可能走技术专家路线。
另一类是下沉到各业务队伍从事数据监控、市场研究、产品研究、运营策略分析，通过建立数据模型从而为业务提供精准的决策方案。
该类型分析师偏向业务线条，未来的职业发展可能走业务专家线路。
了解完数据分析师是怎样的一个岗位之后，继续来讲数据分析师的前景如何的问题？一个职业通常被认为是有发展前景的职业，最重要的是能为企业的发展起到关键且不好替代的作用。
而从上面的定义可以看到，数据分析师是能够充分利用数据，在进行数据挖掘和分析后，呈现给企业决策者清晰、准确的数据支持，可见数据分析师已经不是简单的技术或者业务相关人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。
可见，数据分析师就是这样的一个职业。
当然被公司重视的岗位，收入方面肯定是可以想象的，就不多讲了。
一个职位被认为是有发展前景的职业，还有其他两个特征：1发展趋势向好2可持续。
先说发展趋势向好：如果一个职位目前是比较热门的，但是正在往下坡路走的话，也是无法称得上是有前景的职业。
而数据分析师，近几年事实上从相关人才出现供不应求的状况，可以看出这块的人才需求是稀缺的，未来来讲是需求只增不减的。
再说可持续：如果一个职业只是昙花一现，短暂的留存那么几年的光景，也称不上是有前景的岗位。
我们知道，在这个信息爆炸的年代，每个人每分每秒都在产生数据，未来数据的增速会更快，如何能从纷繁复杂、量超乎想象的数据中找到并挖掘出源源不断的数据价值，就是需要数据分析师去做的事情，目前数据分析主要应用在互联网企业，未来随着互联的全面化，将来会有越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。
手机游戏运营必备的数据分析指标
手机游戏运营必备的数据分析指标1、用户数量a) 某游戏用户数量–注册用户。
这个数据其实相当无用的，因为每一个不同项目注册用户的质量彻底不同。
前两年被用得很广泛，用来宣传“我们的游戏拥有了xxx 用户” ，固然，有几个是真正的呢？连运营商给出来就不真正的话，那些数据调查报告的真实性呢？(“你们用户多少啦？”“13 万注册用户” ，“才这么点，我们有个网站500 万”。
他根本没有明白用户质量的意义)b) 在线人数i. 最高在线—－在某个时间能达到的最高在线，想到这个词，就想到了a3，强大的市场宣传能力，和推广能力，让他们敢在公测第一天说15 万人在线，然而几个月时间，游戏中的玩家走光了。
ii. 活跃人数—－这个数据也是最具欺骗性的数字，如果一个活跃人数不带上时间，哪怕是真正的，都没有任何参考意义。
必须是“每日活跃用户”、“每周活跃用户”“每月活跃用户”“每季活跃用户” 、“最近多少天内活跃用户”等等。
也就是在这段时间内进入游戏的人。
iii. 每一个活跃用户的平均在线时间—－上面说了活跃用户数，如果没有本数据，上面的那个也是没故意义的。
如果每一个用户都上来2 分钟，即将就下去，这样的活跃用户的价值是多少呢？能和一上来就十几个小时在线的玩家等值么？平均每一个活跃用户上来究竟玩多久？这是网络游戏中一个特殊需要注意的数据。
iv. 游戏平均在线人数—一这是个非常重要、有价值的参数，但仍然不是绝对惟一的决定因素。
1) 24 小时内平均的在线人数，数据采样时间越密集，越精确。
2) 不同的游戏，每一个平均在线是由不同数量的用户造就的。
例如一个好的游戏，可以大量的粘住玩家的时间，让玩家长期舍不得下线。
3) (每24 人*小时)等于一个平均在线4) 如果你能让每次上来的活跃用户，每次平均在线6 小时，那末你需要4 个活跃用户，就能多一个平均在线了，如果你的游戏每次只让用户玩5 分钟，他就走了，哪怕你的游戏非常好，他每天都上来 5 分钟，那末你必须有60/5*24=288 个活跃用户，才干达到一个平均在线人数。
自媒体大师讲座心得体会
近日，我有幸参加了由我国知名自媒体大师主讲的讲座，这是一次难得的学习和交流机会。
讲座中，大师分享了自媒体行业的最新趋势、运营技巧以及个人品牌建设等方面的知识，让我受益匪浅。
以下是我对此次讲座的心得体会。
一、自媒体行业的现状与发展趋势讲座伊始，自媒体大师对我国自媒体行业的现状进行了深入剖析。
他指出，随着互联网的普及和移动设备的普及，自媒体行业迎来了爆发式增长。
目前，自媒体已成为我国互联网产业的重要组成部分，成为信息传播、舆论引导、文化创新的重要载体。
然而，自媒体行业也面临着诸多挑战。
如内容同质化、监管压力加大、盈利模式单一等问题。
针对这些问题，大师提出了以下建议：1. 提高内容质量，打造差异化竞争优势。
自媒体从业者应注重内容创新，挖掘独特视角，以优质内容吸引读者。
2. 适应监管政策，加强自律。
自媒体从业者要严格遵守国家法律法规，自觉抵制低俗、暴力、虚假等不良信息。
3. 拓展盈利模式，实现可持续发展。
自媒体从业者要积极探索多元化盈利模式，如广告、电商、知识付费等。
二、自媒体运营技巧在讲座中，自媒体大师详细介绍了自媒体运营的五大技巧：1. 明确定位：自媒体从业者要明确自己的目标受众，打造具有特色的内容，形成鲜明的品牌形象。
2. 内容策划：自媒体从业者要善于策划具有吸引力的内容，提高用户粘性。
如利用热点事件、话题讨论、趣味互动等方式。
3. 优化排版：精美的排版能提升用户体验，吸引读者关注。
自媒体从业者要学会运用图片、视频、图表等元素，提高内容可读性。
4. 持续更新：自媒体从业者要定期更新内容，保持与读者的互动，提高用户忠诚度。
5. 数据分析：自媒体从业者要关注数据分析，了解用户需求，调整运营策略。
三、个人品牌建设个人品牌是自媒体从业者的重要资产。
在讲座中，大师分享了以下个人品牌建设方法：1. 突出个人特色：自媒体从业者要挖掘自身特长，打造独特的个人品牌形象。
2. 专注领域深耕：自媒体从业者要选择一个细分领域，深入研究，成为该领域的专家。
《商务统计学》读后感
《商务统计学》读后感篇一《商务统计学》读后感嘿，朋友们！最近我读了一本叫《商务统计学》的书，哇塞，真的是让我又爱又恨呐！说起来，一开始我以为这书会超级无聊，毕竟统计学嘛，听着就感觉是一堆数字和公式的大杂烩。
但真读进去之后，我发现，也许没我想的那么糟糕。
这书里讲的那些数据分析的方法，就像是给我打开了一扇新的大门。
我就想啊，以前我看那些商务数据都是一头雾水，现在好像能看出点门道来了。
比如说，通过样本推断总体，这可太神奇了！可能以前我只能看到表面的数字，现在却能琢磨出背后隐藏的规律。
不过呢，读的过程中我也有崩溃的时候。
那些复杂的公式和计算，真的让我脑袋都大了！我就不停问自己，我这是在干啥？为啥要受这罪？但是吧，又觉得不能半途而废，万一学会了以后能派上大用场呢？我觉得吧，商务统计学就像一个神秘的宝藏，有时候你觉得找到了钥匙，能打开宝箱，可有时候又发现这钥匙好像不太对，还得继续找。
它让我一会儿兴奋得不行，觉得自己要成为数据分析大师了；一会儿又沮丧得要命，觉得自己根本搞不懂。
总之，读《商务统计学》这一路，真的是酸甜苦辣啥都有，我也不知道自己到底是收获满满，还是被折磨得够呛。
但不管咋说，我算是跟它较上劲了，也许未来我真能玩转这门学问呢！你们觉得呢？篇二《商务统计学》读后感哎呀妈呀，《商务统计学》这本书可真是让我大开眼界啊！刚拿到这本书的时候，我心里直犯嘀咕：“这能好看吗？”结果读着读着，我发现自己居然陷进去了。
书里讲的那些统计方法和案例，就像是给我这个对商务世界一知半解的小白开了天眼。
比如说，通过描述性统计能快速了解数据的大致情况，这多牛啊！我就想，以前看那些密密麻麻的数据表，根本不知道从哪儿下手，现在可算是有点头绪了。
但是，读的过程可没那么轻松。
那些个概率分布、假设检验啥的，真把我给绕晕了。
我就常常自问：“我是不是太笨了，咋就搞不明白呢？” 也许是我基础太差，也许是这知识太难，反正我是被折磨得够呛。
不过呢，当我终于搞懂一个难题的时候，那成就感，简直爆棚！感觉自己就像攻克了一座碉堡，威风得很。
如何做好数据分析工作
如何做好数据分析工作数据分析是个古老的职业,可能从人类诞生起就存在,小孩子出生之后也是在不断地学习知识、收集信息,进行综合评估中成长起来。
在古代,因为数据分析手段的原始简单,收集和掌握信息需要的是耐心与勇气,所以,那些每天仰望星空的人逐渐成为了数据分析领域的大师,也形成了星象学家和中国的风水大师们。
那个时候的数据分析工具是粗糙的,挖掘也不充分7还带有相当的偶然性,数据分析结果因人而异且可靠性不足。
直到统计学的出现,情况才有了改观。
有了高级数学,有了概率论,有了统计学,数据分析终于有了科学的方法,可以进行各种各样的抽样调查,也可以基于方程式进行未来的预测,人的作用变成了选择模型和进行计算。
随着统计学的深入发展,相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析、生存分析、神经网络逐渐被应用到各行各业,数据分析成为了国家行政的依据,也成为了企业制定战略和执行计划的抓手。
计算机的出现本来就是为了解决人们手工计算的无奈。
如今的智能手机,小小的身躯就可以超过十年前巨型机的运算能力。
谷歌的围棋程序横空出世,战胜了人类的顶尖棋手,也标志着这一被认为是人类最复杂的智力运动遭遇到机器人的暴力破解。
在这个时代,我们在进行数据分析的时候,存储不再需要人工干预,计算不再需要手工操作,留给我们的只有制定规则、给出算法,然后等待结果,等待各种漂亮绝伦的图标表呈现。
对于很多企业来讲,以前的数据分析需要的是专业的咨询机构,或者企业内部高级的数据分析人员。
现在,很多企业的业务系统架设在云上,云计算厂商提供了各种各样的分析工具,简单的学习就可以上手操作,甚至连CEO本人都可以自主的看到报表。
于是,信息的传递的层级最大的被简化,数据的利用率最大化地提高。
不过,也正是因为数据分析的平民化、云化和智能化,社会上各种人都需要具备大数据思维和基础分析能力,人的作用没有消失,相反,还在加强。
面对相同的数据,不同的人的分析选择是不同的,不同的人对同样结果的解读也会千差万别,能力高低会决定数据使用的质量,非专业人士的参与更需要专业人士的指导与把关。
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想做机器学习，推荐下面资料：
•train-on-housenumbers
•train-on-cifar
•tracking with deep nets
•kinect demo
•滤波可视化
•saliency-networks
•Training a Convnet for the Galaxy-Zoo Kaggle challenge(CUDA demo)
•Music Tagging—torch7下的音乐标签脚本
•torch-datasets读取几个流行的数据集的脚本，包括：
•BSR 500
•CIFAR-10
•COIL
•Street View House Numbers
•MNIST
•NORB
•Atari2600—在Arcade Learning Environment模拟器中用静态帧生成数据集的脚本。
Matlab计算机视觉
•Contourlets—实现轮廓波变换及其使用函数的MATLAB源代码
•Shearlets—剪切波变换的MATLAB源码
•Curvelets—Curvelet变换的MATLAB源码（Curvelet变换是对小波变换向更高维的推广，用来在不同尺度角度表示图像。
）
•Bandlets—Bandlets变换的MATLAB源码
自然语言处理
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通用机器学习
•Training a deep autoencoder or a classifier on MNIST digits—在MNIST字符数据集上训练一个深度的autoencoder或分类器[深度学习]。
•t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding—获奖的降维技术，特别适合于高维数据集的可视化
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•LibSVM—支持向量机程序库
•LibLinear—大型线性分类程序库
•Machine Learning Module—M. A .Girolami教授的机器学习课程，包括PDF，讲义及代码。
•Caffe—考虑了代码清洁、可读性及速度的深度学习框架
•Pattern Recognition Toolbox—Matlab中的模式识别工具包，完全面向对象
数据分析/数据可视化
•matlab_gbl—处理图像的Matlab包
•gamic—图像算法纯Matlab高效实现，对MatlabBGL的mex函数是个补充。
.NET计算机视觉
•OpenCVDotNet—包装器，使.NET程序能使用OpenCV代码
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自然语言处理
•Stanford.NLP for .NET—斯坦福大学NLP包在.NET上的完全移植，还可作为NuGet 包进行预编译。
通用机器学习
•Accord.MachineLearning—支持向量机、决策树、朴素贝叶斯模型、K-means、高斯混合模型和机器学习应用的通用算法，例如：随机抽样一致性算法、交叉验证、网格搜索。
这个包是框架的一部分。
•Vulpes—F#语言实现的Deep belief和深度学习包，它在Alea.cuBase下利用CUDA GPU来执行。
•Encog—先进的神经网络和机器学习框架，包括用来创建多种网络的类，也支持神经网络需要的数据规则化及处理的类。
它的训练采用多线程弹性传播。
它也能使用GPU加快处理时间。
提供了图形化界面来帮助建模和训练神经网络。
•Neural Network Designer—这是一个数据库管理系统和神经网络设计器。
设计器用WPF开发，也是一个UI，你可以设计你的神经网络、查询网络、创建并配置聊天机器人，它能问问题，并从你的反馈中学习。
这些机器人甚至可以从网络搜集信息用来输出，或是用来学习。
数据分析/数据可视化
•numl—numl这个机器学习库，目标就是简化预测和聚类的标准建模技术。
• Numerics—项目的数值计算基础，着眼提供科学、工程以及日常数值计算的方法和算法。
支持Windows, Linux 和Mac上的 .Net 4.0, .Net 3.5 和Mono ，Silverlight 5, WindowsPhone/SL 8, WindowsPhone 8.1 以及装有PCL
Portable Profiles 47 及344的Windows 8，装有Xamarin的Android/iOS 。
•Sho—Sho是数据分析和科学计算的交互式环境，可以让你将脚本（IronPython语言）和编译的代码（.NET）无缝连接，以快速灵活的建立原型。
这个环境包括强大高效的库，如线性代数、数据可视化，可供任何.NET语言使用，还为快速开发提供了功能丰富的交互式shell。
Python计算机视觉
•SimpleCV—开源的计算机视觉框架，可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。
使用Python编写，可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。
自然语言处理
•NLTK—一个领先的平台，用来编写处理人类语言数据的Python程序
•Pattern—Python可用的web挖掘模块，包括自然语言处理、机器学习等工具。
•TextBlob—为普通自然语言处理任务提供一致的API，以NLTK和Pattern为基础，并和两者都能很好兼容。
•jieba—中文断词工具。
•SnowNLP—中文文本处理库。
•loso—另一个中文断词库。
•genius—基于条件随机域的中文断词库。
•nut—自然语言理解工具包。
通用机器学习
•Bayesian Methods for Hackers—Python语言概率规划的电子书
•MLlib in Apache Spark—Spark下的分布式机器学习库。
•scikit-learn—基于SciPy的机器学习模块
•graphlab-create—包含多种机器学习模块的库（回归，聚类，推荐系统，图分析等），基于可以磁盘存储的DataFrame。