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数据分析师需要理解哪些数据？
发布：济南UI培训
来源：互联网
&&& 数据分析这门职业很早就有,只不过随着大数据时代的到来,越来越多的企业开始重视数据资产,优秀的数据分析师也随之成为最热门的工作职位.
&&& 数据分析师需要理解哪些数据?今天训的老师就带大家来了解一下.
&&& 每个行业都有特定的数据类型,以下是各个行业中一些常见的数据形式,数据分析师需要根据相应的模型和数据类型进行各类分析.
&&& 业务类数据:当前,很多企业都在利用数据进行商业决策,通过对业务数据进行分析,可以有效改善企业运营效率、库存问题、产品、客户忠诚度等等诸多问题.
&&& 电子商务类数据:电子商务网站会采集大量的用户行为数据,如浏览、购买等,通过这些数据,数据分析师可以帮助电子商务网站改善用户体验、探寻行业发展趋势或研发新的产品.
&&& 财务类数据:在金融行业,账户、信贷、借记交易等财务数据对于企业运营来说至关重要.对于这一领域的数据分析师来说,安全、合规性、欺诈检测将是主要关注的问题.
&&& 政府数据:大数据有助于帮助政府制定决策、监测大众满意度,同金融行业一样,数据的安全和合规也是该行业的数据分析师最为关注的问题.
&&& 科学数据:借助于现有的科技技术,科学家们可以更方便的收集和分享实验室数据,而数据分析师可以帮助科学家们更好的完成数据分析.
&&& 社交类数据:利用社交网络数据,可以更好的进行精准营销,通过对帖子、推文、博客和其他社交数据进行分析,可以有效改善用户服务和体验.
&&& 医疗数据:几乎所有卫生保健机构都会针对电子医疗数据进行记录,数据分析师可以基于这些数据,帮助医疗机构改善卫生服务,并发现那些潜在隐患.
&&& 电信数据:如今,电子产品都在收集用户数据,这些数据需要存储、管理、维护和分析.通过这些数据,分析师们可以帮助企业更好的了解用户需求,提高用户体验.
&&& 其他类型数据:比如政治、公益事业、智能家电等,可以说,没有任何一个行业可以免受大数据冲击.本篇文章是由济南ui培训为您呈现,希望给您带来更多更好的文章,喜欢的朋友们可以加微信公众号。
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济南UI培训的老师们说随着网络的发展,网络新闻已经成为广大网民获得信息的一种重要方式.所谓的网络新闻实际上就是指企业通过一定的新闻策划,利用新闻的形式对企业的产品进行描述,对企业的品牌进行宣传,最终达到吸引消费者注意的目的
数据分析师需要理解哪些数据?今天济南UI培训的老师就带大家来了解一下.
大数据的数据形态、处理技术、应用形式构成了区别于传统数据应用的大数据应用.各行各业中,大数据应用都发挥了哪些作用呢?现在和济南培训一起看看
那么Java学到什么程度才算是过关呢?济南UI培训的老师们认为至少要掌握以下两个方面的内容
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应届毕业生月薪达2万 人工智能人才咋这么缺
来源：网络整理
互联网、大数据、云技术、人工智能……新技术浪潮催生了新的企业经营模式和用人需求，但相关人才供给却出现了不小的缺口。
“现在各大高校校园双选会已经陆续启动，但我还没考虑好是否去参加。”近日，济南一家科技创新公司的总经理王俊永向经济导报记者诉苦道，“如果去了招不到合适的人就白忙活了，太耽误时间了；就算招到人，可能过个一年半载的就跳槽了，更烦。”
“我们陷入了‘招人、流失、再招人’的循环，直接结果就是企业打市场时乏力、找投资时力不从心。”王俊永说道。
接受经济导报记者采访的业内人士建言，企业可以通过直入校园、校企对接、与其它创业公司组团打造招聘平台等方式，进行人才定制和招聘，这在一定程度上能解决新技术人才“招聘难”的问题。
招不到合适人才
据经济导报记者了解，王俊永的公司是一家高新技术企业，主攻方向是大数据和人工智能，因此非常需要此类人才。
在王俊永看来，对人工智能、大数据运算、公有云服务这类创业公司而言，技术是最大的壁垒，他们需要顶尖的学术型人才和技术人才。“对于我们这样的Saas（软件服务）类或者解决某类实际问题的创业公司来说，技术是辅助，我们需要实干、能解决问题的工程型人才和渠道推广人才，但这样的工作不是大学生一毕业就可以胜任的，需要有后期的培养机制。”王俊永对经济导报记者表示，在企业成长生态链里，相对弱势的初创期公司招人不易，对公司文化高度认可、匹配的人才更是可遇不可求。
和王俊永同样面临人才问题的，还有济南辉煌科技有限公司。作为一家专门做大数据分析的公司，辉煌科技急切要得到的人才是数据分析师。
据悉，数据分析师专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。“他们知道如何针对行业特点和痛点提出问题，分析数据，进行数据可视化呈现，因此大数据分析能力已经成为从制造业到公关服务、物流、电商等各行业最关键的竞争力。”辉煌科技总经理张辉说。
“找个合适的人真是太难了。”张辉坦言，“现在月薪已经给到了1.5万元，前来应聘的人倒是不少，但很多人冲高薪而来，却根本没有那个能力。”
“从7月份开始，公司扩大了规模，需要再招3名数据分析师。已经4个多月了，通过智联招聘等发布过招聘信息，也在线下参加过多场招聘会，虽然收到了20多份简历，真正符合条件的根本没有。”张辉说道。
留人成难题
在王俊永看来，现在他们最大的困境不是资金问题，而是无法留住人才。“去年曾招到了3个软件工程师，都是刚毕业的大学生，给出的月薪在7000元左右，加上各种补助的话，能拿到1万元以上。工作并不是很累，就是跟着技术大咖学习，让技术大咖带领他们做项目。一年多点的时间，招来的三个人走了两个，剩下的一个也有走的想法。”按照王俊永的说法，因为技术人才缺口很大，不少这样的人才都跑到“北上广深”的大企业了。
“现在我就陷入了‘招人、流失、再招人’的恶性循环，五年的时间，应聘到公司的人超过20个，但每年都是招一批走一批，然后再招再走，五年内最后能留下来的不到7个人。”王俊永说道，“人员的变动对项目的进展会产生影响。”为了留住人才王俊永除了提高薪水待遇外，还将部分留住的人才提拔成项目负责人，甚至对其进行期权激励。
山东大学一名毕业生告诉经济导报记者，专攻AI人工智能算法方向的他早被一家企业抢去了。“今年，人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业应届生备受企业关注，同学们都是被几家企业同时抢着要。”他告诉经济导报记者，他已经签约北京的一家企业，月薪在2万元以上。
而此前从济南一家大数据公司跳槽到深圳的韩克伟告诉经济导报记者，以前在济南时，月收入不到1万元，而在深圳，月收入是济南的好几倍。“说实话，除了月薪相对低一些外，济南的企业无论是环境和竞争机制和北上广深相差并不大。如果济南的企业能给出更丰厚的月薪，我肯定会留下来。”
人才缺口巨大
数据显示，我国人工智能相关人才缺口超过500万，“坑多萝卜少”的现状让企业展开了校园人才争夺战。经济导报记者从山东大学相关部门获悉，从今年下半年开始，很多单位都来学校“抢”人工智能、图像处理、机器学习等学科的毕业生。&&
《新一代人工智能发展规划》明确提出：到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元；到2025年部分技术与应用达到世界领先水平，核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元。
据艾媒咨询发布的数据显示，2016年中国人工智能产业规模已达100.60亿元，增长率43.3％，预计2017年将升至51.2％，产业规模达152.10亿元，并于2019年增至344.30亿元。分析人士表示，这一数字距离1500亿目标甚远，证明中国人工智能产业发展潜力巨大。
智联招聘日前推出《2017人工智能就业城市供需与发展研究报告》，数据显示，过去一年中，人工智能人才需求量增长近2倍，人工智能技术使知识型、技术型人才更为抢手。
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CDA数据分析师
培训课程：
CDA数据分析师
培训天数：
培训费用：
第一天：数据分析师基础理论和实践
& 行业分析，常用方法，统计基础，Excel数据分析。
培训目标：
零基础入门，掌握数据分析常用方法、基本原理及分析思路
课程大纲：
1.EXCEL数据分析技能
2.数据加工处理方法
&&&&处理重复数据
&&&&&处理不完整数据
&&&&&处理格式错误数据
&&&&&处理异常值
&&&&&提取数据
&&&&&计算数据
&&&&&拆分、合并数据
&&&&&数据分组、排序
&&&&&数据转换
&&&&&查找、定位
&&&&&处理海量数据（Power Query）
&&&&&数据透视（Power Pivot）
3.数据可视化方法
&&&&&基本图表
&&&&&动态图表
&&&&&专业图表
4.多维度数据集搭建方法
5.透视分析
6.现状、原因分析
7.宏使用方法简介
第二天，第三天：SPSS 数据处理技术
课程基于SPSS工具手把手教学操作，数据的录入、整理、清洗、处理、分析、输出、解读等。
培训目标：
掌握一门专业数据分析软件，会使用软件进行数据处理及分析。
课程大纲：
1.SPSS软件及统计分析过程方法论简介
2.统计分析过程方法论应用：一个调查研究的实例
3.SPSS for Windows的各个模块简介
4.数据输入与建立
&&&&&数据文件获取：Execl和其它各种ASCII文本文件，数据库数据等各种格式数据的读取
&&&&&数据文件的建立：变量名、变量标签、值标签、变量类型、缺失值等的处理方式，收集数据时的错误和误差
5.数据管理与变换：
&&&&&数据分段
&&&&&衍生变量
&&&&&变量重新编码
6.SPSS统计图表和报表展示：
&&&&&饼图、直方图、三维直方图、散点图、条图、线图、茎叶图、箱线图、帕雷托图、Q-Q图、P-P图、控制图等
7.打印与存储输出
8.高级数据修改
9.文件管理
10.SPSS编程
&&&&&基本使用方法
&&&&&SPSS编程命令语句
11.实用特性举例
12.枢轴表编辑器的用户化输出
13.集中趋势及离散趋势分析
14.正态检验
15.非参数检验
16.变量间关系描述
17.SPSS交叉表分析过程
 交叉列表的分析对象、解决的问题，应用SPSS实现交叉列表分析
18.单样本及双样本T检验
19.方差分析(ANOVA)
20.多选题变量分析及SPSS实现
&&&&&多选题变量的编码形式、分析指标；多选题变量的建立、频数分析、交叉列表分析；多选题变量的探索性分析
21.如何选择合适的统计学方法
第四天：SAS数据分析
课程基于SAS工具进行数据分析
培训目标：
&&&&&将各种类型的数据读入SAS数据集中
&&&&&对SAS数据集进行校验和清洗
&&&&&创建SAS变量和数据子集
&&&&&合并SAS数据集
&&&&&创建增强列表和总结报表
课程大纲：
&&&&&课程结构
&&&&&SAS基础概要
2.SAS系统入门
&&&&&介绍SAS编程
&&&&&提交SAS程序
3.学习SAS句法
&&&&&掌握基本概念
&&&&&识别和修正句法错误
4.熟悉SAS数据集
&&&&&查看描述部分和数据部分
&&&&&访问SAS数据库
5.读入SAS数据集
&&&&&读入数据入门
&&&&&将SAS数据作为输入
&&&&&选取部分观测和变量
&&&&&增加永久性变量属性
6.读入Excel格式数据
&&&&&读入Excel格式数据
7.读入固定格式的原始数据文件
&&&&&读入标准的分隔符数据
&&&&&读入非标准的分隔符数据
8.整理和清洗数据
&&&&&整理和清洗数据入门
&&&&&在读入原始数据时检验数据错误
&&&&&使用PRINT和FREQ过程呈现数据
&&&&&使用MEANS和UNIVARIATE过程呈现数据
&&&&&清洗无效数据
9.生成数据
&&&&&创建变量
&&&&&创建条件变量
&&&&&选择部分观测
10.拼接SAS数据集
&&&&&拼接数据集入门
&&&&&扩展数据集
&&&&&合并数据集
&&&&&一对一合并数据集
&&&&&一对多合并数据集
&&&&&合并不匹配数据集
11.增强报表
&&&&&通过全局语句
&&&&&增加标签和格式
&&&&&创建自定义格式
&&&&&选取部分观测及对观测进行分组处理
&&&&&将结果输出至外部文件
12.生成汇总报表
&&&&&使用FREQ过程
&&&&&使用MEANS过程
13.使用SAS/GRAPH作图入门（自学）
&&&&&创建条形图、饼图
&&&&&创建点图
&&&&&强化输出}