回答:数据分析是干什么的？在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。数据分析有什么用?从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训那数据分析是什么的？数据分析大体上分3步：1：获...
B0B0
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回答:这些都是工具，6K估计是给你开的你所会的这些工具的价格，至于你值多少钱或者将来你在这个岗位上能值多少钱，这首先要看是否人岗匹配，岗位的设定和你会的东西是不是绝大部分吻合的。如果匹配那么就要看你用这些工具能产生多少有价值的增量信息，这个才是关键。首先，要知道业务数据分析的核心价值是什么？业务分析要熟悉行业特点，了解公司业务及流程，有针对性的抓住运营管理的痛点和关键点，才能有自己独到的见解和分析视角，...
RobinQu
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回答:如何快速成为数据分析师？不建议急于求成，所谓快速仅仅是入门而已，想要真正成为数据分析师恐怕需要到实际工作中去历练。下面给出一些建议。数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。ExcelExcel分为四块：公式+技巧+数据透视表+图表。先...
WalkerXu
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回答:谢谢邀请！数据分析师通常分成两种，一种是应用级数据分析师，另一种是研发级数据分析师，区别就在于是否具备算法设计及实现的能力。应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具，把业务模型映射到数据分析工具上，从而得到数据分析的结果。数据分析工具比较多，比如Excel就是一个传统的数据分析工具，另外还有Minitab、LINGO、JMP等，要想全面掌握这些工具的使用需要具备一定的数学基础和统计学基础。通常...
txgcwm
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回答:会不会python对你能不能成为数据分析师也没有任何关系，它只是一种工具语言，没有因果关系先从2则高级数据分析师的招聘看起：第一个：任职要求：1、统计学，数学，计算机等专业本科及以上学历，3~8年或以上的数据分析工作经验。 2、扎实的数理统计理论知识，如描述性统计，推断性统计，多元统计分析等。 3、熟悉数据挖掘理论与方法，如聚类分析，决策树，逻辑回归，关联规则等。 4、熟练使用SQL语言进行各种复...
icattlecoder
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回答:实变函数和泛函分析的难度其实是很高的，对于普通的工科生而言，这些课程都是不作要求，直到研究生的时候才会开放类似的选课。其中，实变函数是数学分析的进阶版，相当于数学分析中增加了测度的概念，从而让原本就半懂不懂的数学理论变得更加抽象；泛函分析就更加不用说了，这门基于测度和度量的学科，大部分人看到其中的抽象概念时，都是云里雾里，很难摸到头绪。但是好就好在，这些课一般来说考试比较容易，比如说像我们研究生时...
kgbook
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...于 pandas 而言只是冰山一角，它还有着更多更有价值的的应用场景。今天要分享的是，用 pandas 来写 excel。 我的数据分析工作经常是在这样的场景下开展的：数据格式五花八门，有些存储在关系型数据库内，有些则是 csv 或者是 j...
...于 pandas 而言只是冰山一角，它还有着更多更有价值的的应用场景。今天要分享的是，用 pandas 来写 excel。 我的数据分析工作经常是在这样的场景下开展的：数据格式五花八门，有些存储在关系型数据库内，有些则是 csv 或者是 j...
...清洗方式。 特性一览 基于 Electron 研发并打包成为原生应用，用户体验良好； 可视化操作 Excel 数据，支持文件的导入导出； 拥有单列运算逻辑、多列运算逻辑和双列范围逻辑三种筛选方式，并且可通过且、或和编...
...Python这门语言了。 学完了Python的理论知识，当然就需要应用，需要实战。博主之前分享了一篇文章非常适合Python初学者的实战项目，非常有趣，也易于实现。如果你也苦于找不到一个合适的练习项目，那么可以尝试一下这个练...
...ased开放源代码报表系统。它主要是用在基于Java与J2EE的Web应用程序上。BIRT主要由两部分组成：一个是基于Eclipse的报表设计和一个可以加到你应用服务的运行期组件。BIRT同时也提供一个图形报表制作引擎。 3.Pentaho Business Analytics...
简介：试着，做了一个拉勾网数据分析师职位的数据分析。其实，虽然很想做数据分析师，但是是跨行，心里相当忐忑，做这个分析就相当于加深自己对数据分析这个行业的了解了。 思路 大致思路 起始 数据来源 ...
...级数据访问控制。 大数据行业分析案例 Quick BI已经广泛应用于零售、金融、互联网、媒体、医疗健康、通讯等行业，并期待着与更多领域的企业开展合作。以两个行业应用案例为切入点，阐述Quick BI的给企业赋能的价值。我们...
...级数据访问控制。 大数据行业分析案例 Quick BI已经广泛应用于零售、金融、互联网、媒体、医疗健康、通讯等行业，并期待着与更多领域的企业开展合作。以两个行业应用案例为切入点，阐述Quick BI的给企业赋能的价值。我们...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
