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:作为一个数据分析师来回答一下：我做这行两年多了，刚开始的时候用的多是MySQL数据库，当然，Oracle数据库也会用到，尤其是在金融行业或者国企都用Oracle，一般的公司使用MySQL数据库，可能是因为MySQL数据库免费吧。另外，在一家互联网公司，我遇到了mongodb，目前一些新兴的互联网公司使用nosql的也比较多，这个当时是现学现卖的。作为一个数据分析师，可能对数据库的使用一般是存取数据...
陈江龙
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回答:一般的大数据分析课程都是有这些课程的，SQL数据库都是有的，是不是他学习的不扎实啊
justCoding
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回答:一名合格的数据分析师应该掌握网页爬虫：Python或R数据存储：Excel或者Tableau、MangoDB等数据清洗：数据缺失处理等数据分析：线性回归等数据可视化：Python或R的可视化包进阶级数据分析师：统计知识运筹学知识机器学习知识掌握以上三个技能点便可称之为数据科学家至于面试要准备些啥？Simply按照上面技能点一一准备但是今天要说的是一项奇淫技巧那就是--写一篇数据分析的推文在这篇推文...
qianfeng
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数据分析和数据挖掘，是大数据应用的核心技术，也是大数据应用的关键所在。数据分析重要，但是，很多时候却不知道该如何去做，面对大量的数据，却无从下手。概括起来，经常面临的困难有：分析目的不明确分析方法...
...已经取得了突飞猛进的进展，地震监测、海洋信息监测和分析、天文数据监测等等。在个人用户端，动画、图片素材存储和管理、高仿真动画处理以及很多网络服务比如邮件服务、在线翻译、网络搜索等等很多地方都已经进行了...
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...研究院发布的《云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》数据显示，2016年全球公共云计算市场规模为645．83亿美元，而我国公有云计算整体规模为170．1亿元，占比仅为3．3％左右，但一直维持着超过40％的高增长，预...
数据挖掘的流程与方法 1.任务: 关联分析 聚类分析 分类分析 异常分析 特异组群分析 演变分析 2.方法: 统计 在线处理分析 情报检索 机器学习 分类 实际应用: 应用分类/趋势预测/推荐关联类商品 回归分析 实际应用: 预...
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李文鹏
zhigoo
