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Greenplum

...以通过SQL让数据分析更简单、高效,为互联网、物联网、金融、电信等行业提供丰富的业务分析能力。支持MADlib扩展,客户可以在udw上使用MADlib的扩展功能,从而让机器学习变得简单,支持PostGIS,可以方便的支持空间、地理位...

金融行业数据分析师问答精选

数据分析师需要懂编程吗?

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 | 1328人阅读

数据分析师用哪个数据库比较好?

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 | 975人阅读

听说现在大数据很火,想转行做大数据行业,需要什么条件才可以呢?

回答:有风就跟风,很可能会死在风口上,什么都得不到。但如果是真的看到了价值想要寻求创业,那至少有这几个忠告。首先一定要坚持长期主义。大数据注定是个需要积淀和时间的产业,不管是数据的积淀,还是算法模型的演进,都需要大量的时间、金钱的投入。大数据产业在外界看来就是准不准的问题,没长期的试错验错,优化更新,怎么可能有产出?所以想要短期进入,赚快钱,还是算了吧。现在不是靠ppt就能忽悠投资的的时候了。其次,大数...

wangshijun | 911人阅读

怎么看待数据可视化这个行业以及BI报表开发的前景?

回答:数据可视化并不是一个新技术,只是随着互联网的发展,数据可视化也在不断演进,特别是随着大数据的快速发展,基于大数据的可视化分析也越来越受到重视,通过建立数据仓库实现企业多源数据的整合,并且基于数据挖掘、机器学习等相关技术,挖掘数据潜在价值,为企业运营决策、战略分析提供数据支撑,所以未来数据可视化还是具备很大的发展前景的,特别是基于大数据、物联网等技术,以数据采集处理为核心、交互式的数据可视化必然会在...

Faremax | 757人阅读

如何准备数据分析师的面试?

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 | 1133人阅读

如何才能快速成为一名数据分析师?

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 | 615人阅读

金融行业数据分析师精品文章

  • 万亿金融数据市场待开发

    【转自凤凰网】原文链接 如今,金融行业的大数据浪潮已经无法抵挡,而国内的基础软件真的做好了应对大数据浪潮冲击的准备了吗? 目前,国内的金融大数据处在发展阶段,传统的软件厂商的份额正在被许多互联网风格...

    muzhuyu 评论0 收藏0
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    ...,实现家长、学校、学生,三者之间的信息互通?互联网金融1.云计算在金融行业的规则将由谁制定,是证监会、银监会,还是运营商,还是一些强势的机构?2.云计算在互联网金融中,出现风险后,赔付主体和责任主体是谁?3....

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