数据分析师所应具备的能力

一、软实力：

1、数据敏感性

2、逻辑思维能力

3、归纳能力

4、批判性思维能力

5、交流沟通能力

二、硬实力：

1、理解主流机器学习算法的原理和应用；

2、需要有深厚的数理统计基础；

3、熟悉主流数据库：SQL SERVER（包括T-SQL语句），Mysql

4、至少熟悉一种数据分析软件：SAS、SPSS、EXCEL

5、精通任意一门编程语言：R、Python、C/C++

6、ggplot绘图

7、撰写专业数据分析报告

三、计划完成：

能力书籍视频完成

时间

进度

数理统计基础《统计学》（原书第5版）门登霍尔，辛塞奇；机械工业出版社

SQL SERVER 《数据库系统概念》（原书第6版）西尔伯沙茨；机械工业出版社

1、Hadoop、Spark

2、大数据的数据分析

3、Java语言

【EXCEL】数据分析那些事(菜鸟入门必看)

Q1：我现在的工作有一点数据分析的模块，自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作，我现在想做这一行，但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟，请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备？ A：很简单，我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求，进行自我对照，即可知道需要做哪些准备。数据分析师职位要求： 1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳； 5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神； 6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。 Q2：对数据分析有浓厚兴趣，希望从事数据分析、市场研究相关工作，但听说对学历要求较高，请问我是否要读研，读研的话应该读哪个方向？ A：读研要看自身情况，但可明确：专业不是问题，本科学历就够。关键是兴趣与能力，以及自身的努力，兴趣是学习成长最好的老师！当然如果是在校生考上研究生的话那是最好，如果考不上可以先工作，等你工作有经验了，你就知道哪方面的知识是自己需要，要考哪方面的研究生，也就更有方向性。 Q3：那么如何培养对数据分析的兴趣呢？ A：建议如下： 1、先了解数据分析是神马？ 2、了解数据分析有何用？可解决什么问题？ 3、可以看看啤酒与尿布等成功数据分析案例； 4、关注数据分析牛人微博，听牛人谈数据分析（参考Q1的三个链接）； 5、多思考，亲自动手分析实践，体验查找、解决问题的成就感； 6、用好搜索引擎等工具，有问题就搜索，你会有惊喜发现； 7、可以看看@李开复老师写的《培养兴趣：开拓视野，立定志向》；有网友说：让数据分析变的有趣的方法是，把自己想象成福尔摩斯，数据背后一定是真相！Q4：我有点迷茫，是练好技能再找工作，还是找一个数据分析助理之类的要求不是特别高的工作，在工作中提升？ A：建议在工作中进行学习实践，这才是最好的提升。看那么多书，没有实践都是虚的。 Q5：我是做电商的，对于数据分析这块，您有什么好的软件工具类推荐吗？ A：做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具！不论是EXCEL、SPSS还是SAS，只要能解决问题的工具就是好工具。问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们：1、以完整的逻辑形式结构化问题；2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。

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浅谈课堂教学统计中的数据分析 ——黄冈名师基层巡回讲学数学听课体会徐永圆 5月26日有幸听了万贵秋、程来魁两位教师关于复式折线统计图同课异构课和吴文涛名师关于折线统计图的展示课，我也曾教过这一单元，然而我的教学重统计图的绘制轻数据分析，三位教师与我截然不同的教学思路让我感悟颇深。统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。分析数据是统计的核心，也是本单元的重难点之一。如何在课堂教学中突破这一重难点我有以下看法：一、感知数据《新课程标准》指出：在"统计与概率"中，帮助学生逐渐建立起数据分析的观念是重要的。数据分析包括：了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究、收集数据，通过分析作出判断，体会数据中是蕴涵着信息的。数据分析的第一步要调查研究收集数据，在这一过程中感知数据不再是简单的数字，它的背后蕴藏着数学信息。在课堂教学中采取的是：（一）选取贴近学生生活素材，加强学生对数据的感知。本次课堂上万贵秋教师调查学校趣味数学魔方选拔赛郭宇和徐伟的成绩，吴文涛教师调查学校足球队方瑶投篮的成绩，这两个发生在学生生活中的问题进行调查，既增加了学生对收集数据的亲切感，又激发了学生挖掘的数据背后隐藏的数学信息的欲望。（二）选取具有统计意义的真实的生活素材，加强学生对数据的感知。程来魁教师选取的是调查全国人口老龄化这一具有统计意义的事情。首先让学生了解到抽样调查是统计中常见的调查方法，调查全国人口老龄化，只需抽样调查上海老龄化情况。而每年出生人口数和死亡人口数是连续性变量，非常适合用复式折线统计图来表示其变化。学生从视频中看到这一令人震惊的事实，激发其探究的欲望，同时在真实的死亡人口数与出生人口数中，增加学生对数据的感知，无形之中会将两者进行比较。二、数据读取学生会从收集的数据感知一些大略的信息，第二步就要整理数据了，整理数据的方式一般就是统计表，统计图等。在以往我的教学中我通常会教授学生绘制统计图，再读统计图中的数据。一节课大部分时间用在画图，特别是横轴和纵轴的填写，而读图时间会过少。这样的教学往往导致学生会成为画图的高手，读图的哑巴。此次三位教师都是通过读图来画图，万贵秋和程来魁教师都是通过读两个折现统计图来画复式折现统计图，吴文涛教师是通过读条形统计图来画折现统计图，从学生已有的作图起点出发不仅让学生自主的探究统计图的制法及注意事项也为后面的读数，数据分析大大节省了时间。读懂统计表中的数据为后面的数据分析做铺垫。（一）读显性数据显性数据就是统计图中直观的信息。读图标，图例，横轴、纵轴、以及点的信息。这部分内容很直观，加之有以前学习条形统计图的经验，学生较易掌握。（二）读隐性数据隐性数据即是通过显性数据得出的统计量。在运用统计量时一定要注意其统计意义。比如平均数、中位数、众数。平均数是一个虚拟的数，它能反应一组数据的总体水平。中位数是个半虚拟的数，它则能反应一组数据的中等水平。一般而言，平均数作为数据代表相对可靠和稳定，但遇到极端数据时它则不能反应这组数据的基本情况。在万老师执教的这一课里面有同学提出了用平均数来反应两名同学玩魔方的总体水平，从而决定由谁参加决赛，这个结果与我们从统计图数据变化趋势分析的结果大相径庭。造成两种不同的结论的原因在于这个同学没有看到极端数据对平均数的影响，一次失误能拉下一个学生比赛的平均分，但是这时的平均分并不能代表这个同学的整体水平了。三、数据比较读懂数据，了解数据所蕴含的信息，我们还要更深层次的挖掘数据的隐藏信息。这一部分的数据分析是通过数据比较来完成的。（一）横向比较在折线统计图中了解了点所代表的信息，再引导学生横向观察折线统计图，相邻的两个点之间的线段的方向代表数据的增减；线段的陡平代表数据增长的快慢，整条折线有代表数据的发展趋势，由部分到整体挖掘数据隐含信息。在吴老师的教学中这一细节做的非常的到位，从点，(线段，折线三个方面深挖信息，并通过整条折线的趋势做了预测，预测方瑶的后两次成绩。万老师执教的这一课也从整体折线趋势预测两个同学的下次成绩，从而得出决策。（二）纵向比较数据之间纵向比较主要体现在复式折线统计图里，两个量之间的差距是同一纵轴上两点间的距离，也是复式折现统计图中蕴含的一个重要信息。比如万老师的这节课通过比较两个同学每次成绩相差多少，判断两个同学成绩的变化。又比如程老师执教的调查人口老龄化，其中自然增长数等于出生人口数减去死亡人口数，就是比较两个量间的差距变化从而判断人口是呈正增长还是负增长，以及增长的幅度来判断人口老龄化的情况。

2020年初级统计师统计法和统计学基础知识：数据来源

2020年初级统计师统计法和统计学基础知识：数据来源数据来源从使用者的角度看，统计数据资料的来源主要有两种渠道：一种是通过直接的调查或实验获得的原始数据，这是统计数据的直接来源，一般称为原始或第一手统计数据;另一种是别人调查的数据，并将这些数据实行加工和汇总后公布的数据，通常称为次级数据或第二手间接的统计数据。一切间接的统计数据都是从原始的、第一手数据过渡而来的。 (一) 数据的直接来源——原始数据搜集数据最基本的形式就是实行统计调查或实行实验活动，统计调查或实行实验就是统计数据的直接来源。 1. 统计调查统计调查是指根据统计研究预定的目的、要求和任务，使用科学的方法，有计划、有组织地向客观实际搜集资料的过程。通过统计调查得到的数据，一般称为观测数据。 2. 实验法实验法是直接获得统计数据的又一重要来源。通过实验法得到的数据就是实验数据。实验法不但是一种搜集数据的方式，也是一种重要的研究方式。它是通过有意识地改变或控制某些输入变量，观察其他输出变量的变化，从而达到对事物本质或相互联系的理解。未来观察对输入变量的控制是否导致了输出变量的改变，在实验中，往往需要将研究对象分为两个组，一个是实验组，一个是对照组，对实验组的输入变量加以

控制或改变，而对照组则不加控制，根据两组的输出结果，能够看到输入变量对输出变量的影响。使用实验法要注意的是：首先，实验组和对照组的产生理应是随机的，研究对象的不同单位理应被随机地分配到实验组或对照组，而不应是经过有意识的挑选的。其次，实验组和对照组还理应匹配的，也就是研究对象的背景资料理应是大体相同的，至少不要差异太大。不论是统计调查还是实验，所搜集的数据都是原始数据，这是统计数据最基本的来源。 (二)数据的间接来源——次级数据虽然统计数据的搜集主要是指对原始数据的搜集，后面介绍的统计调查的方法也是围绕搜集原始资料展开的，但数据的收集实际上不但包括对原始数据的收集也包括对次级数据(第二手收据)的收集，在很多情况下，统计研究都是在掌握次级数据的基础上实行的。次级数据是指由其他人搜集和整理得到的统计数据。这种来自他人调查整理基础上的数据我们把它称为数据的间接来源。数据的间接来源有：(1)公开出版的统计数据，主要来自官方的统计部门和政府、组织、学校、科研机构。(2)尚未公开发表的统计数据，如各企业的经营报表数据、专业调查咨询机构为公开发布的调查结果数据。需注意的是，如果公开引用未公开发表的数据需要征得数据所有者的同意，同时要为自己发布的数据负责。恰当地使用间接数据在实际中往往能够节约时间和费用，取得较好的成果和效益，所以，成为很多统计研究人员在实行实证分析时的首选数据来源。但在应用时要注意：(1)是否了解并准确理解了间接数据中变量的含义、计算口径、计算方法，以防止误用、错用他人的数据。(2)引用间接数据时要注明数据来源，尊重他人的劳动成果和知识产权。

数据分析师薪资_数据分析师一个月的工资是多少钱

https://www.360docs.net/doc/8c1146249.html, 数据分析师薪资_数据分析师一个月的工资是多少钱数据分析师薪资https://www.360docs.net/doc/8c1146249.html,_数据分析师一个月的工资是多少钱？数据分析师指的是不同行业中，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、评估和预测的专业人员。数据分析师需要的是对所在业务有深刻了解，能熟练运用手上的工具（无论是Excel，SPSS也好，Python/R也好，工程师给你开发的工具也好，必要时还要能自己充当工程师和科学家，力尽所能得到自己需要的工具）有针对性地对数据作分析，并且需要把发现言之有物地向其他职能部门呈现出来，最终变为行动。数据分析师薪资在15万——50万的范围，一个月1万-5万的月薪。接下来我们看一下数据分析师的招聘需求。数据分析师—增长黑客薪资：30000-50000 经验：5-10年职位类型：IT互联网岗位职责：1、依托业务流程的关键节点，梳理核心指标并逐层拆解，建立指标分析体系；2、整合打通面向增长的相关团队数据，并分析挖掘增长点；3、提取数据分析主题的相关数据，并运用分析能力形成结论；4、根据分析思路与框架，提炼数据产品需求，与相关团队（如数据中心、产品技术等）协作并推动落地，实现数据产品化；5、关注行业动态，为委员会输出数据能力。任职要求：1、经济、统计、计算机等相关专业，在互金或相关领域有3年以上经验优先。2、具有良好的商业敏感度和数据分析技能，能够进行高效而实际的分析方

https://www.360docs.net/doc/8c1146249.html, 法以解决各类的业务问题。3、具有较强的逻辑思维能力，清晰的沟通表达能力，严谨细致，追求极致。4、至少熟悉SQL等一种数据处理语言，能熟练使用Excel或Tableau等数据分析工具，熟悉掌握决策树、逻辑回归、聚类、实验设计。光环大数据，拥有16年的程序员培训经验，上市公司品牌，口碑极好，一线名师授课，强大的教研团队研制开发最新的课程，与中关村软件园战略合作保障人才输出，与学员签订就业协议保障就业问题！真正的靠谱品牌！数据分析师培训，就选光环大数据！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。【报名方式、详情咨询】光环大数据官方网站报名：https://www.360docs.net/doc/8c1146249.html,/ 手机报名链接：http:// https://www.360docs.net/doc/8c1146249.html, /mobile/

统计基础知识习题参考答案

项目一认识统计【理论巩固】一、思考题 1.统计包含的三种涵义？ 2.统计的研究对象及其特点？ 3.统计的基本职能及关系？ 4.统计总体和总体单位的相互关系？ 5.什么是统计标志和指标，二者有怎样的关系？ 6.统计指标按反映的数量特点不同如何分类？二、单项选择题 1.对某市小学的素质教育情况进行调查，统计总体是（） A、某市所有的小学生 B、某市一所小学的学生 C、某市一所小学 D、某市所有的小学 2.某市全部工业企业2012年末的总产值（） A、是质量指标 B、是数量指标 C、是品质标志 D、是数量标志 3.在统计研究中，一个统计总体（） A、可以有多个标志 B、可以有多个指标 C、只能有一个标志 D、只能有一个指标 4.某企业对一种标件进内径检测，结果不同标件的内径存在一定差异，这在统计学中称为（） A、变量 B、变异 C、标志 D、标志表现 5.某同学的统计学基础考试成绩为72分，则72分是（） A、品质标志 B、数量标志 C、数量指标 D、标志值 6．标志是说明（） A、总体的数量特征 B、总体单位的特征 C、总体的质量特征 D、品质标志的名称 7．下列属于品质标志的是( ) A、工业企业的产值 B、工业企业的流动资产额 C、工业企业的性质 D、工业企业的流动资金额 8. 下列指标中属于质量指标的是（） A、成本计划完成率 B、总产值 C、产品总成本 D、职工人数 9．某厂进行职工的工资情况调查，在相关资料中( ) A、该厂的所有职工是统计的总体 B、每个职工的工资水平是数量指标 C、工资构成比是数量指标 D、全厂职工的平均工资是数量标志 10. 统计最基本的职能是（）

数据分析师BDA大数据

13、R代码如下： df<- data.frame( Name=c("Alice","Becka","James","Jeffrey","John"), Sex=c("F","F","M","M","M"), Age=c(13,13,12,13,12), Height=c(56.5,65.3,57.3,62.5,59.0), Weight=c(84.0,98.0,83.0,84.0,99.5) ) 将df保存为C盘rLX（已建立）子目录中的test.csv文件，R代码为____________________。 14、设列表变量为“Lst<-list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9));”，Lst[["name"]]返回值为____________________。 15、设方阵为“A <- t(array(c(1:8, 10),dim=c(3,3)));”，函数eigen(crossprod(A,A))求____________________。 16、一组数据分布的最高峰点所对应的变量值即为____________________。 17、平均发展速度是环比发展速度的序时平均数，它有____________________和_____两种计算方法。 18、总指数按计算方法不同，可分为____________________和_____。 19、要设置一条1像素粗、200像素长的左对齐的水平线，应使用语句____________________。 20、链接式CSS样式表是通过使用html链接文件标签____________________将外部CSS应用到本页面的样式使用方法。 21、GIF格式的特点有：支持动画、无损压缩、最多包含256种颜色、____________________ 等。 22、盒子模型的float属性有三个属性值____________________。 23、在幻灯片中将插入点置于“大纲”选项卡，再按____________________键即可选取演示文稿中所有占位符中的文本。 24、数据的转置应选择____________________。 25、word默认显示的工具栏是____________________工具栏。

数据分析师薪资待遇如何,一位过来人的身份告诉你

数据分析师薪资待遇如何，一位过来人的身份告诉你随着大数据时代的到来，企业对数据价值的重视，数据分析师的市场越来越大，毫无疑问数据分析师已成为“当今最具发展潜力的职业”，吸引了无数像小编这样的热血青年，在迈进大数据行业之前，先来了解一下数据分析师工资收入多少？在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。国内拉勾网上，我们通过爬虫采集数据进行分析发现，全国有29个城市的企业有数据分析师的岗位的人才需求，其中将近一半需求产生在北京市，需求量全国第一。排在前5的分别是：北京、上海、深圳、杭州、广州。数据分析这一职业大量集中在北上广深四大一线城市，以及杭州这个互联网和电子商务企业的聚集地。通过以上数据可以得出一个结论：数据分析师这高精尖职位，有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州，期待往这个方向发展的同学还是要到这些城市去多多尝试。当然，从另一个方面说，这些城市也都集中了大量的各行业人才，竞争压力想必也是很大的。任何行业都是看经验的，经验是王道，数据分析师也不例外，按工作经验统计，工作3年至5年薪资待遇普遍不会低于15K，拥有8年至10年经验的数据分析师平均薪资可以达25K 左右。怎么样是不是很心动？高薪职业就看你敢不敢来挑战喽！数据分析师薪资这么高，工作是不是很累呢？关于数据分析师工作累不累，CPDA师兄有话说成为一名合格的数据分析师，不是那么简单的，数据分析师这个职业很肯定说是前途无量，然而，这也说明这并不是一个容易上手的工作，就业门槛是不低的。数据分析师需要储备大

统计基础知识

课堂练习一、判断题： 1.运用大量观察法，必须对研究对象的所有单位进行观察调查。 2. 统计学是对统计实践活动的经验总结和理论概括。 3. 统计总体可分为同质总体和不同质总体，有限总体和无限总体。 4. 统计总体具有大量性、同质性和差异性三个基本特征。 5. 一般而言，指标总是依附在总体上，而总体单位则是标志的直接承担者。 6. 标志的具体表现是指在所属的标志名称之后所列示的属性或数值。 7. 年龄、身高、体重是用数量来表示的，是指标。 8. 数量指标是由数量标志值汇总来的，质量指标是由品质标志值汇总来的。 9. 变量按其值是否连续出现，可以分为确定性变量与随机变量。 10. 某同学计算机考试成绩80分，这里成绩就是统计指标。 11. 指标与标志之间存在变换关系。 12. 单位产品成本是数量指标，其值大小与研究的范围大小有关。 13. 由分类和排序尺度计量形成的数据称为定性数据或品质数据。 14. 某生产组有5名工人，日产零件数分别为68件、69件、70件、71件、72件，因此说这些是5个数量标志或5个变量。 15. 数量标志的具体表现是通过数字来说明的，如“年龄”这一标志有20岁、30岁、50岁……之分。 16. 统计学是先于统计工作而发展起来的。 17. 指标是说明总体特征的, 而标志是说明总体单位特征的。 18. 品质标志是不能用数值表示的。 19. 总体的同质性和总体单位的变异性是进行统计核算的条件。 20. 标志的具体表现是在标志名称之后所表明的属性。 21. 对有限总体只能进行全面调查。 22. 总体的同质性是指总体中的各个单位在所有标志上都相同。 23. 有限总体是指总体中的单位数是有限的。 24. 某工业企业作为总体单位时，该企业的工业总产值是数量标志；若该企业作为总体，则企业的工业总产值是统计指标。 25. 总体与总体单位，标志与指标的划分都具有相对性。二、选择题 1. 社会经济统计学是一门()。 A.方法论的社会科学 B.方法论的自然科学 C.实质性的科学 D.方法论的工具性的科学 2. 社会经济统计具有如下特点()。 A.数量性、总体性、具体性和社会性 B.数量性 C.数量性、总体性 D.具体性、综合性 3. 统计认识的过程是()。 A.从质到量 B.从量到质 C.从质开始到量，再到质与量的结合 D.从总体到个体 4. 统计总体的同质性是指()。 A.总体各单位具有一个共同的品质标志或数量标志

统计学基础第一次作业

统计学基础第一次作业一、填空题 1、按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为_分类数据_、_顺序数据_和_数值型数据_。 2、按照数据的收集方法的不同，可将统计数据分为_观测数据_和__实验数据_。 3、按照被描述的对象与时间的关系，可将统计数据分为_截面数据__和_时间序列数 4、体重的数据类型是：clear all。 5、民族的数据类型是：CHAR。 6、空调销量的数据类型是：电器。 7、支付方式（购买商品）的数据类型是：分类变量。 8、学生对教学改革的态度（赞同、中立、反对）的数据类型是：顺序数据。 9、从总体中抽出的一部分元素的集合，称为___样本_____。 10、参数是用来描述_总体特征_______的概括性数字度量；而用来描述样本特征的概括性数字度量，称为___统计量_____。 11、参数是用来描述_总体特征_的概括性数字度量；而用来描述样本特征的概括性数字度量，称为_统计量_。 12、统计数据有两种不同来源：一是_直接来源__，二是__间接来源___。 13、统计数据的误差有两种类型，即__抽样误差_和_非抽样误差。 14、统计表由_数据__、__表头__、___行标题_和__列标题__四个部分组成。 15、统计分组应遵循“不____重_____不__漏_______”、“___上限______不在组内”的原则。

16、按取值的不同，数值型变量可分为_离散型变量__和_连续型变量_。 17、在数据分组中，_离散型变量_______可以进行单变量值分组，也可以进行组距分组，而___连续型变量_____只能进行组距式分组。 18、组距分组中，向上累积频数是指某组_上限以下_的频数之和。 19、将某地区100个工厂按产值多少分组而编制的频数分布中，频数是_各组的工厂数 __。 20、频数分布中，靠近中间的变量值分布的频数少，靠近两端的变量值分布频数多，这种分布的类型是_U型分布_。 21、一组数据向某一中心值靠拢的倾向反映了数据的_中心点_。 22、__众数_是一组数据中出现次数最多的变量值。 23、一组数据排序后处于中间位置上的变量值称_中位数__。 24、不受极端值影响的集中趋势度量指标有__中位数_和_众数__。 25、一组数据的最大值与最小值之差称__极差___。 26、__标准差系数__是一组数据的标准差与其相应的平均数之比。 27、数据分布的不对称性是_偏态_。 28、数据分布的平峰或尖峰程度称_峰态__。 29、当偏态系数为正数时，说明数据的分布是_右偏分布__。 30、集中趋势度量指标中的算术平均数、调和平均数_数值_______（容易、不易）受极端变量值影响。 31、中位数适用于顺序变量和定量变量，不适用于_名义变量和次序变量_______。二、简答题 1、什么是数据的集中趋势？反映数据集中趋势的指标有哪些？

大数据分析培训_数据分析师挣多少钱_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/8c1146249.html, 大数据分析培训_数据分析师挣多少钱_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的数据分析培训的机构，聘请专业讲师面对面授课，与时俱进及时更新课程体系，为保障学员就业与多家单位进行合作，保障学员就业。光环大数据所有项目都由阿里云真实项目数据，光环大数据成为阿里云授权认证中心，毕业通过相关考试就可以获得阿里云的证书。从去年7月份开始学习 Udacity 的“数据分析师”纳米学位课程，到现在也算学了不少内容，接下来打算慢慢开始找工作了。既然想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本次项目即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息，然后进行一些探索和分析，以数据分析来了解‘数据分析’。数据来源本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。集搜客是一款简洁易用且功能强大的网络爬虫产品，通过鼠标点选和简单的命令操作即可实现爬虫的定制和运行，这里也推荐一下。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁，极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的，极大的减少了前期数据清理和数据整理的工作量。（笔者毕竟是工作之余完成，时间有限，能省则省）本次爬取信息的时候，主要获得了以下信息：内容字段岗位名称title月薪month_salary公司名称company所属行业industry公司规模scale融资阶段phase投资人investors所在城市city经验要求experience学历要求qualification全职/兼职full_or_parttime职位描述及任职要求description

统计基础知识概述

第八章安全生产统计分析第一节统计基础知识一、统计工作的基本步骤 1．设计。制定计划，对整个过程进行安排。 2．收集资料(现场调查)。根据计划取得可靠、完整的资料，同时要注重资料的真实性。收集资料方法有3种。统计报表、日常性工作、专题调查 3．整理资料。原始资料的整理、清理、核实、查对，使其条理化、系统化，便于计算和分析。可借助于计算机软件进行(常用软件有EPI，<美国疾病控制中心的流行病学统计分析软件>等)核对整理。 4．统计分析。运用统计学的基本原理和方法，分析计算有关指标和数据，揭示事物内部的规律。二、统计学基本知识 (一) 统计资料的类型统计资料(或称统计数据)有3种类型：计量资料、计数资料和等级资料。 1．计量资料通过度量衡的方法，测量每一个观察单位的某项研究指标的量的大小，得到的一系列数据资料，例如质量与长度。特点：有度量衡单位、可通过测量得到、多为连续性资料。（如职业有害因素浓度或强度） 2．计数资料定义：将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后再分别清点各组观察单位的个数。特点：没有度量衡单位、通过枚举或记数得来、多为间断性资料。（如粉尘分散度、违章次数） 3．等级资料定义：介于计量资料和计数资料之间的一种资料，通过半定量方法测量得到。特点：每一个观察单位没有确切值，各组之间有性质上的差别或程度上的不同。(二)统计学中的重要概念 1．变量研究者对每个观察单位的某项特征进行观察和测量，这种特征称为变量，变量的测得值叫变量值(也叫观察值)。 2．变异变异是指同质事物个体间的差异。变异来源于一些未加控制或无法控制的甚至不明原因的因素，变异是统计学存在的基础，从本质上说，统计学就是研究变异的科学。 3．总体与样本总体：根据研究目的确定的研究对象的全体。当研究有具体而明确的指标时，总体是指该项变量值的全体。样本：是总体中有代表性的一部分。现实研究中，直接研究总体的情况是很困难或者不可能的，因此实际工作中往往从总体中抽取部分样本，目的是通过样本信息来推断总体的特征。 4．随机抽样是指按随机的原则从总体中获取样本的方法，以避免研究者有意或无意地选择样本而带来偏性。随机抽样是统计工作中常用的抽样方法。 5．概率概率是描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P来表示。概率的大小在0和1之间，

薪酬报告系列-2020全国地区高级数据分析师岗位薪酬调查报告

2020 全国地区高级数据分析师岗位薪酬调查报告

一、调研概述 1.1 薪酬调研简介本次薪酬调研由薪酬网全程控制，调查的企业覆盖多个行业、多种企业性质，调查项目涉及工资、补贴、奖金、福利等薪酬项目及企业劳动制度，反映了企业员工的薪酬现状，以及行业未来的薪酬发展方向。本次薪酬调研，薪酬网制定了周密的调查方案，凭借薪酬网便捷高效的在线调研系统，丰富的调查经验与专业的顾问团队；依托网站深厚的数据来源、庞大的客户群体，为企业提供高价值的人力资源深度研究报告。快速简便的查询方法，适合各种专业程度的人力资源从业者。调查流程收集数据报告发布数据分析 1.2 数据有效时间及有效样本企业薪酬提交的人力资源数据起止时限为一个完整财务年度数据。本次调研数据起止时限为：2019 年 01 月 01 日至 2019 年 12 月 31 日本次岗位薪酬调研薪酬口径：总现金收入薪酬网

涉及行业︱ Industry 信息技术和互联网(计算机软硬件，通讯) IT, Telecom and Software 电子技术Electrical/Electronic Engineering 金融（银行，风险基金） Finance (Banking, Venture Capital) 贸易Trading 快速消费品（食品，饮料，化妆品） Fast Moving Consumer Goods 耐用消费品（服装，纺织，家具，家电，工艺品） Durable Consumer Goods 咨询业 Consulting 生物/制药/保健/医药 Biomedical/Pharmaceutical/Healthcare 建筑/设计/装潢 Construction/Design/Decoration 酒店/餐饮 Hotel and catering 广告业 Advertising 加工/制造（工业自动化，设备，零部件） Manufacturing 化工/能源 Chemical Engineering/Energy 交通/运输/物流 Transportation/Logistic/Distribution 批发和零售 Wholesale & Retail 房地产及中介 Real Estate & Agency 服务业 Service 薪酬网

Python数据分析基础教程教学大纲

《Python数据分析基础教程》课程教学大纲课程编号：学分：8学分学时：128学时（最佳上课方式：理实一体化上课）适用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业一、课程的性质与目标《Python数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础以及Python数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn库的运用等内容。通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。二、课程设计理念与思路通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python数据分析常用库的应用。同时，为便于读者能更好地理解Python的数据分析，介绍了Python 的基础语法。最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码帮助读者更好地理解Python数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思考练习等内容。三、教学条件要求操作系统：Windows 7 开发工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook

四、课程的主要内容及基本要求第一章数据分析概述第二章Python与数据分析

第三章Python语言基础第四章NumPy数组与矢量计算

数据分析员工作总结

数据分析员工作总结在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。一、虚心学习努力提高网店数据分析方面的专业知识作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感情。二、踏实工作努力完成领导交办的各项工作任务三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作 1、汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。 2、协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。 3、完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。

4、完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。 5、每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。 6、配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 7、完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。三、存在的不足及今后努力的方向三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足，主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力;理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。另外，由于语言不通的问题，在与周围的同事沟通时，存在一定的障碍。针对以上不足，在今后的工作中，自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风，摆正自己的位置，尊重领导，团结同事，把网店的数据分析工作做细做好。四、对公司人员状况及员工工作状态的分析 1、对公司人员状况的分析要想管好一个企业，首先要管好这个企业的人，要想管好一个企业的人，首先要对这个企业人员的基本情况有个比较全面的、细致的、科学的正确的了解。目前公司成员大部分为90后，是一个年轻化的团队。他们大部分在长辈们的宠爱中长大，心理素质不怎么成熟，没有自信心，没有目标，责任心不强，不怎么能吃苦，心理承受能力较弱，不爱学习，不明白工作的真正意义。不过也有一部分比较懂事，做事比较踏实、勤奋、性格也比较好。

数据统计与分析教案

“数据统计与分析”教案一日三餐学问大教学目标： 1．学习如何进行调查问卷的数据统计，学会用不同的方式来表达数据。 2. 引导学生经历数据分析的过程，提高分析概括能力。 2．根据问卷结果，进一步确定各组研究的小课题，明确研究任务。教学过程：谈话导入：前期我们经过讨论，确定了以我们最为熟悉的“饮食”来作为下一阶段研究的主题。一、对调查问卷的分析指导（一）学习数据统计的方法。 1．根据自己的兴趣爱好，各组已经初步确定了研究方向，分别是：关于早餐、晚餐、中餐、零食、特殊人群的饮食等方面。 2.为了解人们三餐的现状，上周我们已发放了有关的调查问卷，我们的调查对象有哪些职业？被调查者年龄有？小结：看来我们所抽取的样本是比较科学的。 3.有四位同学自告奋勇地进行了问卷的汇总工作，做得非常好。他们是怎样进行汇总的呢，我们请他们来示范一下。（在白板上示范）刚才演示的“正”字法是我们常用的汇总调查数据的方法，大家在数学课上也曾经接触过。

（二）学习数据表达的方法。 1.为了更好地展示调查的数据与整体之间的关系，我们一般可用百分比来表达。（贴板书：表达数据百分比）这次我们共收到有效调查问卷100份，如果有71人选择了该项，我们就可以说选择该项目人的占总数的71% 2.如果调查问卷的总数不是100份，就需要算一算了，我们可以用计算器来帮助计算，可以用所选人数除以总人数。师示范。 3.我们学习过的统计表和统计图是更直观的表示统计结果的方法。（贴板书：统计表和统计图）你们知道有哪些统计图？（出示条形统计图和扇形图各一张）。小结：瞧，这样比单纯的数据直观多了。（三）学习数据分析的方法。数据统计完以后，我们就可以对这些数据来进行分析了。（贴 1.请看这组数据：出示：你吃零食吗？（） A从来不吃8％ B有时吃64％ C经常吃28％（1）说明了什么？（2）吃零食的好坏不能凭主观想法，我们在分析数据的时候还可以通过查找资料或者请教专家等多种途径来寻找依据，分析原因。（贴板书：找依据寻原因）（3）显示资料：（4）再看这组数据：您会在什么时候吃零食？（） A饭前8人B饭后14人C两餐之间54人 D睡前16人

数据的基本统计分析

数据的基本统计分析数据的基本统计分析 1．数据的描述性统计分析通常在得到数据并对数据进行除错的预处理后，需要对数据进行描述性的统计分析。比如：对数据中变量的最小值、最大值、中位数、平均值、标准差、偏度、峰度以及正态性检验等进行分析。对于这些经常性遇到的重复过程，我们可以自己编写函数，将函数保存在MATLAB自动搜索文件夹下，然后就可以直接调用自己定义的函数了。对于上述描述性统计分析，我们可以在MATLAB命令窗口中输入：edit description，然后在弹出的窗口中选择yes，就创建了一个文件名为description的M文件。然后在弹出的空白文件中编写以下M函数： function D=description(x) %descriptive statistic analysis %input: %x is a matrix, and each colummn stands for a variable %output: %D:structure variable,denotes Minimium,Maximium,Mean,Median, %Standard_deviation,Skewness,Kurtosis,and normal distribution test,respectively. %notes:when the number of oberservations of the colummn variables less than 30, %Lilliefors test is used for normal distribution test,and output D.LSTA denotes %test statistic and D.LCV denote critical value under 5% significant level; %otherwise, Jarque-Bera test is used, and output D.JBSTA denotes test statistic %and D.JBCV denote critical value under 5% significant level.If test statistic is %less than critical value,the null hypothesis (normal distribution) can not %be rejected under 5% significant level. D.Minimium=min(x); D.Maximium=max(x); D.Mean=mean(x); D.Median=median(x); D.Standard_deviation=std(x); D.Skewness=skewness(x); D.Kurtosis=kurtosis(x); if size(x,1)<30 disp('small observations,turn to Lilliefors test for normal distribution') for i=1:size(x,2) [h(i),p(i),Lilliefors(i),LCV(i)]=lillietest(x(:,i),0.05); end