成为数据分析大师应当学会的内容
个人专业技能总结范文
个人专业技能总结范文大家好！今天来唠唠我的专业技能，就像打开我的技能宝藏箱，给你们展示展示里面的宝贝。
一、技能领域一：编程魔法。
我在编程这个神秘的世界里算是个小魔法师了。
首先得说说我熟练掌握的Python 语言，它就像我的魔法棒，能变幻出各种奇妙的东西。
比如说，我可以用它快速地编写一些自动化脚本。
就像我之前为了整理电脑里乱七八糟的文件，写了个脚本，一键就把文件按照类型分类整理好了，那感觉就像是给文件们都找到了自己的小窝，整整齐齐的，可治愈了。
在Web开发方面，我也有自己的一套。
我对Django框架比较拿手，用它搭建过一个小型的在线商城网站。
从前端的页面设计到后端的数据库交互，我就像一个建筑大师，一砖一瓦地把这个虚拟的商城构建起来。
用户注册登录、商品展示、购物车功能，每一个环节都像一个小魔法阵，相互配合得妥妥当当。
顾客们在这个小商城里愉快地购物，就像在我的魔法世界里冒险一样，而我就是这个世界的幕后操控者。
二、技能领域二：设计创意。
设计这事儿，我觉得我就像一个创意大厨。
我擅长使用Adobe Photoshop这个超级厨房工具。
比如说，给公司做宣传海报的时候，我就像在烹饪一道视觉盛宴。
我能巧妙地把各种元素混合在一起，就像把新鲜的食材搭配出美味的菜肴一样。
色彩在我眼里就像调味料，我知道怎么调出最吸引人的色彩组合，让海报一眼就能抓住人们的眼球。
我还有一手绘制矢量图形的本事，用Adobe Illustrator就像在纸上用铅笔自由作画一样流畅。
我曾经为一个客户设计过一套品牌标识，从最初的草图到最后的精致图形，每一笔都倾注了我的创意灵魂。
那些简洁又富有内涵的线条和形状，就像品牌的独特密码，等待着消费者去解读。
三、技能领域三：数据分析秘籍。
在数据分析这个充满数字密码的领域，我也有我的秘籍。
Excel是我入门的小助手，我对它的各种函数和数据透视表玩得那叫一个溜。
就像一个数字侦探，我能从一大堆看似杂乱无章的数据里找出隐藏的线索。
数据分析师(中级)学习笔记
数据分析师(中级)学习笔记数据分析简介数据分析是一项关键的技能，用于识别、解释和预测数据中隐藏的有价值的信息。
数据分析师是使用数据工具和技术来帮助组织做出更有根据的决策的专业人员。
本文将介绍数据分析师的角色、技能要求以及研究笔记的重要性。
数据分析师的角色数据分析师负责从大量的数据中提取有用的信息，并在业务决策中进行应用。
他们需要具备技术、统计学和业务领域知识的综合能力。
主要职责包括：- 收集、清洗和整理数据集- 运用统计分析方法，寻找数据背后的模式和趋势- 利用可视化工具将复杂数据转化为易于理解的图表和图像- 为业务团队提供数据驱动的决策建议数据分析师的技能要求成为一名优秀的数据分析师需要具备一定的技术和非技术技能。
以下是一些关键的技能要求：技术技能- 熟练使用数据分析工具，如Python或R等- 掌握数据清洗和处理技术- 熟悉统计分析方法和模型- 熟练使用可视化工具，如Tableau或Power BI等- 具备SQL数据库知识和查询技能- 熟练运用机器研究和数据挖掘算法非技术技能- 对业务问题有深入的理解和洞察力- 强大的逻辑思维和问题解决能力- 良好的沟通和表达能力- 团队合作和项目管理能力- 持续研究和自我提升的积极态度研究笔记的重要性研究笔记是一种提高研究效果的重要工具。
作为数据分析师的研究笔记，具有以下优势：- 帮助记录和整理研究内容，使知识更系统化和易于回顾- 激发思考和深入探索，加深对研究内容的理解- 提供一个问题和解答的框架，帮助巩固研究成果- 促进知识分享和交流，与他人分享研究经验和见解在撰写研究笔记时，以下几点值得注意：- 简洁明了：记录关键信息和要点，避免冗长和重复- 可视化表达：尝试使用图表和图像来说明概念和模型- 练实操：将学到的知识应用到实际问题中，提升技能和理解总之，学习笔记是数据分析师学习过程中必不可少的工具，它能够帮助提高学习效果和技能水平。
相信通过认真记录和反思，你将成为一名出色的中级数据分析师！。
顶级公众号数据分析实操教程
顶级公众号数据分析实操教程不久前，我受邀给某百万大号的运营团队做企业内训，惊讶地发现他们竟然不会做数据分析，基本都是在凭感觉做运营工作。
我立马让他们调出后台数据，给他们演示了数据分析，结果发现，一些问题已经严重到让他们瞠目结舌的地步了。
对于你，我也想问几个问题：你知道过去 90 天写的文章里，哪篇文章阅读量最高，哪篇文章在朋友圈最受欢迎，哪种类型的文章吸粉效果最好？以及公众号哪个时间点推送最合适？....不能马上回答上来的也不用慌，小贤将围绕“发现问题、分析问题、提出假设、实践和检验假设”的问题处理流程，让你学会用数据驱动公众号运营，在实现阅读量提升和涨粉的同时，做出高（装）大（逼）上的公众号数据报表。
本图文知识非常烧脑01熟知基础图文指标在微信公众平台自带有的图文数据我们称之为基础图文指标，这应该 80% 的公众号运营都会去看的数据。
通过它们你可以知道每篇公众号图文送达给多少人，有多少人阅读了（来源分布），多少人点赞转发了，具体来公众号基础图文指标主要包含如下字段：1）单篇图文基础数据①送达人数图文消息群发时，送达的人数。
②图文页阅读人数点击图文页的去重人数，包括非粉丝；阅读来源包括公众号会话、朋友圈、好友转发、历史消息等。
③图文页阅读次数点击图文页的次数，包括非粉丝的点击；阅读来源包括公众号会话、朋友圈、好友转发、历史消息等。
④分享转发人数转发或分享到朋友、朋友圈、微博的去重用户数，包括非粉丝。
⑤分享转发次数转发或分享到朋友、朋友圈、微博的次数，包括非粉丝的点击。
⑥微信收藏人数收藏到微信的去重用户数，包括非粉丝。
⑦原文页阅读人数点击原文页的去重人数，包括非粉丝。
2）单篇图文传播数据点击单篇图文详情分析还可查看公众号打开率、一次二次传播率、阅读来源以及阅读趋势。
①一次传播数据指的关注该公众号的用户通过公众号会话阅读文章或者从公众号分享文章到朋友圈的行为数据。
一次传播转化率越高，说明公众号推送文章内容受到现有粉丝的喜欢，有利于维护现有的粉丝，增强其粘性。
用一个实例告诉你,如何对产品进行数据分析
管理学大师彼得.德鲁克说过：你无法衡量的东西，你也无法管理。 数据分析可以有效的制衡产品经 理本身的那种内在妄想，通过数据分析能帮助我们找到更加合适的产品和市场，甚至说缔造出一个 更加可持续、可复制、持续在增长的商业模式。
作者：王伟（微信号：Daviiwo ng），@简书- 互联网产品小王。 人人都是产品经理（wo shipm.co m）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台
小结
数据分析很简单，并不是大家所描述地那样神秘不可破。产品数据分析意义在于指导产品设计，传 达感性认知背后的理性意义。斗胆分享以下我个人的数据分析理念（关键字）：
产品阶段 分析目的 商业模式 产品形态
无论数据分析的结论积极还是负面，都是产品价值映射，必须投以客观的态度。 数据分析是验证产 品设想的最具说服力的工具，但忽略数据分析背后的人性和商业思考，那么数据分析也就在根本上 失去了意义。
2. 企业信息维度算是一款企业信息服务平台的资源性优势，也是一款内容应用的核心模块。不同类 型的用用户对不同类型的信息的感兴趣程度都存在个性化的特征，而用户行为特征数据的记录和挖 掘是一件意义非凡的事情。 产品分析： 1. 企业信息查询第一级别的功能是搜索，第二级别的功能是条件搜索；理论上讲，后者在搜索的精 确程度上要更加有优势。 2. 确认哪些企业信息查询维度，在偌大的信息描述标签中，初生代的产品大致会以常规经验型知识 选择冷启动的内容。 数据指标： 1. 不同检索维度的搜索量；
第二步：制定数据分析指标
1.商业模式/盈利方式分析 免费增值模式，先做成流量的入口，后期分享流量红利扩大转化率。 2.了解产品现状/定量分析产品 2.1 用户分析 用户规模：
用户群体按照群体大致分为个人、企业，分析出个人和企业用户的人数比例，明确整体的用户分 布情况。
大数据课程培训内容
大数据课程培训内容
以下是 8 条大数据课程培训内容：
1. 啥是大数据？嘿，这就像是一个超级大的宝藏库！比如说吧，淘宝知道你喜欢啥商品，不就是因为大数据嘛！咱这课程就教你怎么去挖掘这个宝藏库，学会了，那可不得了哦！
2. 数据采集，就好像是去收集宝贝的过程！你想想，把各种有用的数据像宝贝一样收集起来，多有意思！课程里会详细教你咋采集，像抖音收集用户喜好数据那样厉害！
3. 数据处理呀，就如同把杂乱的房间整理干净！比如一个混乱的数据集，咱得把它变得整齐有序，这样才能更好用呀！来学这个课程，让你成为数据整理大师！
4. 数据分析那可太重要啦！就跟侦探破案似的，从各种线索中找出真相。
像分析市场趋势，不就是靠这嘛！快来课程里练就火眼金睛！
5. 数据可视化，哇哦，这可太神奇了！把复杂的数据变成漂亮的图表，让你一眼就能看懂！就像医生看 X 光片一样直观，这课程能教会你哦！
6. 大数据的应用那简直无处不在！电商推荐商品、交通智能调度，不都靠它嘛！不学这个课程，你不觉得错过了好多好玩的东西吗？
7. 机器学习在大数据里的作用可大了去了！好比给数据装上了大脑，让它们自己学习和进步！课程会带你领略这个神奇的领域！
8. 学了大数据，你就像掌握了一把万能钥匙！能打开无数机会的大门！难道你不想拥有这样的能力，在未来大显身手吗？
我的观点结论：大数据课程培训内容丰富多彩，非常值得去学习和探索，能够让人掌握开启数据世界大门的钥匙，获得很多的机会和发展。
成为一个EXCEL高手需要多长时间？
成为一个EXCEL高手需要多长时间？过来人告诉你，用对方法，勤加练习，从一个Excel小白到独当一面处理数据分析的高手，最快只需要20天左右。
我从Excel小白到现在被老板看重，参与多个重要项目，中间在Excel 上花费的时间也只有20天左右。
在这20天之前，我是一个纯Excel小白，唯一会的技能就是往Excel表格上打字。
每次看到同事都又快又有效率地完成数据分析表，心里都不是滋味。
我也尝试过自学，那些关于Excel的函数公式背了半天，结果上手的时候该不会还是不会。
后来真的觉得自学太浪费时间了，于是痛定思痛，问了身边很多Excel的大佬，自己也上网对比很多资料和网课，最终跟着亮虎Excel课开始学习的。
当然，为了让大家更好地getExcel的神奇之处以及实际效用，我特意把我认为价值满满的Excel干货整理分享出来，在工作中真的提高至少一半的效率！如果你是新手小白，一定不要错过，马上收藏！这些Excel快捷键你必须要知道为什么要先从快捷键开始讲起呢？因为快捷键真的是Excel当中的一个基础操作，但是在工作中又万分重要的一个存在。
我小白的时候对于快捷键的认知只有Ctrl＋C和Ctrl＋V，而且我天真地以为只要知道这两个就够了。
直到我发现有时候一些很简单的表格制作，我和同事同时开始，为什么她总能快我一点点？后来才知道就是这些快捷键拉开的时间差距。
我要加粗字体的时候，还要去找页面的加粗符号在哪里，人家只要Ctrl＋B；截图的时候还要去找电脑自带的截图软件，人家只要Ctrl＋Alt＋A就解决了；打印人家只要Ctrl＋P，而我还要返回找打印设置。
这些操作好像看似没有拉开很大的距离，但是你每一个累积在一起，不就是你比别人差那么一点的地方吗？所以我跟着课程大概花了1天的时间认真熟悉这些快捷键，后面工作实操的时候又下意识地运用它们。
现在用这些快捷键已经形成了我的本能，不说和别人拉开很大的差距，但是总会略胜一筹。
所以如果你也像当初的我一样只知道CtrlC＋CtrlV，一定要把下面这些快捷键汇总拿小本本记好，最好跟着键盘熟悉一遍。
数据分析工作职责
数据分析工作职责标题：数据分析工作职责引言概述：数据分析是当今社会中非常重要的一项工作，它可以匡助企业和组织更好地理解和利用数据。
数据分析工作职责涵盖了数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化和数据报告等多个方面。
本文将详细阐述数据分析工作的职责，并按照一、二、三、四、五的顺序分为五个部份进行阐述。
一、数据采集1.1 确定数据需求：与相关部门或者团队合作，了解他们对数据的需求，明确分析目标。
1.2 确定数据来源：确定数据的来源，包括内部数据库、第三方数据提供商或者社交媒体等。
1.3 采集数据：使用合适的工具和方法，从不同的数据源中采集所需的数据，并确保数据的完整性和准确性。
二、数据清洗2.1 数据清洗和预处理：对采集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
2.2 数据转换和整合：将数据转换成适合分析的格式，并将多个数据源的数据整合在一起。
2.3 数据验证和验证：对清洗后的数据进行验证和验证，确保数据的质量和可靠性。
三、数据分析3.1 数据探索性分析：对数据进行探索性分析，包括描述性统计、数据可视化和相关性分析等。
3.2 统计分析和建模：使用统计方法和建模技术对数据进行分析，挖掘数据中的模式和规律。
3.3 数据预测和决策支持：基于数据分析的结果，进行数据预测和决策支持，为企业提供决策依据。
四、数据可视化4.1 选择合适的可视化工具：根据数据的特点和分析目的，选择合适的可视化工具，如Tableau、Power BI等。
4.2 设计可视化图表：根据数据分析的结果，设计合适的可视化图表，以直观地展示数据的趋势和关系。
4.3 解释和分享可视化结果：解释可视化结果，与相关团队或者决策者分享分析结果，匡助他们理解数据并做出相应的决策。
五、数据报告5.1 撰写数据报告：根据分析结果，撰写数据报告，包括分析方法、结果和结论等。
5.2 解释和解读报告：解释报告中的分析结果，匡助相关团队或者决策者理解数据分析的过程和结论。
新媒体数据 分析指标
知识目标2
能力目标1
能力目标2
德育目标1
德育目标2
阅读P28-30,在利用数据驱动新媒体运营工作的过程中，我们主要利用的数据可分为四大维度，分别是用户数据、图文数据、竞品数据和行业数据，其中前两个关注的是自身的运营情况，后两个关注的是外部的竞争和市场情况。
【项目任务】
P29课堂讨论：某新开设的运营类公众号想要根据竞品的运营数据来制订自 己的运营策略，包括每个月发几次推送、每次多少条内容、原创及 转载的比例、推送时间等，请填写表 2-1，并给出结论。
【教法学法】
提问
举例导入
【设计意图】
教会学生主动学习
5
输入
知识目标1
能力目标1
能力目标2
德育目标2
阅读3.1轻松写出文案的5个步骤大部分文案写作需要经过5个步骤，即了解客户需求、搜集背景资料、撰写初稿、分发测试和最终定稿。
阅读3.1.1了解客户需求
【教法学法】
学生自主阅读教材，思考内容形式相关问题。
【设计意图】
锻炼学生自主学习，抓重点的能力。
20
输出
用户数据、图文数据、竞品数据、行业数据分别包括哪些具体指标？
【教法学法】
本节内容相对较复杂。可由教师引导操作，必要时可以手把手地教。
【设计意图】
锻炼学生通过向别人讲解该部分内容来了解他们是否真正掌握相关内容。
反馈
老师可以通过课堂提问来了解学生是否真的理解了。
知识目标1
能力目标1
能力目标2
德育目标2
阅读3.1.2搜集背景资料
【教法学法】
自主阅读，并总结
【设计意图】
本教案任何一个知识点输入，都会紧跟着一个输出。学生只有在实践中才能学会。
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想做机器学习，推荐下面资料：
•train-on-housenumbers
•train-on-cifar
•tracking with deep nets
•kinect demo
•滤波可视化
•saliency-networks
•Training a Convnet for the Galaxy-Zoo Kaggle challenge(CUDA demo)
•Music Tagging—torch7下的音乐标签脚本
•torch-datasets读取几个流行的数据集的脚本，包括：
•BSR 500
•CIFAR-10
•COIL
•Street View House Numbers
•MNIST
•NORB
•Atari2600—在Arcade Learning Environment模拟器中用静态帧生成数据集的脚本。
Matlab计算机视觉
•Contourlets—实现轮廓波变换及其使用函数的MATLAB源代码
•Shearlets—剪切波变换的MATLAB源码
•Curvelets—Curvelet变换的MATLAB源码（Curvelet变换是对小波变换向更高维的推广，用来在不同尺度角度表示图像。
）
•Bandlets—Bandlets变换的MATLAB源码
自然语言处理
•NLP—一个Matlab的NLP库
通用机器学习
•Training a deep autoencoder or a classifier on MNIST digits—在MNIST字符数据集上训练一个深度的autoencoder或分类器[深度学习]。
•t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding—获奖的降维技术，特别适合于高维数据集的可视化
•Spider—Matlab机器学习的完整面向对象环境。
•LibSVM—支持向量机程序库
•LibLinear—大型线性分类程序库
•Machine Learning Module—M. A .Girolami教授的机器学习课程，包括PDF，讲义及代码。
•Caffe—考虑了代码清洁、可读性及速度的深度学习框架
•Pattern Recognition Toolbox—Matlab中的模式识别工具包，完全面向对象
数据分析/数据可视化
•matlab_gbl—处理图像的Matlab包
•gamic—图像算法纯Matlab高效实现，对MatlabBGL的mex函数是个补充。
.NET计算机视觉
•OpenCVDotNet—包装器，使.NET程序能使用OpenCV代码
•Emgu CV—跨平台的包装器，能在Windows, Linus, Mac OS X, iOS, 和Android上编译。
自然语言处理
•Stanford.NLP for .NET—斯坦福大学NLP包在.NET上的完全移植，还可作为NuGet 包进行预编译。
通用机器学习
•Accord.MachineLearning—支持向量机、决策树、朴素贝叶斯模型、K-means、高斯混合模型和机器学习应用的通用算法，例如：随机抽样一致性算法、交叉验证、网格搜索。
这个包是框架的一部分。
•Vulpes—F#语言实现的Deep belief和深度学习包，它在Alea.cuBase下利用CUDA GPU来执行。
•Encog—先进的神经网络和机器学习框架，包括用来创建多种网络的类，也支持神经网络需要的数据规则化及处理的类。
它的训练采用多线程弹性传播。
它也能使用GPU加快处理时间。
提供了图形化界面来帮助建模和训练神经网络。
•Neural Network Designer—这是一个数据库管理系统和神经网络设计器。
设计器用WPF开发，也是一个UI，你可以设计你的神经网络、查询网络、创建并配置聊天机器人，它能问问题，并从你的反馈中学习。
这些机器人甚至可以从网络搜集信息用来输出，或是用来学习。
数据分析/数据可视化
•numl—numl这个机器学习库，目标就是简化预测和聚类的标准建模技术。
• Numerics—项目的数值计算基础，着眼提供科学、工程以及日常数值计算的方法和算法。
支持Windows, Linux 和Mac上的 .Net 4.0, .Net 3.5 和Mono ，Silverlight 5, WindowsPhone/SL 8, WindowsPhone 8.1 以及装有PCL
Portable Profiles 47 及344的Windows 8，装有Xamarin的Android/iOS 。
•Sho—Sho是数据分析和科学计算的交互式环境，可以让你将脚本（IronPython语言）和编译的代码（.NET）无缝连接，以快速灵活的建立原型。
这个环境包括强大高效的库，如线性代数、数据可视化，可供任何.NET语言使用，还为快速开发提供了功能丰富的交互式shell。
Python计算机视觉
•SimpleCV—开源的计算机视觉框架，可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。
使用Python编写，可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。
自然语言处理
•NLTK—一个领先的平台，用来编写处理人类语言数据的Python程序
•Pattern—Python可用的web挖掘模块，包括自然语言处理、机器学习等工具。
•TextBlob—为普通自然语言处理任务提供一致的API，以NLTK和Pattern为基础，并和两者都能很好兼容。
•jieba—中文断词工具。
•SnowNLP—中文文本处理库。
•loso—另一个中文断词库。
•genius—基于条件随机域的中文断词库。
•nut—自然语言理解工具包。
通用机器学习
•Bayesian Methods for Hackers—Python语言概率规划的电子书
•MLlib in Apache Spark—Spark下的分布式机器学习库。
•scikit-learn—基于SciPy的机器学习模块
•graphlab-create—包含多种机器学习模块的库（回归，聚类，推荐系统，图分析等），基于可以磁盘存储的DataFrame。