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数据分析与呈现

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数据分析培训课程包括Excel高效数据分析和可视化呈现、营销管理和大数据分析、数据分析和图形-大数据分析和大数据开发大数据分析参考数据分析技术、Excel高级和数据分析课程、股票客户管理和数据分析 。

1、 数据分析师写的代码与程序员写的代码有什么区别?各自的发展前景怎么样...【数据分析与呈现】 数据分析老师写的代码以数据分析和呈现为主要任务，目的是给人看，而程序员写的代码主要是为了实现系统功能，是给人看的 。数据分析老师写的代码包括算法设计、算法实现、算法验证、算法应用等几个关键步骤 。关键是挖掘数据背后的价值(规律) 。数据分析往往是与场景紧密结合的 。数据分析教师通常不需要考虑程序性能、安全性、分布式架构等系统级的问题，所以数据分析教师选择的编程语言非常实用，包括Python、R等语言 。看两个Python实现的例子:程序员写的代码主要是给用户看的，要考虑的东西很多，比如程序稳定性等等 。

2、如何做好网站 数据分析并制定优化方案第一步:准备数据:(70%的时间)获取数据(爬虫、数据仓库)验证数据清理数据(缺失值、离群值、垃圾信息、标准化、重复记录、特殊值、合并数据集)使用python读取文件csv或txt方便数据文件的操作(I/O和文件字符串处理，用逗号分隔 。关键是随机性)存储和归档第二步:数据观察(发现规律和隐藏关联)单变量:点图和抖动图；直方图和核密度估计；累积分布函数、两变量:散点图、黄土平滑、残差分析、对数图、倾斜、多变量:假彩色图、镶嵌图、平行左手图第三步:数据建模、计算和估计(平衡可行性和成本消耗)、标度参数模型(标度维数优化问题)、建立概率模型(二项式、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型比较)第四步:数据挖掘 。选择合适的机器学习算法(蒙特卡罗模拟、相似度计算、主成分分析) 。考虑用Map/Reduce对大数据下结论 。画出最后的图表，用数据分析循环到步骤2到步骤4，根据图表得出结论，完成文章 。

3、 数据分析师需要具备的技能有哪些? 数据分析教师培训是一门新兴的职业 。目前高校没有强相关专业，大部分转行 。但是，必须注意的是，仅仅知道工具并不意味着你可以当老师 。很多人都在纠结没学过编程软件，用python什么都不会 。其实python只是一个工具 。数据分析老师对Python的能力要求不高 。工作中相对用SQL和EXCEL，比较简单 。Python前段时间流行是因为数据分析老师的突然流行 。很多培训机构都想放Python 。

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