北京数据分析师培训_什么样的人比较适合做数据分析

数据分析培训，数据分析师培训：数据分析师最需要的基本素质是什么，很多人会回答，不是要统计学知识吗，不是要会一些工具吗，说得对，也不对，统计学等只是数据分析的术，而我更强调的却是道，做好数据分析与写诗文一样，真正的关键在技巧之外，即业务能力、思考能力及沟通能力三样，这些能力很多人天生就有，而很多人需要艰苦的训练获得，甚至训练也不可得。

数据分析师培训，数据分析培训：很多时候，数据分析师不能就数说数，陷入各种报表中不能自拔。一个优秀的数据分析师应该具有全局观，碰到分析需求的时候退一步多问个为什么，更好地了解问题背景和分析目标。
数据分析师要在所在行业（例如电商、O2O、社交、媒体、SaaS、互金等等）展示她/他的专业度，熟悉自己行业的业务流程和数据背后的意义，避免上面的数据笑话。

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数据分析培训，数据分析师培训:
传统数据的生产、存储以及调用是分割的， 很多数据在采集之前就已经经过了人脑有意识处理，如市场调查产生的数据，而大数据的产生和捕获都是在人们无意识地正常生产经营活动中进行，做到了反映真 实，并一直在线，再借助以云计算为代表的新型处理方法，就能将在线的大数据实时进行分析，并将分析结果随时调用。

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数据分析培训：
数据分析：

SciPy and NumPy 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。

Python for Data Analysis 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！

Bad Data Handbook  很好玩的书，作者的角度很不同。

适合入门的教程：

集体智慧编程  学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。

Machine Learning in Action  用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博： 王斌_ICTIR）已经翻译这本书了 机器学习实战 这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！

Building Machine Learning Systems with Python  虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有 Python 代码跟着，辅助理解。

数据分析师培训，数据分析培训：
数据分析师将杂乱的数据进行整理后，将数据以不同的形式展现给产品经理、运营人员、营销人员、财务人员、业务人员等。提出基于数据的结果和分析建议，完成数据从原始到商业化应用到关键一步，数据分析师的数据敏感度、商业敏感度、分析角度、表达方式对于商业决策很重要。

数据分析师培训，数据分析培训：回到大数据圈子里，每一个圈子里面的人，都是在做着改变未来世界的事，都有可能引领着大数据科技与生活的完美融合，不管是互联网+、生物医疗、基因工程、智能家居还是人工智能等等，太多新领域充满了太多未知，充满了太多使命感，所以我们真正天生傲娇，每个人都是自己的英雄。

可现在这个圈子并没有健康的茁壮生态，很多人从早就认为它就是一个泡沫，人人谈，人人吹，人人忽悠。就像法国的密西西比公司泡沫、英国的南海公司泡沫。当真正每个人都在吹捧它的时候，那说明大数据已经很危险了。

我很担心，未来的以后，大数据只是数据的积累和整合，一大堆框架性的东西，只是耗钱的东西，高空楼阁。并不是担心着失业，我只是觉得自己一路探索的“数学真正的价值”，仍然还是很难得到满意的答案。那种无助，也只能是弃甲归田罢了。

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互联网金融企业通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，典型的企业是美国的Zest Finance。其通过分析模型对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析，并得出超过数万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。