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數據分析常見問題

托管Hadoop集群

托管 Hadoop 集群（UHadoop）是基于 Hadoop 框架的大數據綜合處理平臺，提供開箱即用的 Spark、HBase、Presto、Hive 等大數據生態常見組件，同時可選 Hue、Sqoop、Oozie、Pig 等多種輔助工具。 為滿足存儲計算分離的需求，UHadoop 現已支持獨...

數據分析常見問題問答精選

如何準備數據分析師的面試？

回答:一名合格的數據分析師應該掌握網頁爬蟲：Python或R數據存儲：Excel或者Tableau、MangoDB等數據清洗：數據缺失處理等數據分析：線性回歸等數據可視化：Python或R的可視化包進階級數據分析師：統計知識運籌學知識機器學習知識掌握以上三個技能點便可稱之為數據科學家至于面試要準備些啥？Simply按照上面技能點一一準備但是今天要說的是一項奇淫技巧那就是--寫一篇數據分析的推文在這篇推文...

qianfeng | 1158人閱讀

如何學習數據分析？

回答:優秀的數據分析師并不能速成，但是零經驗也有零經驗的捷徑。市面上有《七周七數據庫》，《七周七編程語言》。今天我們就《七周七學習成為數據分析師》，沒錯，七周。第一周：Excel學習掌握如果Excel玩的順溜，可以略過這一周。但很多人并不會vlookup，所以有必要講下。了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間轉換等。excel的各類函數很多，完全不...

zhigoo | 538人閱讀

小白如何學習數據分析？

回答:數據分析的應用幾乎是無行業和人群限制的。數據分析的魅力體現在數據的價值和創新的能力，運用數據的能力越來越成為基礎的職業技能，因此任何有興趣和需求的人士都可以進入這個領域。涉及到數據分析學習和工具的選擇， 那么久可以從知識和應用的角度入門數據分析的路徑。01SQL數據庫語言作為數據分析師，我們首先要知道如何獲取數據，其中最常用的就是從關系型數據庫中取數。因此，你可以不會R，但不能不會SQL。大數據...

hzx | 522人閱讀

數據分析有哪些工具？

回答:數據分析工具其實有很多種，對應不同類型的使用者也有各自適合的選擇。例如懂數據算法計算機語言的人，可能給他一款，填寫算法代碼流暢的分析軟件就是有效。掌握了數據分析專業技能的人，強大的分析功能能將工作做到事半功倍，不管看著功能多復雜。還有就是我這種非計算機專業出身，非統計學出身，但工作做還需要對大量數據進行分析的人。如果你跟我一樣，那么可以看下我的回答。我總結了下，我以前找分析工具的時候，自己先想了幾...

鄒強 | 860人閱讀

學數據分析怎么樣呢？

回答:零基礎數據分析對于這個問題，我將拆分為三個方面，行業前景、必備技能以及工作求職。首先，就行業而言，數據分析崗位是工作中最核心的競爭力之一，在互聯網下半場，各大企業都進行數字化轉型，對數字分析人才的需求也越來越旺，數字分析崗位一般月薪都在10k以上，一線城市在20k-40k左右，其前景還是不可估量的。其次，對于必備技能來說，一般是需要掌握Excel、SPSS，主流SQL語言，能夠使用python、R...

Shisui | 1072人閱讀

數據分析師需要懂編程嗎？

回答:謝謝邀請！數據分析師通常分成兩種，一種是應用級數據分析師，另一種是研發級數據分析師，區別就在于是否具備算法設計及實現的能力。應用級數據分析師通常需要掌握各種數據分析工具，把業務模型映射到數據分析工具上，從而得到數據分析的結果。數據分析工具比較多，比如Excel就是一個傳統的數據分析工具，另外還有Minitab、LINGO、JMP等，要想全面掌握這些工具的使用需要具備一定的數學基礎和統計學基礎。通常...

txgcwm | 1356人閱讀

數據分析常見問題精品文章

  • 成為靠譜的數據科學家——從提出正確的問題開始

    作者 | Admond Lee翻譯 | MikaCDA 數據分析研究院原創作品，轉載需授權 作為一名數據科學家，在我們討論如何通過正確的提問對問題進行定義前，讓我們首先看到為什么提出正確的問題是如此重要。 在我的第一份數據科學實習中...

    dendoink 評論0 收藏0

  • 數據分析的一些常見問題

    數據分析和數據挖掘，是大數據應用的核心技術，也是大數據應用的關鍵所在。數據分析重要，但是，很多時候卻不知道該如何去做，面對大量的數據，卻無從下手。概括起來，經常面臨的困難有：分析目的不明確分析方法...

    MrZONT 評論0 收藏0

  • 為什么Kaggle不會讓你成為一名出色的數據科學家？

    作者 | Pranay DaveCDA 數據分析師原創作品，轉載需授權 毫無疑問，Kaggle是非常適合學習數據科學的平臺。許多數據科學家在Kaggle上投入了大量時間。 但同時，你不應該只依靠Kaggle來學習數據科學技能。 以下就是當中的原因： ...

    evin2016 評論0 收藏0

  • 程序員，你怎么對待常見的數據一致性問題？

    現象 應用系統中的關鍵服務絕大部分都會是對數據庫的依賴。? 當多個進程同時操作同一個數據，會產生資源爭搶，數據一致性的問題。 如果只有一個數據庫服務器，數據一致性問題也就不存在了。 可是，隨著系統訪問量...

    Me_Kun 評論0 收藏0

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    keelii 評論0 收藏0

  • 熱點賬戶問題和常用解決方案【中】

    ...，提出七種常用解決方案。 一、性能問題初現 上線初期數據量較小，運行正常！一次大促后，賬戶流水的總數目接近億級別，初現性能問題：系統整體的qps也就10+，但熱點賬戶寫入失敗率偏高，并且隨數據量增加失敗率逐步升...

    keithxiaoy 評論0 收藏0

  • 實戰經驗丨如何避免云服務數據不同步？

    ...師謝喬在ArchSummit 北京2015全球架構師峰會上進行的《基于數據同步云服務架構實踐》的演講實錄，主要分為三個方面：野狗的數據同步理念，數據同步的架構演進，數據同步的細節問題。野狗官博：https://blog.wilddog.com/野狗官網...

    shmily 評論0 收藏0

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