数据分析岗位专业背景要求的不确定性 随着大数据和人工智能技术的快速发展,数据分析师的需求日益增长。然而,关于适合从事数据分析工作的特定专业背景的讨论仍然存在不确定性。这是因为数据分析领域涉及多 ...
2023-05-11随着数字化时代的到来,数据分析师成为了各行各业中不可或缺的角色。作为一名数据分析师,如何做好工作呢?以下是几个必备的要素。 1. 掌握各种数据分析工具。 掌握各种数据分析工具。数据分析师要精通SQL、 ...
2023-04-25CDA Level Ⅰ:随报随考,120分钟,80道单选题,每题0.5分,20道知识相关多选题+40道内容材料单选题,每题1分,线下上机答题,满分100分,60分以上通过。低于60,成绩D,60+,成绩C,75+,成绩B,85+,成绩A。证书不 ...
2023-04-07CDA Level Ⅰ: 随报随考,120分钟,客观选择题(单选+多选+内容相关+案例分析),线下上机答题。考点请参考CDA Level Ⅰ考试大纲。 CDA Level II: 随报随考,150分钟,客观选择题 ...
2023-04-07CDA Level Ⅰ: 随报随考,120分钟,客观选择题(单选+多选+内容相关+案例分析),线下上机答题。考点请参考CDA Level Ⅰ考试大纲。 CDA Level II: 随报随考,150分钟,客观选择题 ...
2023-04-07CDA Level Ⅰ: 随报随考,120分钟,客观选择题(单选+多选+内容相关+案例分析),线下上机答题。考点请参考CDA Level Ⅰ考试大纲。 CDA Level II: 随报随考,150分钟,客观选择题 ...
2023-04-07CDA LevelⅠ: 随报随考,120分钟,客观选择题(单选+多选+内容相关+案例分析),线下上机答题。考点请参考CDA LevelⅠ考试大纲。 CDA Level II: 随报随考,150分钟,客观选择题(单选+多 ...
2023-04-07数据分析师的职业是指在数字经济和人工智能时代,利用数据分析的方法和技术,为各行各业提供数据驱动的决策支持和价值创造的专业人才。 数据分析师的职业理解主要包括以下几个方面: 职业定 ...
2023-04-07大数据分析师是指能够利用大数据技术和工具,从海量、复杂、多样的数据中提取有价值的信息,为企业或组织提供数据支持和决策建议的专业人才。大数据分析师怎么理解,可以参考以下几个方面: ...
2023-04-07数据分析师业务理解是指数据分析师能够从业务的角度,了解数据的来源、质量、影响因素、价值和应用场景,能够根据业务需求设计合理的数据分析方案和指标体系,能够通过数据分析帮助业务部门解决 ...
2023-04-07数据分析师是一个在数字经济和人工智能时代越来越重要的职业,它是指利用数据分析的方法和技术,从海量的数据中提取有价值的信息,为企业和社会的决策和发展提供支持的专业人才。 数据分析师的工作 ...
2023-04-07数据分析师是指在不同行业中,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。数据分析师的工作内容和能力要求可能因行业和岗位而异,但一般来说,需要掌握以下几方面 ...
2023-04-07大数据分析师,顾名思义,就是利用大数据技术和方法来进行数据分析的专业人士。大数据分析师的工作,可以从以下几个方面来理解: 大数据分析师的目标:大数据分析师的目标是利用海量、多样、快速变 ...
2023-04-07数据分析师的工作,简单来说,就是利用数据来帮助企业或组织解决问题、优化决策、提升效率的工作。具体来说,可以分为以下几个步骤: 明确分析目的:这是数据分析的第一步,也是最重要的一步,需要 ...
2023-04-07数据分析师,就是利用数据来帮助企业或组织解决问题、优化决策、提升效率的专业人士。数据分析师的工作,可以从以下几个方面来理解: 数据分析师的目标:数据分析师的目标是根据业务部门或客户的需求和 ...
2023-04-07数据分析师需要理解的内容主要有以下几个方面: 数据分析的目的和价值:数据分析师需要明确自己的工作是为了什么,数据分析能够为企业和社会带来什么样的价值,如何通过数据分析实现目标或解决问题 ...
2023-04-07CDA Level Ⅰ: 随报随考,120分钟,客观选择题(单选+多选+内容相关+案例分析),线下上机答题。考点请参考CDA Level Ⅰ考试大纲。 CDA Level II: 随报随考,150分钟,客观选择题 ...
2023-04-07数据分析师是一种利用数据来帮助企业或组织解决问题、优化决策、提升效率的职业,需要具备以下几方面的要求: 数据分析能力:这是数据分析师的核心技能,需要掌握数据的收集、清洗、处理、分析、可视化 ...
2023-04-07CDA Level Ⅰ: 随报随考,120分钟,客观选择题(单选+多选+内容相关+案例分析),线下上机答题。考点请参考CDA Level Ⅰ考试大纲。 CDA Level II: 随报随考,150分钟,客观选择题 ...
2023-04-07数据分析师是一个非常有前途的职业,它需要具备数据收集、处理、分析、可视化和报告的能力,以及对业务场景和问题的理解和解决。文科生想要成为数据分析师,可能会面临一些挑战,比如缺乏数学和统计学的基础, ...
2023-04-07训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11