数据分析

对于我们这些从事这一行业的人来说，我们总是发现科学家严重短缺。事情在变好之前，往往会变得更坏，因为对机器学习，AI和深度学习的需求正处在一个上升的趋势。结果就是，我们发现很多人冲着高薪，从其他职业转型。这样的结果很明显，雇主们面临的问题是：并不能为你的空缺职位找到好的候选人。

数据科学家是“比任何软件工程师都更擅长统计，比任何统计学家都更擅长软件工程的人”。

本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况。

要想做出数据驱动的决策，就必须是数据(而不是其他东西)驱动它。看起来很简单，但在实践中却很少见，因为决策者缺乏关键的心理习惯。

数据分析避坑必读：让人怀疑人生的七大悖论 。

如果你是职场新人，或者日常工作中时常感到困惑无从下手，不妨接下去看看，我相信一定能对你有所启发。

在美国，数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，薪酬也要比同级别其他职位高20%-30%，而且颇受企业重视。

不知道多少人信过这样一句话：“只有在这里谈梦想，别人才不会说你傻X”。有人来了，有人走了，有人留下了。他们高喊着“永远年轻，永远热血沸腾”。

“数据科学家”很可能是本世纪最性感的工作。但雇佣一个人绝不是这样。事实上，这对公司来说是非常痛苦的。对于有志于在核心数据科学领域获得那份完美工作的人来说，这同样是一件大事。

常见的数据清洗，预处理，，数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，用SQL一样可以实现（除了可视化，需要放到Excel里呈现）。SQL不仅可以从数据库中读取数据，还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果，从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。 但是，这个过程需要很熟练掌握SQL！ 本文就利用提取MySQL的数据，通过写SQL的数据…

业务分析是数据分析走向推动决策的第一步。

如何有效利用这些海量数据，抓住数据背后的商业价值是每个公司应该不断思考的课题。

本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。

零售大数据分析应用的四个阶段：集成展示、分析判断、预测未来、指导决策。

一起了解数据分析经典模型之贝叶斯理论。