数据分析

导读：在Google、Amazon、Facebook、Uber、Airbnb等公司成功的背后，有这样一批人：他们可以将大量的数据变为有价值的金矿，例如，搜索结果、定向广告、准确的商品推荐、可能认识的好友列表等。没错，他们就是被誉为「今后10年IT行业最重要的人才」—— Data Scientist(数据科学家)。

今天我们就来看看国内三大互联网公司BAT招聘数据分析师赤果果的要求。

如何找到数据分析的工作？

推荐基本自己觉得不错、而且也比较适合数据分析新手入门的图书。

在了解了什么是数据分析师、数据分析师的基本素质，那么接下来需要学习什么，有什么好的学习资料呢？

大部分数据都是模拟趋势数据，要获得一个产品的绝对历史下载量是一件很难的事情，你要知道每个App都是分版本向App store或者安卓应用商店提交的，所以理论上我们需要看的是这个版本的下载量和活跃度。

近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。 最新的一个例子是采用 2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。 该数据集…

随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件?或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是中国统计网翻译的数据科学家面试常见的77个问题。

我总是在证明这样一个论点，即数据无处不在——并且很多都是免费的。在开始大数据分析之前，公司不一定要建立自己的大规模数据仓库。企业和政府将大量信息投入到公共领域的举措，使得每个人都能够获得海量数据。

希望成为数据分析师的知友们在学习过相关知识以后，做一份自己的数据报告，作为求职的敲门砖，展示已有能力。后来发现，我这个建议自以为干货，但其实犯了“给鸡汤不给勺子”的错误，很多人（>20个）发私信来问我报告到底怎么做……为了不违反我的人生准则之一——给鸡汤必须给勺儿，现在我就来帮初学者们梳理一下…

以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。

文/罗曼罗（友盟产品经理） 运营人员可能会遇到的事情：做渠道投放的时候，每个渠道都投放了，点击量特别高，但是激活量却只有个位数。点击量和激活数量都很高，但是留存率却很低。花了大量费用在渠道投放上，但是效果却并不好。 其实，在移动互联网生态中存在很多不为人知的渠道“刷量”工作室，这些工作室以非常低廉的…

之前有群友问，用聚类分析得到的树状图，怎么看？ 简单讲一下： 有下面这样的一个树状图 继续往左走，在出现第三条横线的时候，竖着切一刀 这样我们就把样本划分为3类 第一类：中国 第二类：日本和菲律宾 第三类：其他 你可以一直往左分，一直到1个样本一个群，看你自己的需求，分多少类，你自己做主，最主要是类…

亚马逊(Amazon.com)在利用户数据实现精准营销的方面有很多值得学习的地方。用户在使用亚马逊网站的过程中，很多行为都会被记录。亚马逊根据这些数据，不断勾画出每个用户的特征轮廓和需求，并以此为依据进行精准营销。

一、问答题 1、你理解中的分析师是什么样的？你觉得自己目前应聘分析师职位的优势是什么？并说明理由。 2、淘宝和天猫上每天都有大量的用户在线上购买，作为分析师可以从哪些角度对用户进行分析，同时说明清楚选取这个角度做分析的目的。 3、某银行信用卡模型建设过程中，申请评分卡模型训练过程出现过拟合的现象，请…