数据分析师

只有数据分析师才能看懂的十大吐槽。数据分析师也需要做程序，然而却没有神气身材。

数据科学家。当然能走数据挖掘路线是很多数据分析师的梦想，但算法和代码实现能力不是谁都能掌握的。

作为数据分析师，需要花费大部分时间来处理数据和分析数据。 通过与数据的紧密合作：收集数据、分析数据、汇总数据、解释数据等等内容，很快就会发现在沟通能力有所提升，尤其体现在术语和与其他数据分析师之间的交流上。简而言之，学习了分析学的语言，它可以使与其他分析师的交流变得非常直观和高效。 但是在企业中很可能会遇到某些特定的人，尤其是相关利益关联者，可能不太喜欢如此…

现在就是开始的最佳机会，立即开始学习，尽快解决实际问题。在学习的过程中，你会不断提升自己，最终让自己大吃一惊，要珍惜每个机会。

公开自己的弱点可能会感觉有点奇怪。写这篇文章的确会让我感觉不舒服，但是我写出来是因为它最终会帮助我成为一个更好的数据科学家。而且，我发现很多人，包括雇主们，会对你坦诚自己的弱点并探讨如何解决它们留下深刻印象。

数据预处理一方面是为了提高数据的质量，另一方面也是为了适应所做数据分析的软件或者方法。一般来说数据预处理步骤有数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约，每个大步骤又有一些小的细分点，当然了，这四个大步骤在做数据预处理时未必都要执行。

如果一个数据工作者长期从事取数工作，其价值确实会很小，为什么这么讲呢？

上班族可能是中国最累的群体，从996（早9点到晚9点，一周工作6天）到716（每天工作16个小时，一周工作7天），工作制不断刷新地铁上人类的疲惫程度。但上班族到底有多累，大数据来告诉你。

我是新上线的数据君，性别男，23岁，有对象（想不到了吧），But今年的七夕依然一个人过，本人深受打击，不由得回想起自己的脱单历程，顺便也让大家伙也感受下数据的神奇魔力。

我可能不会感到惊讶的是，随着数据量的增加，互联网一直在膨胀，以至于很难跟踪。如果在2005年我们几乎没有处理0.1 zettabytes的数据，这个数字现在刚好超过20 zettabytes，甚至估计到2020年达到惊人的47 Zettabytes。除了它的数量庞大，问题在于事实它主要是非结构化的。对人类来说，没有什么比向人工智能提供不完整或不准确的数据更有…

通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿时间不宜太长，每次模仿后都要进行总结，提升可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断创新，才能提高自己的分析水平。

咱们先来设想一个场景，一个会议室里坐满了人，正在做报告的年轻人西装笔挺，头发书的一丝不苟，PPT上列满了数据和图表，他正在论证一个什么东西。年轻人讲了很多，可是在台下听报告的一个穿着随意的大佬，有点不耐烦了：“你不用说那么多，我就问你几个问题。” 大佬问了几个问题，年轻人马上被难住，于是大佬否决了年轻人的整个方案。 我们对这个场景并不陌生，这可能是一次数据分…

十大数据分析方法，让你了解如何做好数据分析。

在本文中，我想跟大家分享我的求职历程，希望能帮助你收获自己心仪的工作。

AI的目标是开发出像智能一样行事的机器。