年龄20-30周岁,大专及以上学历,不限专业/经验/性别。
发布时间:2023-02-27 15:58:39来源:有考培训网综合
年龄20-30周岁,大专及以上学历,不限专业/经验/性别。
对数据分析有兴趣,有一定的抗压力与耐心、学习能力。
希望转行IT互联网、金融等高薪行业的各行各业人士。
有打算从事数据分析相关工作的广大应届毕业生和往届毕业生。
从事数据采集、整理、分析,发现问题,分析问题,得出结论,为公司的决策层提供数据支持,偏业务。
利用模型训练数据,从海量数据中挖掘规律,预测或分类对象,主要偏向编程和算法,对统计理论知识要求偏高。
主要负责以数据为导向提炼需求、设计、规划、项目排期至项目落地,以及后期的产品改进和优化等。
设计、搭建并维护基础设施,以提供数据收集、存储、处理、计算等平台,偏代码开发,需要在代码能力上弥补,但与纯技术栈的程序员相比需要一定的业务逻辑。
博为峰
很多人都认为大数据是一种流行技术,并将会继续存在。对于一些人来说,有些事情并不那么明确,这关系到大数据分析的未来发展趋势。很多新兴技术正在迅速发展。比较好的大数据培训班在哪?下面来看看:
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博为峰始终坚守教学品质,真诚服务学员。博为峰已先后为多家国内外企业输送软件技术精英,未来还将根据产业变迁和技术革新开设更多的紧缺人才实训项目:帮助更多的应届毕业生和职场新人找到满意工作,实现职业梦想;帮助更多的用人单位轻松招到可用之才,推动企业发展和产业进步。
作为中国较早成立的IT职业培训机构之一,博为峰先后创立了“51Testing”和“学掌门”两大培训品牌。
51Testing致力于软件测试人才培训,业务范围包含就业培训、企业内训、测试开发辅导班、软件测试认证等服务,被誉为“软件测试人才的摇篮”;
对于企业来说,需要在公司发展的战略高度去思考问题,所以企业数据分析过程中,需要应用数据分析技术,搭建好数据团队,进行数据指标监控体系搭建,当然还需要建立数据分析业务模型等,去寻求较优解及发展规律,应用数据分析思维框架,去找到规律、去发展、去寻找细节,进行抽丝剥茧,那么企业数据分析如何做到抽丝剥茧呢?下面就来提高数据分析学霸营给大家做一下分享。
1、一定要回归本质
进行数据分析的时候,首先需要大家明确数据分析的目标,然后对这一指标进行深入研究,主要表现在指标提升或者下降,从而进行业务决策。当然指标也有单一指标和衍生指标之分,衍生指标由一个或多个单一指标的计算得到,单一指标需要历经数据统计的前置筛选,建立逻辑联系,而衍生指标没有统计口径,需要借助组成其的单一指标进行。
2、拆解数据指标
指标由维度和度量组成,是数据统计业务的较小逻辑单元,想要更好的进行数据分析,就需要进行数据指标拆解,抽丝剥茧的量化以及拆分指标。
3、数据指标级别
(1)一级指标
它是衡量业绩的核心指标,是全公司都认可的,直接影响企业的战略决策目标,需要管理层和员工之间双向理解和认同,便于沟通和传达产品的活跃度。
(2)二级指标
属于一级指标的路径指标,如果一级指标发生改变,就可以借助二级指标,准确的找到问题所在,想要抽丝剥茧分析二级指标,自然需要拆解一级指标,从而进行产品数据分析。
(3)三级指标
它是对二级指标的路径分析,通过三级指标,能够借助基于历史经验和拆解,更加的定位二级指标波动原因,有着非常重要的意义。
对于数据分析人员,进行抽丝剥茧,才能总结出规律,从而具备解决问题的思维方式和能力,建立好这些思维方式,才能还原本质,找到规律不断进行业务提升。
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