去年秋招的时候，面试数据分析岗位的学生非常多，但是普遍分析技能都比较薄弱，导致自己无法很快抓住机会，拿到相关职位的offer。但是，艰难的2020年已经画上了句号，发展与挑战并存的2021年也已拉开了帷幕。不论过去的你一年，你的生活是否顺遂，但在新的一年里，如果你能以梦为马，提升技能，相信你就能抓准机会，在今年的春招里崭露头角，成为更好的自己。那2021年数据分析前景怎么样？好不好？2021年想要

另一个方面是自己缺乏练习，很多人学课程，看书，从来不自己操作，老想寻找一些面试题、某企业级数据集拿来分析一下，看看自己的水平，要对胃口的数据集其实很少的，即使有，也是美化版的，很多综合性的演练你还是学不到的，还不如随便爬一些数据，越乱越好（对练习工具操作有巨大好处），然后在现有数据的基础上看看可以分析出什么？从大数据培训学校的角度来说，学大数据的学员一般都是专科及以上，具有统计学之类的知识，有一定

基于这个考虑，Guido 在开发 Python 时，不仅为其添加了很多 ABC 没有的功能，还为其设计了各种丰富而强大的库，利用这些 Python 库，程序员可以把使用其它语言制作的各种模块（尤其是C语言和 C++）很轻松地联结在一起，因此 Python 又常被称为“胶水”语言。R语言，顾名思义，它首先是一门计算机的编程语言，就跟传统的C语言，Java语言类似，但是，它又不仅仅是一门计算机语言。这

时下，很多小伙伴都发现数据分析行业是IT行业中的一个风口，也有很多对自己职业不满意的小伙伴，想要进军数据分析行业。那么，问题来了：**怎样进入数据分析行业？**你对数据分析行业了解吗？学完数据分析后，就只能做数据分析行业吗？诸如此类需要思考的问题非常多，但，很少有小伙伴能对此给出一个明确的解答。因此，今天我们就一起来找找这些问题的答案。**怎样进入数据分析行业？**你对数据分析行业了解吗？学完数据

对数据表中的问题进行清洗。主要内容包括对空值，大小写问题，数据格式和重复值的处理。这里不包含对数据间的逻辑验证。处理空值(删除或填充)我们在创建数据表的时候在 price 字段中故意设置了几个 NA 值。对于空值的处理方式有很多种，可以直接删除包含空值的数据，也可以对空值进行填充，比如用 0 填充或者用均值填充。还可以根据不同字段的逻辑对空值进行推算。Excel 中可以通过“查找和替换”功能对空值

其中当然离不开数学与统计学的知识，需要有微积分、线性代数、概率论与数理统计等相关的知识储备。数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在企业里面，数据分析可以帮助我们掌握企业的运营状况，商品的出售情况，用户的特征、产品的

最近几年，做的这些项目，大多与数据分析与算法应用相关。岗位虽然是算法工程师，但是与数据分析打得交道也很多，双管齐下，最后才能确保算法的落地。在几年前，我还想当然地认为做算法的就应该偏重算法研究与应用，可能数据分析相关的技术真的没那么重要，不过我很快意识到自己的错误，重新将数据分析放在一个重要的位置，去研究学习。结合过往经历，说下自己对算法设计和数据分析工作的一些浅显体会。1、数据分析行业的发展情况

右下角的浏览量高，但加购数低的，说明这个时候他的资源位置是好的，但是用户对这部分的产品并不感兴趣的，我们就需要对其进行相应的位置调整。用户分群和用户分层其实是相关联的，用户分群是对用户分层的补充，当用户差异性较大，层级上不能再做用户细分时，可以考虑将同一个分层内的群体继续切分，满足更高的精细化运营需要。除此以外，还可以针对流失高/留存高的用户群组进行一对一的用户行为分析，统计留存/流失用户的行为特

如果不参加数据分析师培训，不接受正统的数据分析师培训学习过程，你能保证，在周一到周五工作累得不想动的时候，在温暖的被窝睡着的时候，你会在周六的早上准时8点起来学习数据分析师培训的内容吗？成长是我建议出入职场的同学，第一考虑的要素，随着公司的发展，业务的丰富，数据的增加，我们得到的经验会越来越好，但是如果能力和技术没有得到很好的应用，即使公司再好，再大，对我们来说意义也不是很大，成长是第一要素，岗位

成功的数据分析师不仅要具有一定的资格和教育，还必须精通一些特定的工具。尤其是在数据采集，数据清理，数据仓库，数据分析，以及数据可视化方面。近几年，数据驱动对IT创新和企业业务发展都有好处，它从数据信息中获取价值，理解数据及其模式，然后从中预测和产生结果。今天我将通过我自身的数据分析实践，盘点数据分析的十大工具，让你的数据变得更有价值。1、RapidMinerRapidMiner 起初是德国多特蒙德