数据分析师

在sql查询中为了提高查询效率，我们常常会采取一些措施对查询语句进行sql优化，下面总结一些方法，供大家参考。 01 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 02 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 03 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0， 确保表中num列没有null值 ，然后这样查询： select id from t where num=0 04 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num=10 or num=20 可以这样查询： select id from t where num=10union allselect id from t where num=20 05 下面的查询也将导致全表扫描： select id from t where name like '%abc%' 若要提高效率，可以考虑全文检索。 06 in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描

一.目的： 1.不同城市数据分析师需求量； 2.总体薪酬分布； 3.不同城市薪酬分布情况； 4.数据分析师对经验的要求； 5.经验对薪酬的影响； 6.数据分析师在行业的分布情况； 二.分析步骤： 1.数据清理： 代码如下： out： 结论： 移除了无关数据，并将salary的区间分解成bottomSalary和topSalary，将‘应届毕业生’和‘不限’统一替代成‘1年以下’，且从输出结果中可以看出数据无缺失，可以进行后续的分析 2. 不同城市数据分析师需求量分析： 代码如下： out： 结论：数据分析师的岗位需求集中在北上广深以及杭州，尤其北京，需求量遥遥领先。杭州排名第四，可能是因为杭州是 互联网和电子商务企业的聚集地，而 互联网和电子商务企业对数据分析师的需求量更大一些，可以后续对招聘这些岗位企业的行业进行分析 3.总体薪酬分布情况： 代码如下： out： 结论： 此次分析是以薪酬区间的最低值为数据，与实际比会偏小。从结果可以看出： 1.大部分薪酬集中在5-10K每月和15-20K每月 3.数据分析师的上限也是蛮高的，但是只有极小数的需求 4.总体来说，数据分析师的薪酬还是不错的 3.不同城市薪酬分布情况： 代码如下： out ： 结论： 本次分析之分析需求大于100的城市，从输出结果可以看出，北京 薪酬分布中位数大约在15k，居全国首位。上海跟深圳紧接其后，两者

1、前言 最近（2018.4.1）在百忙之中开通了博客，就喜欢能够把自己所学所想沉淀下来，这篇是我开始系统学习python，称为数据分析师和算法工程师之路的计划，望有志于为同样目标奋斗的数据猿一起交流和学习。 2、Python学习计划 2.1 学习计划 （1）找一本浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。 （2）去找一个实际项目练手。（参照， Python的练手项目 ） 2.2 学习资料 《Python编程 从入门到实践》 、， 廖雪峰的Python教程 进阶书籍：《用Python玩转数据》、 《Python for data analysis》（利用Python进行数据分析）、《Python数据分析与挖掘实战》 、《Python Cookbook》（可以作为Python语言查询手册） 外文书籍下载网址： All IT eBooks 、 Library Genesis 、 Fox eBook - Free Download Site 、 Devalopment / Programming / AvaxHome 电子书：包含上述书籍（ Python电子书 ） 课程：密歇根大学的《学习使用Python编程并分析数据》 学习经验： 零基础学习Python数据分析 、 后续填坑 文章来源: python、数据分析师、算法工程师的学习计划

看到同学们会经常问，数据分析工作是怎么样的呢？怎么才能有业务思维呢？这些东西怎么来学习呢？说实话，这些东西仅仅是拼借着书籍很难理解深刻的。下面我们继续把 数据蛙 当作一个潜力公司，如果要理解深刻，先了解下 数据蛙的业务哈 ，(注意:下面的数据是随机生成) 一:以运营的视角来看数据分析工作 大家来想下，如果你和 数据蛙 的运营同学是搭档，那怎么才能把 数据蛙 这家公司运营的更好呢。运营同学负责用户增长、营业额上升，每天早晨肯定会首先看 交易金额 是否上升、用户是否增长了。但作为运营指标，仅仅考虑这 交易金额、用户增长数量 这两个指标肯定是不够的，需要把这些指标进行拆分，从不同的维度来看这一反应情况，考虑的维度主要有 地区 、 课程类别 、 时间 、 商户类别 等。所以就有下面的考虑指标了 不同地区交易金额、交易笔数 不同课程交易金额占比 不同城市的用户交易增长情况 不同时间交易金额、笔数 … 想想看，如果把不同维度相互组合展示所有的指标，那可不要展示好几十个呢？展示到PPT上也要好几十页了。我们作为 高逼格 的数据分析师，那样做确实不妥，还要手动的制作PPT，不如使用 Dashboard 自然流畅。 二:Dashboard 分块展示 销售Dashboard 大家可以自己观察下展示的内容，其中 Dashboard 可以在 时间、地区、不同客户 维度上相互切换组合

数据分析师（Data Analyst） ：负责从数据中提取出有用的信息，以帮助公司形成业务决策。工作内容包括：对数据进行提取，清洗，分析（用描述统计量，趋势分析，多维度分析，假设检验等统计常用方法对数据进行分析），总结结论并提出建议。数据分析师通常从业务团队那里获取需要分析的具体问题，并提供相应的解决方案。高级数据分析师还需要了解各种模型（如线性回归，决策树等），并能调包实现这些模型。 需要掌握的技能有：熟悉业务，会使用excel，ppt等基本工具，了解统计分析方法，会使用SQL从数据库提取数据，会编程语言和模型是加分项。 数据工程师（Data Engineer） ：开发，建立，测试和维护数据架构，为数据科学家获取数据提供方便。大多数公司把数据储存在不同的数据库和文件系统里，并且格式也不尽相同。数据工程师建立管道（pipelines）把数据转化为数据科学家可用的格式。（具体例子可见： https://www.dataquest.io/blog/what-is-a-data-engineer/ ） 需要掌握的技能有：能够构建分布式系统，创建可靠的管道，整合数据来源，构建数据存储系统，掌握传统的数据库知识，掌握大数据管理工具如Hadoop，Spark等。 数据科学家（Data Scientist） ：除了数据分析师所做的工作以外，还要掌握各种模型，并能用编程语言实现

标题为“数据分析师如何进行数据仓库建设？”，那么就先对数据分析师、数据仓库工程师这两种角色进行简单的描述。 数据分析师：根据主题分析需求，抽取对应的数据进行分析的人员。分析需求来源以及分析结果应用在此就不详述了； 数据仓库工程师：顾名思义，就是对数据仓库进行设计和实现的人员。设计模型及实现手段在此就不详述了。 那一名数据分析师在数据仓库建设中有什么优势呢？ 1、直接接触业务，对业务的理解更深； 2、对建设何种数据主题更有助于业务分析更有经验； 3、对数据更敏感，也更能快速确认数据异常的情况； 来源： https://www.cnblogs.com/sherial/p/11341706.html

python数据分析部分 1. 如何利用SciKit包训练一个简单的线性回归模型 利用linear_model.LinearRegression()函数 # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets regr.fit(data_X_train, data_y_train) 2. 例举几个常用的python分析数据包及其作用 数据处理和分析：NumPy, SciPy, Pandas 机器学习：SciKit 可视化： Matplotlib, Seaborn 3. 如何利用Numpy对数列的前n项进行排序 使用 argsort() 函数： x[x [: n-1].argsort ()] 4. 如何检验一个数据集或者时间序列是随机分布的 画lag plot（Correlogram：相关图），如果图上的点呈散乱分布，则为随机 5. 在python中如何创建包含不同类型数据的dataframe 利用pandas包的DataFrame函数的serias创建列然后用dtype定义类型： df = pd.DataFrame({'x': pd.Series(['1.0', '2.0', '3.0'], dtype