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炸鸡来建房子
上海交通大学 数据分析师
发布于北京
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@小7和数分手拉手:
成为数据分析师之学习路线分享
一、岗位分析 数据中台数据分析:这种在规模比较大一点的公司会有专门的数据团队,负责各个业务线的数据分析工作,有专门的数据领导,不隶属于业务线。公司内部数据地位较高,数据权限较大。 数据科学家:一般归属于算法团队,主要做模型的理论研究及应用,日常工作内容多数时候在研究论文 业务数据分析:业务线下的数据分析师,主要为了快速的业务需求响应,日常工作主要是为了配合产品和运营做一些产出,数据权限及地位均不太高。 二、技能需求 1、统计学知识 ① 各种图形图表 ② 中位数、众数、均值、方差、标准差、相关系数、随机变量、离散变量、连续变量、贝叶斯公式、条件概率、自由度、峰度、偏度、相关性与因果性等等。 ③ 各种常见分布:二项分布、泊松分布、伯努利分布、均匀分布、正态分布、指数分布、卡方分布、F分布、t分布、Z 分布 ④ 大数定律与中心极限定理:切比雪夫大数定理、伯努利大数定律、辛钦大数定律、中心极限定理 ⑤ 假设检验P 值、置信区间、第一类错误、第二类错误、置信度、检验效能、单边与双边 2、业务理解 ① 整个公司的业务流程: 具体而言依公司而定,不同公司根据定位不同,有不同的业务流程。 比如一个新闻资讯类app, 我们可以通过内容和用户两侧进行分析,内容侧有整个的发文流程,如何从用户作者创造出作品,到呈现到用户面前,甚至于到后期作品的召回; 用户侧,则是从用户的来源渠道,到启动ap p, 再到在各个内容页的具体消费等等。 ② 场见业务分析思路: RFM模型 漏斗模型(AARRR模型) 多维度拆解归因5W2HPEST模型...... 3、SQL DDL数据定义语言: CREATE:创建数据库和表等对象(上传内容到新表、创建新表储存从其他表筛选过来的内容) DROP:修改数据库和表等对象(直接删除命令) ALTER:修改数据库和表等对象的结构(不常用)(用法:add 字段名、drop 字段名、modify column 字段名 数据类型 属性) DML数据操纵语言: SELECT查询表中的数据: select、from、where、group by、having、order by、limit 数据类型:int、float、char、varchar、string、date、array 嵌套查询: 1、标量子查询2、关联子查询3、普通子查询:①将子查询的结果列,作为主查询的取值范围 ②将二维表作为主查询新的检索表 表联结: 自联结 组合查询(union、union all) 内部联结(inner join) 外部联结(left/right/full outer join) 常用函数: 条件函数:if、case when、nvl、coalesce、isnull... 数值型函数:rand、round、floor、ceil... 字符串函数:length、concat、upper、substr、split、get_json_object、regexp_extract... 日期函数:from_unixtime、unix_timestamp、datediff、date_sub、date_add、date_format... 聚合函数:count、sum、avg、min、max、percentile、percentile_appro x... 转换函数:cast、convert 窗口函数: 排序函数:rank()、dense_rank()、row _number() 分布函数:percent_rank()、cume_dist() 前后函数:lag()、lead() 聚合函数:sum()、avg()、count()、max()、min () INSERT向表中插入新数据: 1、插入字段数据(完整行/部分行) 2、插入select中的内容 UPDATE更新表中数据: 既可以更新指定列的值,也可以删除指定列的值 DELETE删除表中数据: 根据where删除指定行的数据,当不指定条件时,删除全部数据,但表依然存在,相对而言,truncate table删除所有数据的速度更快。 DCL数据控制语言 在SQL语言中,是一种可对数据访问权进行控制的指令,它可以控制特定用户账户对数据表、查看表、存储程序、用户自定义函数等数据库对象的控制权。一般用不到。 4、Python python基础知识: ①变量、对象、自定义函数 ②数据类型:字符串、整数、浮点数、布尔值 以及各种数据类型对应的函数及转换函数 ③数据结构类型:列表、元组、集合、字典 以及各种数据结构所特有的功能和对应的函数 ④逻辑结构if语句for循环while语句 python知识进阶: pandas包:pandas功能相当强大,尤其是在数据清洗方面,我们日常需要掌握的是pand as的众多函数与numpy之间的相互转化... sklearn包:sklearn 包的主要功能是进行模型的搭建、参数调优及效果检验,但这些功能的实现都是建立在我们熟悉各个模型原理功能的基础上。 numpy包:常用功能--生成伪随机数、数组形状改变、四则运算与比较运算、广播运算、统计函数查看数组性质、numpy数组与pandas的DataFrame之间的相互转化... 此外还有很多使用频率没那么高的包,比如seaborn、matplotlib.pyplot、time、datetim e、math 等等,具体使用时,可以去查看功能。 5、excel 数据相关: ①公式与函数:例如:VLOOKUP、COUNT、MAX、RAND 等等。 ②数据计算:分列、删除重复项、合并计算、模拟分析等等。 ③数据处理 排序:简单排序、多关键词排序、自定义排序 筛选:自定义、高级、搜索功能 分类汇总:.... 图表相关: ①普通图表:常用图表、设置标签、添加趋势线、更改布局等等。 ②数据透视表 ③单元格创建图形 6、模型搭建分类模型:①有监督:朴素贝叶斯 KNN LR SVM 树模型(单分类模型:ID.3、C4.5、CART boosting模型:AdaBoost算法、GBDT算法(XGBoost、LightGBM) bagging 模型:随机森林 孤立森林) ②无监督: K-means DBSCAN 聚类 层次聚类 高斯混合模型 自组织映射神经网络 神经网络 回归模型: 线性回归LASSO回归岭回归神经网络也可以用作回归模型一般以CART树为分类器或基分类器的模型也可以用作回归,但日常使用频率不高。 模型搭建中的问题: 样本不均衡: ①采样途径解决(过采样,常用S M O TE算法;欠采样,减少多数类样本的数量。) ②惩罚权重(带权值的损失函数、难例挖掘。) 特征加工:①数据的解码:列表、字典、时间戳等各种形式的数据的前期处理操作。②数据清洗:对重复值、缺失值、异常值等的处理。③特征归一化:线性函数归一化/零均值归一化④离散特征处理:序号编码、独热编码、二进制编码 特征降维:假降维:PCA算法降维真降维:线性判别分析R FE筛选变量树模型的特征筛选聚类筛选特征变量 模型评估:过拟合与欠拟合: 由此衍化而来的误差、方差、偏差问题。 评价指标: ①预测问题 MSE、RME、MAE、MAPE等。 ②二分类问题准确率、精确率、召回率、F1值、ROC 曲线、AUC值、KS曲线、PR曲线等。 ③多分类问题 混淆矩阵 模型验证方法: Holdout检验、交叉检验、自助法 超参数调优: 网格搜索、随机搜索
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