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大数据分析工程师要掌握什么知识

大数据分析工程师要掌握什么知识？

大数据一词越来越多地出现在政府工作报告和规划中，对大众来说，“大数据”也不再是新鲜事物，而且大数据已经逐渐渗透进我们生活的方方面面。那么，程序员们要掌握哪些技能才能顺应时代的发展呢？千锋教育为大家进行一个详细的介绍。

1.推进大数据的背景

要是自己的专业不是数据相关专业怎么办?不用担心，如果你想要致力于数据研究工作，专业对口与否不会成为一项阻碍。致力于研究物理学、生物学、政策科学以及心理学的专业人士每天都要面对大量的数据，他们都要掌握一定的数据分析专业技能，将大数据方法融入自己的专业研究将会使得工作轻松很多。如果你从来都没有接触过数据分析的工作，也不必过于担心。在绝大多数敏感场合权衡大数据的是你的专业技能、见解及分析，你需要做的是将自己的工作领域与大数据相挂钩。

2.大数据的工作类型

关于大数据基层建构最基础的是怎样让数据变得像资产那样具有价值，因此

这些基础性的工作包括研发和维护必要的软件和硬件，一个云计算环境因其伸缩属性需要配备良好的数据处理设备。大数据的管理依赖于良好的大数据基层建构，通常来说，一般的数据库管理工作者更容易成为数据操控的专家。他们已经具备了一般的数据库管理方法，但是他们也要跟进大数据的进程。大数据的管理和数据库的管理并不一样，大数据通常都是非结构化的，而数据库的数据一般是结构化的，大数据中的每个数据都特定地从属于某个类型，管理大数据显然要复杂很多。在大数据领域，统计学是一门重要的学科，掌握统计学相关知识的人员可以轻松地分析编译数据。目前的统计学科有不少先进的数据处理方法，但是掌握起来却不轻松，这都离不开数据基层建构、数据管理人员预先对数据分类处理等手段的支持。

数据可视化专家也是大数据产业需要的人才。在大数据分析中一个很重要的方面是及时将数据分析结果呈现给决策者，通常决策者并不具备专业的数据分析能力。最后，大数据时代还需要的一类人才是机器学习专家。当数据量太大超过人们的处理能力范围之外的时候，就需要机器来帮助人们解决问题了。机器学习基于自我学习算法，这些计算程序能自动地提升机器的分析能力，并通过每个数据的特征和不断犯错来提高精确度。

3.大数据时代应该掌握的技能

大数据时代自我学习是很重要的，大数据的推进是一个动态过程，需要不断地更新学习。为了在这样一个环境生存下来，我们应该不断学习新技能，不断尝试使用新方法。最成功的大数据工作者不仅仅只是一个会熟练玩弄数字的人，还需要拥有商业思维。每一家公司都会趋向于从大数据的分析结果中汲取可以获利的信息，他们通常都在挖掘这样一类人群：会将策略信息与公司中长期战略良好

地衔接起来的人才。因此，纯粹对数据加以分析而不与实际相联系的话，那么就没有多大的分析价值了。

所以千锋教育认为，大数据的学习需要时间的积累，才能取得最终的成功。

游戏数据分析基础知识

时间 2015-1-31 数据分析——基础知识一、新登用户数日新登用户数每日新注并登录游的用户数周新登用户数本周7天日新登用户数累计之和新登用户数：本 30天日新登用户数累计之和可解决的问题： 1)渠道贡献的新用户份额情况 2)宏走势，是否需要进行投放 3)是否存在渠道作弊行二、一次会话用户数日一次会话用户数即新登用户中只一次会话，且会话时长于规定阈值周一次会话用户数：本周7天日一次会话用户数累计之和一次会话用户数：本 30天日一次会话用户数累计之和可解决的问题： 1) 广渠道是否刷量作弊行

2)渠道广量是否合格 3)用户导入是否存在障碍点，如网络状况载时间等; 4)D步SU 于评估新登用户量，进一分析则需要定活跃用户的一次会话用户数三、用户获取本 CAC 用户获本义广本/ 效新登用户可解决的问题： 1)获效新登用户的本是多少 2)如何选择确的渠道优化投放 3)渠道广本是多少四、用户活跃 Activation 日活跃用户数 DAU ：每日登录过游的用户数周活跃用户数 WAU 截至当日，最一周含当日的7天登录游的用户数，一般按照自然周进行计算

活跃用户数正AU 截至当日，最一个含当日的30天登录过游的用户数，一般按照自然计算可解决的问题： 1)游的心用户规模是多少游的总体用户规模是多少 2)游产品用户规模稳定性游产品周期化趋势衡量 3)游产品老用户流失活跃情况渠道活跃用户存周期 4)游产品的粘性如何正AU结合广效果评估备注正AU层级的用户规模化相对较小，能够表现用户规模的稳定性，但某个时期的广和版本更新对正AU的影响也可能比较明显外游命周期处于同时期，正AU的化和稳定性也是同的五、日参与次数 DEC 日参次数用户对移游的使用记一次参，即日参次数就是用户每日对游的参总次数可解决的问题： 1)衡量用户粘性日均参次数

入门大数据,需要学习哪些基础知识

大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括： 1.大数据概念 2.大数据的影响

3.大数据的影响 4.大数据的应用 5.大数据的产业 6.大数据处理架构Hadoop 7.大数据关键技术 8.大数据的计算模式后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下： 1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop 的安装与使用； 2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全； 3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算

数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.wendangku.net/doc/7712632074.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！

大数据工程师简历模板标准版

大数据工程师简历模板标准版张* 居住地：北京 E-mail：最近工作[1年6个月] 公司：XX有限公司行业：房地产开发职位：数据分析工程师最高学历学历：本科专业：电子商务学校：北京外国语大学求职意向到岗时间：一个月之内工作性质：全职希望行业：房地产开发目标地点：北京期望月薪：面议/月目标职能：数据分析工程师工作经验

2013/6—2014/12：XX有限公司[1年6个月] 所属行业：房地产开发信息部数据分析工程师 1.房产二手市场业务数据整理分析、各门店业绩情况整理分析; 3.参与公司数据仓库开发; 4.参与开发过程中的各项工作; 2012/8—2013/5：XX有限公司[9个月] 所属行业：快速消费品信息部首席信息官CIO 2.建立信息管理系统，从业务调研，系统开发，到后期实施全程主导参与; 2007/9—2012/6北京外国语大学电子商务本科证书语言能力英语(良好)听说(良好)，读写(良好) 基本情况姓名性别女出生日期 1985.11.21 民族汉族

婚姻状况已婚教育程度本科工作年限 4年群众现有职称无户口所在地山东省青岛市现居住地青岛市联系方式电子邮箱求职意向期望从事职位：数据分析师期望工作地点：青岛市自我评价 2、熟练掌握常用的数据挖掘方法，算法和相关工具、熟练使用SAS软件; 3、数据处理能力很强，熟练使用Office软件; 工作经历

单位性质：合资所任职位：数据分析师工作地点：青岛市职责描述： 1、根据业务需求，制定用户使用行为数据的采集策略，设计、建立、测试相关的数据模型，从而实现从数据中提取决策价值，撰写分析报告; 2、跟踪并分析客户业务数据，为客户的发展进行决策支持; 3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值; 4、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。单位性质：国企所任职位：数据分析助理工作地点：青岛市职责描述： 1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘，熟练制作数据报表、撰写评估分析报告; 2、独立完成用户行为特征与规律的分析，关注市场动态与风险，为产品方向提出合理建议; 3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和方法论; 5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。项目经验项目职责：

[数据分析] 神图数据分析师的完整流程与知识结构体系

干货&神图：数据分析师的完整流程与知识结构体系【编者注】此图整理自微博分享，作者不详。一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。（注：图保存下来，查看更清晰）作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如： Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量（超过的字符会被截断）。在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出

限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送；而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。（Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低）。当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： o数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 o数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 o生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 o生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。

从职场角度解读大数据工程师及岗位现状

从职场角度解读大数据工程师及岗位现状手机微信关注公众号ID：datadw 学习数据挖掘，研究大数据，关注你想了解的，分享你需要的大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘

工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。王昱尧认为，在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换—概括来讲，这是一个支持企业做出商业决策、发掘商业模式的重要群体。由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴[微博]集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”

大数据开发工程师的具体职责

大数据开发工程师的具体职责大数据开发工程师负责公司项目应用监测数据，分析软件大数据平台的代码开发。下面是小编整理的大数据开发工程师的具体职责。大数据开发工程师的具体职责1 职责: 1、负责公司大数据平台数据处理工具ETL、流处理平台等建设，功能规划，平台演进，维护调优等; 2、结合公司业务特征，负责公司数据仓库规划、数据仓库建设、数仓管理等; 3、负责大数据处理技术研究及新技术引进，参与超大规模实时/离线数据计算框架，存储、查询、可视化解决方案的设计，研发; 4、负责公司业务数据仓库模型建设及全业务数据域打通; 5、负责BI报表和可视化项目，和客户深度沟通，理解客户的业务挑战，提供解决方案，制定开发计划并执行，支持各单位日常数据需求和任务; 任职资格: 1、熟练掌握关系型数据库,例如：Oracle、Mysql、Vertica等;熟悉NoSql数据库，例如HBase、Redis、MongodDB 等;具备丰富的数据库管理和运维调优经验; 2、熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、

主数据管理，数据打通等; 3、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先，如Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase、Spark、Storm; 4、精通数据预处理、检验、清洗、分析方法，精通各种常用统计检验方法;熟练掌握一门或多门编程语言，并有大型项目建设经验者优先，如Java、Python、Shell和scala 等; 5、精通Linux，熟悉日常运维、搭建常见服务器、定位解决日常问题的能力，具备ETL开发经验优先; 6、良好的语言沟通与表达能力，有丰富的数据开发经验，较强的数据、平台、技术理解能力; 7、具备数学类、计算机类等相关专业统招本科及以上学历，具有3年及以上大数据开发工作经验，有互联网行业背景优先。大数据开发工程师的具体职责2 职责： 1、在hadoop平台进行hive/hbase/spark开发; 2、处理公司大数据平台产品的技术工作，包括存储、处理、分析、挖掘、架构设计、研发工作; 3、熟悉设计、构建和优化基于hadoop/Hbase的存储平台架构; 4、熟悉整体提升hadoop/Hbase/Storm/Spark集群的高可用性、高性能、高扩展特性;

新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告

新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告一、产生背景大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设，大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。当前，智慧医疗、智慧城市、精准扶贫以及其他相关高新技术产业都离不开大数据的支撑，大数据技术在我国得到了较为广泛的应用。（一）国家实施大数据战略，构建数字中国大数据被认为是“未来的新石油”，也被比喻为21世纪的“钻石矿”，在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用。2014年大数据首次写入政府工作报告；2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据正式上升为国家发展战略。随后国家出台了一系列大数据政策，覆盖生态环境大数据、农业大数据、水利大数据、城市大数据、医疗大数据、交通旅游服务大数据等多层次下游应用市场，加快实施国家大数据战略。同时，伴随大数据政策出台，各地政府相继成立了大数据管理机构，促进大数据产业发展，全国22个省区，200多个地市相继成立大数据管理部门。图1 各省大数据管理机构设置数量（单位：个）（二）大数据行业发展迅猛，产业规模巨大 2016年，工信部印发了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，全国大数据产业建设掀起热潮，目前已形成八大大数据综合试验区，建成100多个大数据产业园。伴随新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略逐步推动社会经济数字化转型，大数据的产业支撑得到强化，应用范围加速拓展，产业规模实现快速增长。通过对1572家企业的调查结果显示，企业对数据分析的重视程度进一步提高，65.2%的企业已成立数据分析部门，24.4%的企业正在计划成立相关数据部门。近四成的企业已经应用了大数据。在接受调查的企业中，已经应用大数据的企业有623家，占比为39.6%，垂直行业中如金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。此外，24.3%的企业表示未来一年内将应用大数据。对数据分析方式选择情况的调查显示，40.3%的企业采取实时处理动态数据并提供分析结果，占比最高；其次是分析历史数据和通过机器学习进行辅助决策，占比分别为32.3%和25.5%。不久的将来，随着人工智能技术的发展和应用普及，选择机器学习进行辅助决策的企业占比有望进一步提升。 2019年5月6日中国信息通信研究院发布《中国大数据与实体经济融合发展白皮书（2019年）》，书中综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，测算2018年我国大数据产业增速约

电商数据分析基础知识.doc

电商数据分析基础知识电商数据分析基础知识信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：

(1)流量类指标独立访客数(UV)，指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上种一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。页面访问数(PV)，即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。人均页面访问数，即页面访问数(PV)/独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标

好程序员大数据分析在企业运营中的作用

好程序员大数据分析在企业运营中的作用好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构，在大数据+人工智能领域取得了显著的成果，基于已有的业绩，好程序员推出高端大数据培训班，想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试，才能进入，越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪，今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用，让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用，大数据成为一个封口，人员紧缺，具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一：帮助企业分析目标客户数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。二：活跃率分析

活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。三：发现访问路径根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。一、商品推荐模型推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。二、交叉销售模型

数据基础知识及数据处理

数据处理（从小数据到大数据）一、小数据 1、信息的度量在计算机中：最小数据单位：位（bit） Bit: 0 或1 （由电的状态产生：有电1，无电0）基本数据单位：字节（Byte, B） 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB。 …… 2、不同数制的表示方法十进制(Decimal notation)，如120, (120) 10，120D 二进制(Binary notation) ，如(1010)2 , 1010B 八进制(Octal notation) ，如(175)8 , 175O 十六进制数(Hexdecimal notation) ，如(2BF)16 , 2BF03H

3、不同数制之间的转换方法（1）任意其他进制（二、八、十六）转换成十进制，可“利用按权展开式展开”。例如： 10110.101B =1×24＋0×23+1×22＋1×21＋0×20＋1×2-1＋0×2-2＋1×2-3 =22.625D 347.6O =3×82＋4×81＋7×80＋6×8-1 =231.75D

D5.6H =D×161＋5×160＋6×16-1 =213.375D （2）十进制转换成任意其他进制（二、八、十六），整数部分的转换可按“除基取余，倒序排列”的方法，小数部分的转换可按“乘基取整，顺序排列”的方法。（除倒取，乘正取）例，十进制数59转换为二进制数111011B

例:十进制数0.8125转换为二进制数0.1101B 同理：317 D= 100111101B = 475O = 13DH 0.4375D = 0.0111B = 0.34O = 0.7H （3）八进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆三位”的方法。(8421法) 例如：3107.46O = 3 1 0 7 . 4 6 O =011 001 000 111 . 100 110 B =11001000111.10011B （4）十六进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆四位”的方法。（8421法）

2018数据分析师考试大纲

2018CPDA 数据分析师考试大纲第一部分考试介绍一、考试目标数据分析师专业技术考试主要测试考生是否具备数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。侧重考查考生对数据分析知识的掌握和应用，借助数据分析知识解决实际数据分析工作和企业决策工作的能力，根据企业决策的需要，对各种相关数据进行分析和评估能力。考点涉及数据分析统计基础、数据获取、数据预处理、数据可视化、数据算法模型及客户数据分析、产品数据分析、营销数据分析、采购数据分析、物流数据分析、生产制造数据分析、智能供应链及投资收益风险分析等。二、考试科目及考试形式考试分为理论机考和实操笔试，考试时限分别为90 分钟和120 分钟，满分都为100分。 CPDA 数据分析师的认证考核采取全国统一时间，每年四次。三、教材与资料《数据分析基础》《营销数据分析》《供应链优化与投资分析》《战略管理》《面授讲义》是数据分析师考生必修必考教材与资料。四、知识点要求注释识记：要求掌握概念、熟悉理论、重点考试要求范围；理解：要求应知应会，非重点考试要求范围；应用：掌握实际使用方法，运用计算工具或分析软件进行实和分析，考试要求范围；了解：拓展性知识，非考试要求范围。第二部分考试内容根据数据分析师专业技术考试的考试目标、科目和考试形式等要求，数据分析师专业技术考试科目要点包括但不限于以下内容：一、数据分析理论知识数据分析理论知识是对考生数据分析基础知识的掌握程度的测试。数据分析基础主要从数据分析的整个流程去考查学生知识，其中涵盖了数据获取、数据预处理、数据可视化、数据分析算

大数据考试题含答案知识讲解

1 多选传统大数据质量清洗的特点有： A. 确定性 B. 强类型性 C. 协调式的 D. 非确定性 2 多选以下选项中属于数据的作用的是（）。 A. 沟通 B. 验证假设 C. 建立信心 D. 欣赏 3 多选数据建立信心的作用需具备的条件包括（）。 A. 可靠数据源 B. 多方的数据源 C. 合适的数据分析 D. 信得过的第三方单位 4 多选数据只有在与（）的交互中才能发挥作用。 A. 人 B. 物 C. 消费者 D. 企业 5 单选大数据可能带来（），但未必能够带来（）。 A. 精确度；准确度 B. 准确度；精确度 C. 精确度；多样性 D. 多样性；准确度 6 多选大数据的定义是： A. 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合 B. 任何超过了一台计算机处理能力的数据量 C. 技术 D. 商业 7 多选大数据五大类应用方向是： A. 查询 B. 触达 C. 统计 D. 预警 E. 预测 8 多选以下哪些指标是衡量大数据应用成功的标准？ A. 成本更低 B. 质量更高 C. 速度更快 D. 风险更低 9 多选大数据有哪些价值？ A. 用户身份识别

B. 描述价值 C. 实时价值 D. 预测价值 E. 生产数据的价值 10 多选大数据的预测价值体现在： A. 预测用户的偏好、流失 B. 预测热卖品及交易额 C. 预测经营趋势 D. 评价 11 单选什么是大数据使用的最可靠方法？ A. 大数据源 B. 样本数据源 C. 规模大 D. 大数据与样本数据结合 12 多选大数据是描述（）所发生的行为。 A. 未来 B. 现在 C. 过去 D. 实时 13 多选传统研究中数据采集的方法包括： A. 网络监测 B. 电话访谈 C. 对面访谈 D. 线上互动 14 单选大数据整合要保证各个数据源之间的（）。 A. 一致性、协调性 B. 差异性、协调性 C. 一致性、差异性 D. 一致性、相容性 15 单选分类变量使用（）建立预测模型。 A. 决策树 B. 分类树 C. 离散树 D. 回归树 16 多选（）是大数据应用的步骤。 A. 数据输入 B. 建模分析 C. 使用决策支持工具输出结果 D. 验证假设 17 多选避免“数据孤岛”的方法包括： A. 关键匹配变量 B. 数据融合 C. 数据输入 D. 利用样本框

大数据分析工程师(基础级)考试大纲

大数据分析工程师（基础级）考试大纲CBDA大数据分析工程师考试大纲是CBDA命题组基于CBDA大数据分析工程师等级认证标准而设定的一套科学、详细、系统的考试纲要。考纲规定并明确了CBDA大数据分析工程师认证考试的具体范围、内容和知识点，考生可按照CBDA大数据分析工程师考试大纲进行相关知识的复习。大数据数学基础（占比30%） 1 微积分基础 2 概率论与数理统计 3 线性代数 4 数值计算基础 5 多元统计分析数据分析基础（占比20%） 1 数据分析的基本流程 2 数据的描述分析 3 数据的推断分析 4 数据的相关分析 5 数据的回归分析 6 数据的可视化分析 Excel数据处理与分析（占比10%） 1 Excel函数及使用 2 Excel数据管理 3 Excel数据透视表 4 Excel数据可视化图表分析数据采集与预处理（占比10%） 1 数据采集方法 2 数据取样方法 3 市场调研 4 数据预处理方法 5 数据存储方法数据建模分析基础（占比30%） 1 主成分分析法（占比3%）、因子分析法（占比2%） 2 系统聚类法（占比3%）、K-Means 聚类法（占比3%） 3 对应分析（占比2%）、多维尺度分析（占比2%）

4 预测性分析法（多元线性回归（占比5%），逻辑回归（占比5%）） 5 时间序列（占比5%）参考目录 1 大数据数学基础，，人民邮电出版社，2017 2 实用多元统计分析（第6 版），[美]约翰逊，[美]威克恩著；陆璇，叶俊译，清华大学出版社 3 经济计量学，[美]斯托克（Stock J.H.）著；王庆石译，东北财经大学出版社，2005 4 数据库系统及应用（第3版），崔巍，高等教育出版社，2012

人教版初中数学数据分析知识点训练及答案

人教版初中数学数据分析知识点训练及答案一、选择题 1．某地区汉字听写大赛中，10名学生得分情况如下表：那么这10名学生所得分数的中位数和众数分别是（） A．85和85 B．85.5和85 C．85和82.5 D．85.5和80 【答案】A 【解析】【分析】找中位数要把数据按从小到大的顺序排列，位于最中间的一个数（或两个数的平均数）为中位数；众数是一组数据中出现次数最多的数据，可得答案．【详解】把这组数据从小到大排列，处于中间位置的两个数都是85，那么由中位数的定义可知，这组数据的中位数是85；在这一组数据中85出现的次数最多，则众数是85；故选：A．【点睛】此题考查众数与中位数的意义．解题关键在于掌握众数是一组数据中出现次数最多的数据；中位数是将一组数据从小到大（或从大到小）重新排列后，最中间的那个数（或最中间两个数的平均数），叫做这组数据的中位数．如果中位数的概念掌握得不好，不把数据按要求重新排列，就会出错． 2．某单位招考技术人员，考试分笔试和面试两部分，笔试成绩与面试成绩按6:4记入总成绩，若小李笔试成绩为80分，面试成绩为90分，则他的总成绩为（） A．84分B．85分C．86分D．87分【答案】A 【解析】【分析】按照笔试与面试所占比例求出总成绩即可. 【详解】根据题意，按照笔试与面试所占比例求出总成绩： 64 ?+?=（分） 809084 1010

故选A 【点睛】本题主要考查了加权平均数的计算，解题关键是正确理解题目含义. 3．在学校的体育训练中，小杰投掷实心球的7次成绩如统计图所示，则这7次成绩的中位数和平均数分别是（） A．9.7m，9.9m B．9.7m，9.8m C．9.8m，9.7m D．9.8m，9.9m 【答案】B 【解析】【分析】将这7个数据从小到大排序后处在第4位的数是中位数，利用算术平均数的计算公式进行计算即可．【详解】把这7个数据从小到大排列处于第4位的数是9.7m，因此中位数是9.7m，平均数为：(9.59.69.79.79.810.110.2)79.8 ++++++÷=m，故选：B．【点睛】考查中位数、算术平均数的计算方法，将一组数据从小到大排列后处在中间位置的一个数或两个数的平均数就是这组数据的中位数，平均数则是反映一组数据的集中水平． 4．某校共有200名学生，为了解本学期学生参加公益劳动的情况，收集了他们参加公益劳动时间（单位：小时）等数据，以下是根据数据绘制的统计图表的一部分．学生类型人数时间010 t ≤＜1020 t ≤＜2030 t ≤＜3040 t ≤＜40 t≥ 性别男73125304女82926328 学初中25364411

大数据开发工程师岗位的职责描述

大数据开发工程师岗位的职责描述大数据开发工程师负责大数据体系架构设计和应用产品的研究。以下是小编整理的大数据开发工程师岗位的职责描述。大数据开发工程师岗位的职责描述1 职责： 1、负责异构数据系统和大数据平台的集成与融合; 2、负责数据挖掘算法的设计及对海量数据进行挖掘分析; 3、负责分布式数据仓库平台、海量数据批处理平台、实时数据处理平台等系统开发; 4、参与海量数据处理，业务数据体系的设计、数据统计、分析及数据建模; 5、参与数据平台各系统的性能分析与系统优化，不断提高系统运行效率; 6、完成领导交办的其他任务。任职资格：

1、计算机及其相关专业，大专及以上学历。两年以上大数据应用经验; 2、具备实时处理框架的设计和开发能力，熟练掌握Storm、Spark streaming等大数据实时处理框架中的一种; 3、熟悉Spark 、R、Hadoop、Hbase、Hive、Elastic Search/Solr 等相关技术; 4、熟悉Scala、熟悉Linux开发环境，能进行shell脚本的编写; 5、具有较强的逻辑分析能力，高度的责任心及团队合作精神; 6、具有实际大数据项目的成功经验者优先考虑。大数据开发工程师岗位的职责描述2 职责 1、参与大规模数据快速查询系统的架构设计和开发; 2、大规模数据挖掘和机器学习算法的实现; 3、在线和离线海量数据分析平台的开发; 4、研究大数据前沿技术，提升系统的运维效率; 5、实现大数据基础架构平台的自动化运维。

任职资格 1、计算机相关专业,具有3年以上大数据开发经验，熟悉Java,Linux; 2、熟悉Hadoop大数据处理系统的开发,搭建及部署者优先; 3、熟练地处理数据模型、数据ETL以及存储管理; 4、熟悉HDFS/Hive/MapReduce/Kylin/HBase，能独自进行Mapreduce程序开发者优先; 5、熟悉分布式系统概念、架构，有大规模分布式系统设计、实现、部署等经验; 6、有较强的书面与口头沟通表达能力，独立分析、解决问题的能力。大数据开发工程师岗位的职责描述3 职责： 1、参与南方电网软件产品(项目)前/后台服务开发，要求高性能、高可用、高并发; 2、独立完成产品模块(项目)核心代码开发、业务代码开发、系统性能调优等工作;

数据分析数学基础

数据分析数学基础统计学：科学方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料，并在此基础上进行推断和决策的科学；归纳统计学/统计推断：通过样本分析来给总体下结论描述性统计学/演绎统计学：值描述和分析特定对象而不下结论或推断变量、常量、连续变量、离散变量、连续数据、离散数据自变量、因变量、函数、单值函数、多值函数数组阵列：原始数据按照数量大小升序或者降序排列，最大值与最小值的差为全距；组距、组限、组界、组中值、直方图与频率多边形频率分布=某一组频数/总频数累计频数分布/累计频数表，累计频数多边形/卵形线累计频率分布/百分率累计频数=累计频数/总频数 1、平均值/集中趋势的度量：趋向落在根据数值大小排列的数据的中心算术平均：加权算术平均： 2、中位数：一组数根据数量大小排列后的做兼职或者两个中间值的算术平均值 3、众数：一组数出现次数最多的那个数，众数不一定存在，也不唯一均值、中位数和众数之间的关系： 4、几何平均G 5、调和平均H 算术平均、几何平均和平均之间的关系 6、均方根RMS 离差/变差：数值数据围绕其平均值分布的分数与集中程度，常用的有全距、平均偏差、半内四分位数间距，10-90百分位数间距、标准差； 1、全距：最大值-最小值 2、平均偏差 3、半内四分位数间距 4、10-90百分位数间距 5、标准差 6、方差：标准差的平方离差度量间的关系 1、矩 2、r阶中心矩 3、偏度：分布不对称程度或偏离对称程度的反映 4、峰度：分布的陡峭程度，尖峰、扁峰、常峰态 1、概率 2、条件概率，独立和不独立事件 3、互不相容事件：两个或多个事件中，任意两个事件都不能同时发生 4、概率分布离散型：离散型概率分布连续型：概率密度函数、连续型概率分布 5、数学期望如果一个人活得S美元的概率为p，则他的数学期望=pS

大数据工程师岗位工作职责范本

岗位说明书系列大数据工程师岗位工作职责（标准、完整、实用、可修改）

编号：FS-QG-90576大数据工程师岗位工作职责 Big data engineer job responsibilities 说明：为规划化、统一化进行岗位管理，使岗位管理人员有章可循，提高工作效率与明确责任制，特此编写。简介:大数据(bigdata)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据工程师职位描述(模板一) 岗位职责: 1.负责数据分析、加工、清洗、处理程序的开发; 2.从事海量数据分析、挖掘相关工作; 3.负责大数据相关平台的搭建、开发、维护、优化; 4.对业务部门的数据分析需求给予实现与支持; 5.对公司的“数据驱动运营”的业务目标进行大数据架构方案实现。任职要求:

1.计算机相关专业，本科及以上学历，3年以上Java开发工作经验，学习能力突出; 2.熟悉hadoop生态系统内常见项目的使用(hdfs、hive、hbase、spark、zookeeper、yarn等)，具有python、spark、MapReduce开发经验，有实际大数据项目经验优先; 3.熟练掌握Oracle、MySql等主流数据库; 4.精通JAVA，熟悉基于J2EE的WEB架构设计，熟悉Web 开发流程，有丰富的WebMVC(Struts/SpringMVC、Spring，Hibernate/Mybatis等)开发经验; 5.熟悉Linux/Unix系统环境下的操作;熟悉Tomcat等应用服务器的配置和优化; 6.具有良好的沟通能力、组织能力及团队协作精神，有较强的分析和解决问题的能力。大数据工程师职位描述(模板二) 岗位职责: 1.大数据平台功能规划、设计; 2.大数据平台的设计、研发; 3.大数据平台实施、数据接入。

传统分析与大数据分析的对比知识讲解

传统分析与大数据分析的对比

“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB （PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。大数据分析用例基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。

客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。总结大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。