CDA数据分析师

帕累托分析模型，又称为80/20法则，基于帕累托原理，即在许多情况下，大约80%的结果是由20%的原因引起的。该模型通过分析数据，确定造成结果中大部分影响的关键因素，从而帮助决策者集中精力和资源解决最重要的问题。

无论是纵向对比、横向对比，还是标准对比，都能够将数据与标杆相对比，不仅方便了业务管理者对业务的判断和分析，同时也为业务决策提供了重要的依据。常见的对比分析法有纵向对比和横向对比，纵向对比是指对同一指标在不同时间下进行比较，横向对比则是在同一时间下，对部分与总体或部分之间进行的对比。本文将分享几种常见的对比分析方法，供大家参考。9、帕累托分析，又称二八分析，大量的实践表明，原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间本来存在着无法解释的不平衡，结果、产出或报酬的80％取决于20％的原因、投入或努力。

今天我们就来探讨一下，掌握这三个阶段所需的技能分别需要多少时间。

CDA数据分析师 出品作者：Khuyen Tran编译：Mika2012年，《哈佛商业评论》将数据科学家称为是21世纪最性感的工作。自此，数据科学家这个词变得越来越流行。多图预警 | 分析100万份数据告诉你，数据分析师到底需要哪些技能？从上图中可以看到在2016年到2021年，“数据科学”一词在谷歌的搜索情况。从中可见，在过去几年中，大家对数据科学的兴趣稳步递增。数据科学家不仅收入丰厚，而且该职业能让你利用各种技能，从现实世界的数据中提取有趣的见解，并通过你的分析产生影响。因此，它被称为21.

CDA数据分析师 出品作者：Elena Kosourova编译：Mika在本文中我们将通过探索一个很常见的用例——欺诈检测，从而了解数据分析在银行业是如何运用的。背景介绍银行业是历史上收集了大量结构化数据的领域之一，也是最早应用数据科学技术的领域之一。那么，数据分析是如何应用于银行业的？如今，数据已经成为银行业最宝贵的资产，不仅可以帮助银行吸引更多的客户，提高现有客户的忠诚度，做出更有效的数据驱动的决策，还可以增强业务能力，提高运营效率，改善现有的服务，产品并推出新的服务，加强安全性，并通过.

CDA数据分析师 出品作者：CDA资深讲师 张藉予编辑：Mika随着数据分析的不断应用与发展，用户画像已经广为人知。其中的核心原理就是对用户进行分群，而用户分群的主要逻辑就是将数据进行标签化。RFM模型是我们常用来分析客户价值的数据分析模型，使用这个模型分析后配合匹配的营销方法，能够让业绩进行大幅度提升。RFM模型具有分析结构简单，易用、数据容易获取等特性，通过这个模型可以衡量客户价值和创造利润能力。通过3个简单的指标，可以将客户按照价值分成8个类别，从而使用不同的销售策略提升业绩。下面给大.

CDA数据分析师 出品作者：Benjamin Obi Tayo编译：Mika对数据分析相关技能的掌握程度大致可以分为3个级别：基础水平，进阶水平和高级水平。今天我们就来探讨一下，掌握这三个阶段所需的技能分别需要多少时间。通常情况下，具有物理、数学、科学、工程、会计或计算机科学等学科背景的人，需要的时间相对更少。具体所需的时间取决于你的专业背景以及个人能够投入多少的精力和时间。1、基础水平（所需时间：6-12个月）首先是基础水平，希望从事数据分析领域的人群应该能够处理一般以逗号分隔值（CSV.

CDA数据分析师 出品来源：datacamp编译：Mika根据《韦氏词典》，数据指的是用作推理、讨论或计算基础的事实信息。基于这个定义，我们可以进一步得出：数据可以理解为是收集到的任何信息，可以使用、进一步处理和分析以获得见解。而且通常与计算机联系在一起，因为数据通常是在计算机中生成和存储的，然而数据存在的时间比我们想象的要长得多。数据的历史人类存储和分析数据的最早例子可以追溯到公元前18000年，当时人们发现史前人类使用计数棒进行初步计算。这些旧石器时代部落的人在木棍和骨头上刻上刻痕，以记录.

CDA数据分析师 出品作者：曹鑫编辑：Mika大家好，很多新同学问用什么软件来编写Python代码？我当然首推 Anaconda。它是目前国内外高校教学Python最流行的软件平台，包含了Python的环境管理、代码编辑器、包管理等，一键安装方便快捷。今天我们就来讲讲 Anaconda 的安装流程。01、下载软件首先是下载软件。进入官网 Anaconda.com，这就是首页。点击 Products，找到 individual edition ，也就是个人版本，这是免费的。点击进入之后，你.

CDA数据分析师 出品作者：Matthew Mayo编译：Mika今天我们来盘点一下有哪些用于深度学习、自然语言处理和计算机视觉的顶级Python库。我们尽力将每个库按预期的使用情况进行归类，希望这能对大家有所帮助。显然，现在并不是所有的自然语言处理和计算机视觉工作都是使用深度学习技术进行的，但随着趋势朝着这种技术的方向发展。所有包含的库都有对应的Github代码仓库，我们还列出每个库的在Github上的收藏(Stars) ，提交(Commits )，贡献者(Contributors)的数据，.

CDA数据分析师出品作者：CDALevel Ⅰ持证人岗位：数据分析师行业：大数据众所周知，规范性的网络爬虫可以帮助Decision-maker在低成本下获得想要的信息，不仅如此，做科研、写论文、包括现在的大学生都可以利用该技术获得相应的数据。在数据为王的时代，网络爬虫是每个coder都需要必备的技能。然而，随着爬虫事业的发展，网站也开始部署了一些反爬虫措施，最典型的莫过于12306等网站。其中，验证码是常用的表单登录反爬虫措施。coder在编写程序爬虫的时候或多或少都会遇到验证码的人机判别。当然，验

CDA数据分析师 出品编辑：Mika在本中，我们将探讨一下如何能成为一名SQL开发人员，以及需要哪些技能和特质。在浏览在线招聘信息时，你会发现SQL仍然是商业智能和数据科学等领域的热门技能之一。那么，为什么不试着成为一名SQL开发人员，并将其作为数据相关领域职业生涯的开端？首先，我们将探讨SQL开发人员在一家公司要充当怎样的角色，然后我们将重点介绍完成这项工作所需的技术和软技能。我们还将讨论公司在招聘时所要求的教育情况和工作经验。最重要的是，我们将提供有关世界各地SQL开发人员预期工资的信息。.

CDA数据分析师 出品作者：曹鑫编辑：JYD我真遇到了上百万行的 Excel年底到了，我想把公司历年的销售明细和指标等业务数据放在一起透视做分析，觉得这样很方便，但是无奈一张表就50多万行，好几年的数据加在一起有两三百万行，受 excel行数限制，我只能将数据按年分开，一年一张表，每张表里的表头项目都是一样的。业务发展越来越大，数据的规模会越来越大，在初期的时候，还觉得Excel 够用了，但是当 Excel 规模的数据量不断增加，我们开始发现打开 Excel 越来越慢，操作一下 Excel .

CDA数据分析师 出品作者：Ivo Bernardo编译：Mika数据分析模型有不同的特点和技术，值得注意的是，大多数高级的模型都基于几个基本原理。当你想开启数据科学家的职业生涯时，应该学习哪些模型呢？本文中我们介绍了6个在业界广泛使用的模型。目前很多舆论对机器学习和人工智过度追捧，当你想建立预测模型时，这会让给你不禁思考，是不是只有很高阶的技术才能解决问题。但当你自己试着编程后才会发现，事实实际并非如此。作为一名数据工作者，你面临的很多问题都需要将几个模型组合起来解决，而且其中大部分模型已经.

CDA数据分析师 出品作者：Elad Cohen编译：Mika作为一家技术公司的副总裁，我在管理数据科学部门时，还需要处理大量的招聘工作。通常，招聘人员在一份简历上花的时间平均只有7.4秒。一个抢手的职位可能会吸引到一百余人投递简历。在本文中，我将教你几个技巧，帮助你在求职过程中让你的简历脱颖而出。下面我将分享一下，在快速筛选数据相关职位简历时，我最看重的这7点。01、以往的数据相关经验在浏览简历时，我会快速看看你以前的职位，看是否与数据挂钩，有数据相关工作经验。比如具体有数据相关项目的.

CDA数据分析师 出品作者：Andrew Lombarti编译：MikaKaggle是一个很流行的数据科学竞赛平台。在上面，你不仅可以参加各种数据分析题竞赛，还可以通过各行业的真实数据集来实践自己的技能。在本文中我们将介绍10个数据集，从适合新手小白到高级进阶人群的都有。这些数据集非常有趣，而且还很适合在面试前练习技能。下面让我们一起来看看吧！01、泰坦尼克号数据集（初级）泰坦尼克号数据集是Kaggle上最热门的数据集之一。这是一个很好的入门数据集，当中涉及到13个变量和超过1500个记录.

CDA数据分析师 出品作者：Terence Shin编译：Mika学习数据分析绝非易事，有无数种工具和资源可供使用。因此，有时会让我们很难弄清楚该学习什么技能，该使用哪种工具。在本文中，我们就来给大家介绍一下——数据分析中最常用的10个Python库。看看这些库你都用过吗？01、Pandas在数据分析师的日常工作中，70%到80%都涉及到理解和清理数据，也就是数据探索和数据挖掘。Pandas主要用于数据分析，这是最常用的Python库之一。它为你提供了一些最有用的工具来对数据进行探索、清理.

CDA数据分析师 出品作者：Frank Andrade编译：Mika作为一名数据工作者，我特别喜欢用Python创建美观且易懂的可视化图表，而且技术难度小，不会花费大量时间。交互式可视化也是如此，因此我花了很长时间寻找Python中好用的库。能创建交互式可视化图表的库有很多，但当使用Pandas时，很容易遇到各种各样的问题。今天，我就来手把手教你如何直接使用Pandas创建出交互式可视化效果。01 安装库为了轻松创建交互式可视化，我们需要安装Cufflinks。这是一个将Pandas与Plo.

CDA数据分析师 出品作者：Natassha Selvaraj编译：Mika导读：由于新冠疫情，一年多前我失业了。在失业后，我自学了数据分析，如今我的收入翻了三倍。大约18个月前，正值新冠疫情爆发最严重的时期，我失去了工作。之前，我在大学期间做兼职家教。我获得的课时费被用来支付伙食费、汽车加油等费用。随着疫情防护政策的升级，要求停课停学，居家隔离，我也不能再去学校了，被迫在家自习。一开始这看起来很糟，但我意识到这能让我有更多的时间。我开始尝试在这段时间里提升自己的技能。在做了一些研究后，我发.

CDA数据分析师 出品编译：Mika如果我们把人类文明想象成汽车的话，那么软件开发行业就相当于汽车的引擎，编程语言就像引擎的燃料。2021年很快就要结束了。如今，软件开发行业正以前所未有的速度在全球蓬勃发展。在不久的将来，该行业在全球收入预计将超过3000亿美元。在越来越多的行业，拥有数据思维能力，会编程语言也变得日益重要，能够编写计算机程序也成为了当下最值得学习的技能之一。在数字经济的新形势下，跟随技术潮流的发展来学习新技术是十分必要的。2022年，你有计划新学一门编程语言吗？在本文中我们列.

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主成分分析X1 GDPX2 人均GDPX3 工业增加值X4 第三产业增加值X5 固定资产投资X6 基本建设投资X7 社会消费品零售总额X8 海关出口总额X9 地方财政收入#-- coding: utf-8 --“”"@author: CDA教研组申明：CDA版权所有官网：http://edu.cda.cn“”"导入数据#1.导入数据import pandas as pdmodel_data = pd.read_csv(“cities_10.csv”,encoding=‘

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层次聚类-- coding: utf-8 --“”"@author: CDA教研组申明：CDA版权所有官网：edu.cda.cn“”"第一步：手动测试主成分数量1、导入数据 （CDA版权所有）import pandas as pdmodel_data = pd.read_csv(“cities_10.csv”,encoding=‘gbk’)model_data.head()data = model_data.loc[ :,‘X1’:]data.head()#- 2、查看相关系

CDA数据分析师 出品作者：Mika数据：曹鑫天气越来越冷，又到吃火锅的季节了。对于吃货们来说，没有什么是一顿火锅解决不了的事情，如果有，那就两顿！特别是在寒冷的冬季，约上亲朋好友围坐在一起，来上一锅热气腾腾的火锅，边涮着食材边谈天说地，满满的人间烟火气，别提有多惬意了。在民以食为天的中国，历史悠久、食材和底料蘸料搭配丰富的火锅是当仁不让的第一大品类美食，这也是各省人民舌尖上最大的共识。数据显示，每年11月份到次年一二月份，都是最多人涮火锅的季节。那么中国人到底有多爱吃火锅？火锅有哪些细分品.

CDA数据分析师 出品作者：CDA教研组编辑：JYD聚类算法是属于无监督的机器学习方法；机器学习里把算法分为有监督和无监督的算法，所谓有监督，即我想研究的数据集有目标数据，白话点就是建模里大家常说的那个y，如我想基于公司数据库已经有的相关数据集训练一个模型，用来预测客户是否会流失，从数据库中得到的数据集里是有一个特征（一列）是客户是否流失的，可能1代表流失，0代表不会流失；但业务的初期或者数据库中没有该特征，即手中无y，那该怎么办？如对客户进行价值分群，此时对于这种目标明确，但确实缺少y这一列这种分.

CDA数据分析师 出品作者：Darshil Parmar编译：Mika【导读】数据科学、机器学习和数据工程到底有什么区别？本文带你看懂。数据科学是一个广泛的领域。因为它是如此的多样化，我们很难具体定义数据科学家要做些什么。但最重要的是，我们要认识到，数据科学是一个过程，而不仅仅是一个职位名称。数据科学可以应用于许多不同的领域，可以用来做许多不同的事情。如今数据科学、机器学习和数据工程正在以非常快的速度发展。2011-2027年全球大数据市场规模预测数据来源：Statista随着数.

CDA数据分析师 出品编译：Mika【导读】目前在 GitHub 上的全球开发者用户共有 7300 万+，其中来自中国的开发者用户已达 755 万，位居全球第二，JavaScript 成为最受开发者欢迎的编程语言，Python位居第二。近日，全球最大开发者社区GitHub 最新出炉了2021 Octoverse 报告。报告中强调了开发者社区多样性的增加以及许多其他有趣的趋势。下面让我们看看在即将过去的2021年，开发者社区又发生了哪些有趣的现象，展现了哪些行业动态吧。去年，人们开始进行远.

众所周知，无论是一个国家还是一个企业，在制定决策策略的时候，都不会询问每一个人的意见，对于国家而言，通常会收集各行各业代表的意见；对于企业而言，则是会选择一些有代表性的人员来进行意见调研。同理，当我们需要对大量数据进行分析时，是否一定要纳入很多变量来构建模型呢？比如逻辑回归模型可纳入的变量个数是比较少的，那么当变量个数成千上万时，还可以来构建逻辑回归模型吗？此时，就需要引入维度分析的思想。即选取一些重要维度中有代表性的变量来进行分析。比如某电信公司想要预测客户是否流失，而影响客户流失的维度有很多，比如.

CDA数据分析师 出品作者：曹鑫01、如果你是一个财务人员我知道，一说到数字经济，数字化转型，数字化人才，你第一感觉就是：跟我有半毛钱关系。诶，不要着急！至少 Excel 你天天在用吧？只不过你可能用的最多的就是复制粘贴记录一下数据。你不要怀疑，这高低、左右，都算是数字化技能！因为数字化技能的核心就是数据能力，而且数据能力贯穿着公司业务全流程的每个环节，这也是为什么说，数字经济时代的新生产资料是数据！看看这张数据能力图，分成四个层面：需求层、数据层、分析层、输出层；第一层是需求层，是目标确定的过程.

CDA数据分析师 出品作者： tukey数据科学爱好者知道，在将原始数据输入到机器学习模型之前，需要对其进行大量数据预处理。为此，需要遵循一系列标准来准备数据，具体取决于手头问题的类型（回归或分类）。这个过程的一个主要部分涉及以所有可能的方式评估数据集，以找到有价值的相关性（彼此和目标之间的特征依赖性）并排除噪声（不一致或异常值，即不合格的数据点）。要探索任何数据集，Python 是可用的最强大的数据分析工具之一，此外，还有同样强大的 Python 库可以更好地可视化数据。因此，为了使数据更有意义或从

CDA数据分析师 出品作者：曹鑫双十一到今年已经是13个年头，每年大家都在满心期待看着屏幕上的数字跳动，年年打破记录。而 2019 年的天猫双11的销售额却被一位微博网友提前7个月用数据拟合的方法预测出来了。他的预测值是2675.37或者2689.00亿元，而实际成交额是2684亿元。只差了5亿元，误差率只有千分之一。但如果你用同样的方法去做预测2020年的时候，发现，预测是3282亿，实际却到了 4982亿。原来2020改了规则，实际上统计的是11月1到11日的销量，理论上已经不能和历史数据合并预.

给大家分享新书《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的一篇内容。本篇文章将带你了解报表自动化的流程，并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战，篇幅较长，建议先收藏，文章具体的目录为：1.Excel的基本组成2.一份报表自动化的流程3.报表自动化实战当日各项指标同环比情况当日各省份创建订单量情况最近一段时间创建订单量趋势4.将不同的结果进行合并将不同结果合并到同一个Sheet中将不同结果合并到同一个工作簿的不同Sheet中Excel的基本组成

CDA数据分析师 出品导读：本文主要介绍SQL环境下的关联子查询，如何理解关联子查询，以及如何使用关联子查询解决组内筛选的问题。什么是关联子查询关联子查询是指和外部查询有关联的子查询，具体来说就是在这个子查询里使用了外部查询包含的列。因为这种可以使用关联列的灵活性，将SQL查询写成子查询的形式往往可以极大的简化SQL语句，也使得SQL查询语句更方便理解。关联子查询的执行逻辑在关联子查询中，对于外部查询返回的每一行数据，内部查询都要执行一次。另外，在关联子查询中是信息流是双向的。外部查询的每行数.

CDA数据分析师 出品作者：Mika数据：曹鑫在奶茶界，长沙网红茶颜悦色的影响力绝对不可小视，得到许多吃货的青睐。同时，去长沙喝一杯茶颜悦色，也渐渐成为了长沙旅行打卡的新标签。去年12月，常年“蜗居”长沙的茶颜悦色终于走出湖南，开到武汉，一时间成为热议的话题。当时队尾排队时长预计8小时，每人限购4杯。还有外卖小哥表示，即便掏100元一杯的跑腿费，都有人买。有网友调侃，与其排队8小时，不如从武汉坐高铁去长沙，这样说不定能更快喝到。▲ 图片来源于茶颜悦色官方微博01、除了打卡茶颜悦色凭什么让.

作者 Jeremie Harris编译 Mika我在招聘公司SharpestMinds工作，因此我看过许多数据科学方面的简历。同时我们也不断得到其他公司的反馈，了解到他们会面试哪些人，哪些人最终能顺利被雇佣。在了解数百家公司的招聘过程后，我们总结了哪些简历会受到公司的青睐，以及哪些简历不会被通过。注意，每家公司的要求各不相同。比如被谷歌聘用的人在其他公司也可能会落选。所以说，一份无可挑剔的数据科学岗位简历是不存在的。话虽如此，但简历中有些错误是致命的。在下文中，我们总结了简历中应避免的四个错误.

职场，就像是修罗场，有的人经历飞速成长阶段一步一步走向人生巅峰，也有的人迷茫在自己职场的方向，无法自拔。当然，职场上没有人不希望升职加薪，获得更多的晋升空间。疫情期间，大多数白领都经历了一些“职场灰暗时刻”。裁员降薪一度成为较普遍的现象，年长白领的工作机会在变少，年轻白领的工资缩水。面对不确定的大环境，唯一的确定因素就是自身职场竞争力。由此可见，一个人如果想混的开，关键在于他能给企业带来什么样的价值。如今，我们生活在数字化的浪潮下，在各行各业的发展中，数字化转型都是绕不开的话题。企业在发展过程中会遇

CDA数据分析师 出品编译：Mika【导读】研究表明，帮助人们应对信息过载最基本的方法之一就是将其可视化。用外行的话来说，这意味着把数据画成图形，甚至用数据来创建交互式的图表。八秒钟，能做些什么？能给鞋系上鞋带；用八秒钟，比尔·盖茨能赚2000美元；八秒钟，也能让尤塞恩·博尔特跑一百米…同时，这也是人类平均注意力持续时间的长度。当涉及到玩枯燥的商业报告时，时间可能更短。如今有65%的人群都是视觉型学习者，因此立刻抓住大家的注意力在当下十分重要。（注：视觉型学习者通过“看”学得最好，他们.

编辑：Mika数据：永洪科技【导读】回顾百年历史，中国铁路从开始的艰难曲折发展，到新中国成立后，在党的正确领导下，从设备落后、技术垄断到高速度高质量发展转变。截止2020年底，高铁运营里程达3.79万公里，稳居世界第一。翻开历史这本厚厚的书，看到了在峥嵘岁月中 中国背着我们一步步前行，历经几代人艰苦的奋斗，中国从“追赶者”变成“领跑者”。曾经的山河破碎，风雨飘摇，这100年来的中国到底做了什么 才完成这华丽的蜕变？铁路作为国家重要的基础性设施，国民经济的大动脉和百姓出行的交通工具，与民众有着不可.

CDA数据分析师 出品【导语】：今天我们来聊聊粽子，Python分析部分请看第三部分。又到一年端午节，作为中华民族的传统节日，传说粽子是为祭奠投江的屈原而传承下来的，如今吃粽子也成了端午的主要习俗之一。除了商场出售的琳琅满目的粽子，各家各户的妈妈和奶奶们也纷纷浸糯米、洗粽叶、包粽子。粽子的包法和形状也很有讲究，除了常见的三角粽、四角粽，还长粽、塔型粽和牛角粽等等。说到粽子的口味就更多了。粽子几乎每年都会引发咸甜之争，有句话说的是——吃货不分南北，口味必分甜咸。北方人吃粽子偏爱甜口，多以红枣、.