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成都加米谷數據分析課程

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	python基本語法	Python選擇與循環、Python字符串處理、可視化python編程、數據及類型操作、Python對象、數字、序列、Python映射和集合類型、Python條件和循環、Python文件和輸入輸出、python錯誤和異常
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項目實戰	個人用戶信用評估	針對脫敏的幾十個維度的用戶數據，以及銀行提供的黑名單，建立個人用戶的信用評估模型；在建模過程中涉及到用戶數據缺失值處理，特征篩選，特征量化，類別不平衡策略，模型參數調優；涉及到SPSS數據分析，pandas，sklearn工具的使用；通過該項目的學習，完整掌握各類數據分析軟件，分析流程以及相關算法。
	運營商數據統計分析	對運營商用戶真實瀏覽記錄，利用瀏覽數據分類，以及爬蟲抓取數據擴充標簽，統計用戶瀏覽行為，給用戶貼上對應標簽，針對個人用戶以及群體用戶的特征，進行相關數據推薦；涉及到數據全量與增量統計，實時計算，協同過濾等技術與算法，分布式爬蟲部署，以及反爬蟲策略；通過該項目學習，完整掌握數據抓取技術，海量數據實時計算，以及主流用戶推薦算法。
	電商網站評價情感分析	針對某互聯網電商平臺上的商品數據，抓取其評論數據，進行情感分析，并抽取評論關鍵詞，分析用戶關心的商品問題；涉及到爬蟲知識，數據篩選，清洗，去重以及貝葉斯，LDA算法等；通過該項目的學習，加深對數據處理流程的理解以及對自然語言處理知識的認識。
	股票數據擬合與推薦	針對網上獲取的實時股票數據，利用多種方法對數據進行短期擬合，評估擬合效果，并在擬合多支股票的基礎上，進行有價值股票的推薦；涉及到時間序列數據擬合，預警等技術；通過該項目的學習，加深對時間序列分析與理解。

成為數據分析師有什么要求

懂業務：從事數據分析工作的前提就是需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨特見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的實用價值。從另外一個角度來說，懂業務也是數據敏感的體現。不懂業務的數據分析師，看到的只是一個個數字;懂業務的數據分析師，則看到的不僅僅是數字，他明白數字代表什么意義，知道數字是大了還是小了，心中有數，這才是真正意義的數據敏感性。

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數據分析師具備哪些專業能力

數字和趨勢。看數字、看趨勢是最基礎展示數據信息的方式。在數據分析中，我們可以通過直觀的數字或趨勢圖表，迅速了解例如市場的走勢、訂單的數量、業績完成的情況等等，從而直觀的吸收數據信息，有助于決策的準確性和實時性。維度分解。當單一的數字或趨勢過于宏觀時，我們需要通過不同的維度對于數據進行分解，以獲取更加精細的數據洞察。在選擇維度時，需要仔細思考其對于分析結果的影響。

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