现在属于一个信息时代，各行各业都离不开数据分析师。想要学习数据分析的同学请看这里北京机械领域数据分析师，通过对中智瑞恒（北京）项目数据分析师事务所有限公司介绍？，先把北京数据分析岗位概况了解了，再去找工作更好，北京中安兴项目数据分析师事务所有限责任公司介绍？，北京哪里的数据分析师辅导专业？，北京的数据分析师班费用高吗？，我在京东做数据分析，一位京东数据分析师的工作日常，我是如何从机械工程师转到数据分析师，数据分析师就业分析报告?? 的了解，希望以上信息可以帮助到您。
1.中智瑞恒（北京）项目数据分析师事务所有限公司介绍？简介:中智瑞恒（北京）项目数据分析师事务所有限公司成立于2013年08月08日，主要经营范围为数据处理等。法定代表人:王晓明注册资本:100万人民币联系方式:地址:北京市朝阳区东三环中路39号建外SOHO23号楼(南办公楼)20层2307
2.先把北京数据分析岗位概况了解了，再去找工作更好这是一篇详解文章。2023年4月13日爬取拉钩网北京数据分析关键词得出的结果。共有四个部分:背景，爬虫，数据处理，分析总结*部分:背景想在北京找数据分析工作，可是自己不了解行情，怎么办呢？打开拉钩网，一看，哇，几十页内容，让人眼花缭乱的。思虑良久，还是写个爬虫，再把数据处理一下，作图看看。第二部分:爬虫可以根据城市与关键词选择爬取内容爬取字段为每条职位的["公司id","公司简称","公司全称","领域"， "职位id","职位名称","职位标签","学历要求","工作年限", "薪水","区域","公司大小","融资情况","发布时间","职位类型","职位优势"]并保存为文件，也可以存入Mysql数据库。爬取过程第三部分:数据处理用到的库:从数据库读取数据:根据职位id去重，Dataframe的info()函数查看信息:可以看到领域、区域、公司大小和融资情况未达到1300条，缺失少数数据，HR发布岗位时没填写，但这不影响分析。看一下各个公司需求量:groupby()为分组,count()计数，跟sql的group by，count效果一样,sort_values()对值排序，False表示降序。以下功能经常出现，弄成函数方便。作图:利用切片获取需求量的公司，设置字体文件以显示中文。这些需求量大的公司可以投简历试试。接下来，看一下职位都属于哪些领域:领域栏有一些顿号、空格，不利于分词，所以利用字符串的place()函数都替换成逗号，这里数据格式是Series，可以用转化成str，但()依旧是Series，处理后用split()分开成另一个数组，但这也会出现一些无用的空格，没关系，可以用drop()函数去除空的列。用两个饼图组合成环形图，并显示职位最多的前7个领域。了解领域需求，选择自己感兴趣的下手。这个数据用excel做个树状图也挺好看的。再看看岗位对学历的要求:本科学历一骑绝尘，读个*还是很有必要。了解一下工作年限的情况:按照岗位的工作年限要求做出图表，可以看出1-3年经验的岗位比3-5年少挺多，给新手的机会更并不是很多，这种市场供需不均衡的情况下，会迫使公司调整期望，所以经验不足的不必畏惧，勇敢地上。看看需求量与公司人数的关系:应用reindex()函数对索引重新排序，从而使图片按照期望顺序展示。可以看出公司越大需求越大。再看看融资情况与公司需求有没有什么关系:再看看北京不同区域的需求量:提供的岗位大部分在朝阳区与海淀区，一下子缩小了工作地区范围，不至于茫茫天地，无处寻跟。接下来处理薪水:薪水列为文本，处理后生成纯数字列，并分为*薪水列与*薪水列。然后，用describe()函数了解薪水的平均值，标准差，最小值，中位数，1/4分位点，*值。运用匿名函数lambda生成平均薪水列avgSalary。为什么用匿名函数呢？函数写太多了，不知道起什么函数名了。运用cut()分桶对薪水范围进行归类:薪水在10K-30K之间分布最多，中高级分析师收入不错。不同工作经验的薪水箱线图。第四部分:分析总结1.移动互联网、金融、数据服务以及O2O领域需求量大，投简历可以先考虑这些。2.美团点评、今日头条、滴滴出行、百度系可以试试，公司需求多。3.如果有了本科学历，可以胜任90%以上的职位，不必因为学历过于担忧。4.不要怕经验不够，勇敢上。5.选择地点*朝阳、海淀，其他地区需求太少，次要考虑。6.数据分析师平均薪资达18k，是个薪资不错的职业。###薪水数据来自拉钩网，取平均值的做法得到的结果仅作参考。###
3.北京中安兴项目数据分析师事务所有限责任公司介绍？简介:北京中安兴项目数据分析师事务所有限责任公司成立于2013年04月23日，主要经营范围为数据处理等。法定代表人:史桂新注册资本:100万人民币联系方式:官网地址:www.***.com地址:北京市朝阳区南磨房路37号1701-1703室(华腾北搪集中办公区号)
4.北京哪里的数据分析师辅导专业？现在这类培训中心有很多，报名前建议多家的试听一下，了解一下老师的考察情况如何，CDA数据分析师培训听很多同行提及过你可以考虑下。
5.北京的数据分析师班费用高吗？每个机构的收费还是存在区别，找到适合的培训班很重要，同事当时选择的CDA这里，采用现场面授+远程直播，线下项目案例沉浸式教学方式。专业的师资团队。
6.我在京东做数据分析，一位京东数据分析师的工作日常有人说:“种下一棵树*的时间是十年前，其次是现在”。任何时候，我们都应该抓住机遇，说不定就是改变你现状的一个机会。大家好，又是一年的尾声~ 抓住时间的尾巴，做个总结。这一年，入职京东，截至发稿前，我已经在职京东224天，从事数据分析工作，在本文，可以详尽的知道我日常所使用的数据分析工具，具体的数据分析方法。常用的数据分析工具和语言:EXCEL、SQL、Python、Power BI常用的数据分析方法:对比分析法、漏斗分析法、矩阵关联分析法、5W2H分析法除此之外，还有一些其他的一些数据分析方法，应用于具体的场景和业务类型，后续会逐一进行归类和分享，下面带你走进，我的数据分析工作日常，数据获取、数据清洗、数据可视化、业务分析、数据管理。常用的数据分析方法这里最常使用的方法有对比分析法、漏斗分析法、矩阵关联分析法、5W2H分析法，每一个分析具体到实际的业务场景。对比分析法所谓对比分析法，是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。对比分析法的特点是:可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少。对比分析法可分为静态比较和动态比较两类。静态比较是在同一时间条件下对不同总体指标的比较，如不同*、不同地区、不同*的比较，也叫横向比较，简称横比。动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数表示，如百分数、倍数等指标。通过对比分析，可以了解自身某一方面或各方面的发展水平在公司、集团内部或各地区处于什么样的位置，明确哪些指标是领先的，哪些指标是落后的，进而找出下一步发展的方向和目标。漏斗分析法漏斗图是一个适合业务流程比较规范、周期比较长、各流程环节涉及复杂业务过程比较多的管理分析工具，漏斗图是对业务流程最直观的一种表现形式，并且也最能说明问题的所在。通过漏斗图可以很快发现业务流程中存在问题的环节。单一的漏斗图无法评价销售在过程管理中行为是否规范。我们可以利用之前介绍的对比分析方法，对同一环节的前后效果进行对比分析，或对同一环节不同销售行为转化率作比较，得出具体结果。通过漏斗图的对比和转化分析，可以找出销售在过程管理行为中，哪些方面的行为过程较为薄弱，哪些环节的转换率较低，针对这种情况，有的放矢，各个突破，规范销售个人的业务行为。矩阵分析法矩阵分析法是指根据事物的两个重要属性作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。该方法以属性A为横轴，属性B为纵轴，组成一个坐标系，在两坐标轴上分别按某一标准进行刻度划分，构成四个象限，将要分析的每个事物对应投射至这四个象限内，进行交叉分类分析，直观地将两个属性的关联性表现出来，进而分析每一个事物在这两个属性上的表现，因此它也称为象限图分析法。矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时，为决策者提供重要参考依据。先解决主要矛盾，再解决次要矛盾，有利于提高工作效率，并将资源分配到最能产生绩效的*、工作中，有利于决策者进行资源优化配置。5W2H分析法5W2H分析法是以五个W开头和两个H开头的英语单词进行提问，从回答中发现解决问题的线索，即何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何时（When）、何地（Where）、如何（How）、何价（How much），这就构成了5W2H分析法的总框架。该方法广泛用于企业管理和技术活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。针对具体的问题，可以采用5W2H的方法，采用一问一答的方式，若是中途问题解决中发现瓶颈，考虑跟换解决问题的方式，以此达到解决问题的目的。一个成熟数据分析师的职业要求数据分析师的职业要求有哪些？数据分析师需要 懂业务、懂管理、懂分析、懂工具，还要懂设计，简称“五懂”。懂业务懂业务也是数据敏感的体现。不懂业务的数据分析师，看到的只是一个个数字；懂业务的数据分析师，则看到的不仅仅是数字，他明白数字代表什么意义，知道数字是大了还是小了，心中有数，这才是真正意义的数据敏感性。懂管理懂管理，一方面是搭建数据分析框架的要求，另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议，如果没有管理理论的支撑，就难以确保分析建议的有效性，所以数据分析师需要掌握一定的管理理论知识。懂分析懂分析是指掌握数据分析的基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效地开展数据分析。不论简单还是复杂的分析方法，只要能解决问题的方法就是好方法。懂工具懂工具是指掌握数据分析相关的常用工具。常用的数据分析工具有Excel、Anaconda、My SQL、SPSS等，建议先用好Excel分析工具。Excel是一款非常实用的数据处理、分析工具，它能解决、满足工作中的80%，同样，应该根据研究的问题选择合适的工具，只要能解决问题的工具就是好工具。懂设计懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然，图表的设计是门*问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，都需要掌握一定的设计原则。
7.我是如何从机械工程师转到数据分析师转眼之间转行数据分析快一年了，目前在携程担任做数据分析师，主要负责酒店客服方面的数据工作，正在算法的道路上前进。 首先先介绍一下自己的背景，我本科学的是机械方面的，研究生是在纽卡斯尔*读的机械工程，当时我的毕业设计是使用matlab仿真约束性固定的动力学轨迹方程，这算是我第二次接触编程。我*次接触编程是在*期间有个机械方面的前辈，我从她的研究方向中得知了神经网络一类的名词，由于对这些感兴趣我就去搜索了一下相关的知识点，这也是我*次接触到Andrew Ng的公开课，打开了一扇新的大门，不过由于研究生学的还是传统的机械结构设计，所以当时这方面的学习就落下了。后来回国进了一家做机器人的央企做机械结构设计，在工作了一段时间后发现自己的兴趣点果然还是不在结构设计方面，于是又开始断断续续的进行了数据方面的学习，在去年的九月份找到了自己的*份数据工作，在这份工作期间将以前学到的一些知识得以真正的运用到工作中，然后在17年1月加入携程。加入携程后，参与了一些*的数据项目以及参加了去哪儿的hackathon比赛，在这些过程中自己的技能也得到了很大的锻炼当然也踩过不少的坑，认识了一些自己的不足之处同样也找到了自己感兴趣的一些点。 为什么开始学些数据分析:作为一个机械画图的，其实我也很懵逼啊，我并不是一开始就了解数据分析，我刚一开始感兴趣的就像上面提到的神经网络，后来看了Andrew Ng机器学习的公开课，开始对机器学习感兴趣了，后来我就搜关于机器学习的一些资料，发现机器学习都伴随着数据分析这一类的话题，这才是我*次真正意义上的接触到数据分析。后来因为自己对本职的不感兴趣再加上阿尔法狗的热潮，机器学习又再一次的出现在了我的眼前，*不同的是这一次没有半途而废了。希望大家都能找到自己感兴趣的东西并坚持下来。 如何从零开始学习数据分析:接触一个新的领域人总会有一些不知所措，因为一切都是陌生的，所以我们需要一些过来人传授一些经验来消除这些陌生感，而且前辈们的经验也证明了这条路是可行的。当时我在知乎上疯狂的搜寻着如何转职称为一名数据分析师，非常感谢 @妖小琪 妖小琪:如何成为一名数据科学家？和 @卡牌大师 知乎用户:如何快速成为数据分析师？等前辈方面的答案，我基本上学习其实都是按照前辈们推荐的一些资料在进行着学习，同时也在coursera上看一些视频，在学习的过程中发现数学真的很重要！！！（重要的事情要加粗）在后续的算法学习中，数学占了很大的一部分，在这里还是推荐大家看已经被各种推荐的李航老师的《统计学习方法》以及周志华老师的西瓜书。另外在工作中一般使用的还是python，不过发现只会python的话还是会受限的，所以也在看一些Java的书籍，比较推荐大家使用《Java核心技术 卷一》。 这就是我当时转行前的一些想法和自己为转行所做过的一些事情，其实不管转不转行人生都是一个不断学习的过程，只不过转行相对而言会是一个更加艰难的学习过程。虽然已经转行快一年了，但是发现越做越多的东西不会，目前依然在努力的学习中。后续有时间会继续更新一些工作中的体会和思考以及踩过的坑。 （吾王镇楼）大家有想问的可以给我留言~*次写东西求各位大佬轻拍
8.数据分析师就业分析报告一、报告背景随着互联网大数据的日益火热，各大企业对于数据的需求逐日增加。大数据浪潮的袭来，带来了数据分析师岗位的就业。基于此，对前程无忧关于数据分析师岗位招聘的数据进行系统的分析。二、分析目的本分析报告解决以下三个问题:1、数据分析师岗位在哪些城市需求量较大？2、数据分析师岗位的薪资待遇情况是如何？3、数据分析师岗位薪资待遇的发展趋势如何？三、分析报告1、准备数据源利用爬虫工具对前程无忧进行数据分析岗搜索结果进行爬虫，提取分析字段:职位名称、公司名称、工作城市、薪资待遇、学历要求、工作经验以及公司规模。插播一个初级入门数分训练营，目的是了解数据分析如何赋能业务，如果是大佬，请绕行。腾讯教育 联合出品的免费的数据分析入门训练营。5天学习，体验数据分析解决商业问题。点击下面的链接就可以免费获得~ 2、数据清洗、清洗学历要求字段因前程无忧学历项不是必填项，在爬虫过程中会抓取错误数据，需要清洗掉。结果如下。处理过程:将包含“招”的单元格直接替换为“无要求”、清洗工作城市将类似于“广州-天河区”调整为“广州”，便于后期统计城市数据。处理过程:利用数据分列直接调整。、删除数据重复项职位ID是*识别码，所以对职位ID进行排重。处理过程:利用删除重复项功能进行删除。、清洗薪资待遇将日薪直接删除，日薪234个数据均为同一家公司发布的招聘信息，对整体数据会存在一定的干扰性。将年薪直接删除，年薪234个数据均为同一家公司发布的招聘信息，对整体数据会存在一定的干扰性。将月薪的区间范围调整为*值和*值。处理过程:*薪资:利用FIND函数求得“-”从左开始第几位，然后利用LEFT函数从左开始取值，取值范围比“-”位数少1即可；加入IF函数和ISNUMBER函数，判定如果薪资待遇包含“万”，那么计算需要乘以10。*薪资:利用LEN函数求得单元格字符总长度，再减去利用FIND函数求得“-”的位数，即可求得“-”以后的字符总长度。利用MID函数取值“-”以后的字符再减去3（3即为千/月）。加入IF函数和ISNUMBER函数，判定如果薪资待遇包含“万”，那么计算需要乘以10。平均薪资:利用AVERAGE函数直接求平均值。删除【薪资待遇】列、清洗异常值将不包含“数据分析”、“数据运营”和“分析师”等字符的职位删除掉。处理过程:利用FIND函数查找特殊字符并返回结果值，利用COUNT函数计数，利用IF函数判定，如果计数成功则为“是”，表示符合数据分析师岗位；如果计数失败则为“否”，表示不符合，可以删除。剩余2293条数据。3、数据结果可视化、数据分析师岗位在哪些城市需求量较大？依据柱形图所示，数据分析师岗位在上海、广州、深圳和北京需求是偏多的。依据饼形图所示，数据分析师在上海、广州、深圳和北京的需求量接近总数的67%。小结，如果从事数据分析师岗位，在北上广深可以提升成功的概率。、数据分析师岗位的薪资待遇情况是如何？依据柱形图所示，数据分析师岗位大部分集中在1-3年和3-5年，属于年轻化和朝阳化的行业。5-10年的岗位急剧下降，也就是意味着如果5年后没有能力的提升，那么你的就业竞争就会很大。依据柱形图所示，数据分析师薪资待遇深圳和北京*，其次是上海和杭州。追求高薪可以去这些城市发展。、数据分析师岗位薪资待遇的发展趋势如何？依据折线图所示，随着工作年限的逐步增加，薪资待遇也会逐步增加。4、报告总结1）从就业需求来讲，大量的工作机会集中在北上广深和新一线城市。如果想从事数据分析工 作，去这些城市将提升你成功的条件概率。2）从薪资待遇上看，数据分析师留在深圳发展是个不错的选择，其次是北京、上海。3）数据分析是个年轻的职业方向，大量的工作经验需求集中在1-3年和3-5年。对于数据分析师来说，5年的就业岗位数量急剧下降，如果在5年之内没有提升自己的能力，以后的竞争压力会比较大。4）随着经验的提升，数据分析师的薪酬也在不断提高，10年以上工作经验的人，能获得相当丰厚的薪酬。注:因特殊原因，数据图表均未标识数据来源以及爬虫工具名称，请忽略此点。插播一个初级入门数分训练营，目的是了解数据分析如何赋能业务，如果是大佬，请绕行。腾讯教育 联合出品的免费的数据分析入门训练营。5天学习，体验数据分析解决商业问题。点击下面的链接就可以免费获得~知乎营销平台
