數據分析行業怎么樣？分析一個數據分析項目
這些年來，“數據分析”是個熱門話題，在這個以數據為主導的時代，數據挖掘和數據分析已經成為這個時代的“淘金”，懂數據分析，有數據思維，常常成為大企業面試的加分項。
例如，通過數據分析，我們可以更好地了解用戶畫像，對產品做留存率、流失率等指標的分析，使產品操作更加精細；還有去年爆發的疫情，有B站網友通過數據分析，調整參數，制作了“疫情傳播速度”視頻，點擊量很大。下面就由小編為您帶來數據分析項目的相關介紹。
一、數據分析行業怎么樣？
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開發出身，想轉行數據分析，但沒有實戰經驗，面試很難！ -
是從 Python 入手還是 R 語言？常用的算法有哪些？ -
可以練手做項目的數據庫去哪里找？好用的爬蟲工具又有哪些？ -
網上看了很多文章，依然雜亂無章，有系統性的資料推薦嗎？
十來年前我在百度招聘過一個人大本科應屆的小伙子鄧明生，從學歷背景看在百度并不占優勢，當時開始跟我做數據分析，寫程序分析百度的業務數據，后來慢慢獨擋一面，因為對百度所有業務線的數據都清晰，后來百度出現一些人事危機的時候開始成為救火隊長，連續在不同業務部門擔綱重要職位，一路升到聯盟事業部總經理，今年離職出來創辦御勢資本，青出于藍而勝于藍，人家現在比我厲害很多了。
還是十來年前，又有一個應屆生吳海生，從百度產品部門申請內部調動去做數據分析，開始經驗不足，寫報告還被我嘲諷過的那種。好多年不見，最近看新聞才知道，已經某新近上市的金融公司CEO，妥妥的 C 位出道有沒有，真是讓人刮目相看。
數據分析行業二、數據分析到底學什么？
從整個過程來看，做好項目的過程，就是將數據方法應用到企業實踐中的過程。這些數據具有統計、數學、編程、數據庫等方面的專門知識，但是相當一部分(如數倉、ETL)是為了保證數據本身的正常運行；相當一部分(如語義判斷、圖像識別)是為了工業應用，而不需要考慮商業理解和合作；相當一部分(例如統計)是為了科學實驗、農林牧魚研究。
大規模經營不是一個科學問題，而是一個實踐問題。O2O平臺如何管理商家，新媒體平臺如何開發本地客戶，直播電商如何選款等問題，都必須結合數據知識和實際工作來得出結論。更何況，每個人混職場都夾雜著辦公室政治，如何出人頭地少背鍋。所以才有我們今天的討論，才有各種方法來推動項目。每一個做過數據的同學都會有一個從學校到工作的步驟。以上就是小編為您帶來的數據分析項目的相關介紹，希望對您有所幫助。
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