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1.【一】作为面试官，我是这么面试数据分析师的说点自己的经验，按照考察领域来分类吧:1）逻辑性和统计学类2）数据分析思路类3）数据分析技能类4）数据敏感性类5）其他好玩的问题故事开始之前呢，给大家分享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，如果带着下面的问题去学习，效果会更好，你会更加理解和体会到在业务中是如何应用下面这些方法的。如果是大佬，请绕行。这个数据分析训练营是腾讯教育联合出品的免费的数据分析入门训练营，通过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1）逻辑性和统计学聚类和分类的区别？举例（不要背定义，要听到候选人自己的理解）评估回归模型的指标？为什么？举例时间序列的预测，原理是什么？如何评估预测的准确性？相关和因果有什么区别和联系？举例数据统计、数据分析和数据挖掘的区别和联系？举例2）数据分析思路类你认为数据分析如何体现价值？你是怎么做的？看到日活下跌，你会如何分析？先做什么、再做什么，告诉我你的思路和缘由注册类指标和活跃类指标，你会看哪个？为什么？你的报表体系怎么建设的？为什么这么建设？3）数据分析技能类你理解的指标是什么？组成部分？业务意义？用途？举例什么是指标体系？如何建立的？如何应用的？（结合候选人简历中的实际项目）指标、维度和度量的区别和联系？（由区分度、有难度，60%的人讲不清楚）“过去3年广州地区A产品的月活增长率“，几个指标几个维度？下钻分析，“下钻”的是什么？交叉分析，“交叉”的是什么？举例什么是线性？线性回归模型适用哪些场景？为什么？你如何管理指标的口径？如何让口径达成统一和共识？4）数据敏感性类这个部分我会给候选人一个非常简单的题目，见下图。其中，要求至少说出3条所看出的事实。假设是iPhone X在不同城市，不同时间的销售量信息极其有限，但是确实考察了数据敏感度、数据分析的思路、多维分析能力以及基础的统计学知识。有的候选人只能看出3条，有的看出10条。说的再多，简历再好，也不如这个题目10分钟考察的结果，高下立判。5）其他好玩的问题数据分析这么枯燥，你为什么想做呢？说出3点你怎么看待数据分析？说出3点生活中有无用过数据分析的技能解决过问题的？举例给你两周时间，写一份陌生行业的分析报告，你会怎么做？流量反映在指标上，是什么指标？为什么？你会发现我几乎没有问各种数据分析工具，python、r、excel、spss、sas、stata、tableau、powerbi等是怎么用的。因为:1）相比工具，思维方式更重要。从来只有工具的培训班，没有思维方式的培训班。智商差不多的人，只要一个星期，就可以上手各类分析工具。2）工具在各家公司都不一样，在老东家会excel难道就不如会spss或者tableau的吗？没有这个逻辑！3）工具不代表数据分析能力。会玩tableau不代表数据分析能力就强，会tenso flow不代表就会人工智能了。高手都是用记事本写代码的。4）如果数据分析思路清晰，数据分析技能有基础的，大概率下，大部分的数据分析工具用的也相对熟练。反之不亦然。5）除非某个公司把这个工具作为硬门槛，那就另说。不过我10年的数据分析工作，从来没有一家公司会把某个工具的使用作为硬门槛，一家都没有，包括bat。
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5.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
6.请问数据分析师,在上海,北京一般的公司月薪能多少??是哪一类的数据分析师啊?提供几个,不知道合适不合适,2008年上海市毕业生工资指导价位(高位数中位数低位数)财务分析人员 预算分析人员 成本分析人员 投资分析人员 市场分析人员 数据库应用人员