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文档简介

1、大数据分析师之路成长之路SPSS/ EVIEWSHADOOP/SPARKPYTHONVISIOFoxproORACLERSKLEARN崇拜一切懂技术的人目标目 录01020304我的数据分析的前半生沉寂篇觉醒篇职业规划篇01我的数据分析前半生ExcelSPSS利用SPSS进行线性回归方程拟合，钢铁行业用电量与官方PMI的关系。EVIEWS利用eviews进行货币政策对股价指数的影响的分析，进行单位根检验、协整分析以及单位根检验。1.针对较小的样本，基于 统计学的基础进行统计 分析2. 数据为连续型变量3.主要借助成熟软件现有的功能，通过 点点点实现，知其然不知其所以然。4.勿需编程能力总结02

2、沉寂篇短暂的迷失了方向03觉醒篇原来有种职业叫数据分析师建 模开启数据分析师之路R+Hadoop/spark成为一名数据分析师RJobHadoop/ sparkOracle/hive业务理解支持决策01选择数据分析的理由前景好+钱景好高大上的职业，掌握了数据，掌握了客户与自己的专业相匹配，统计学、数学专业或者计算机相关专业某个行业的起点，以后转型乐于从数据 中挖掘信息数据分析师的定义：基于内外部数据结合通过严密的完 整商业思考及严密逻辑推理，得出 针对业务的结论，并得出改进业务 业务的策略。 1.格局：格局决定数据分析师能走 多远2.内外部数据结合：商业思考，得 出建议与结论3.基本素质+硬实

3、力+软技能原来有种职业叫数据分析师建 模R+Hadoop/spark成为一名数据分析师初识数据分析师RJobHadoop/ sparkOracle/hive业务理解支持决策大数据 分析的 方法体 系原来有种职业叫数据分析师建 模开启数据分析师之路R+Hadoop/spark初识数据分析师RJobHadoop/ sparkOracle/hive业务理解支持决策4.算法上线2.数据的坑1.初探数据，信息未知3.变更的需求04职业规划篇年龄与职业规划数据分析师的职业规划数据分析师的未来数据分析通常包括几个阶段：提出/发现问题获取并清洗 数据建模调整优化输出结论。其中的每一步都有人的参与，人设立了规则，去让程序根据规 则发现问题。技术的未来：从IT时代到DT时代，从移动互联网到人工智能， 背后的技术更迭速度很快。同样的，其中的商业思路和模式也经历 着全新的变革，为什么呢？代码开源了，像谷歌的TensorFlow、Facebook的 Torch、微软的CNTK、加州伯克利的Caffe、亚马逊 的MXNet、百度的PaddlePaddle等，很多深度学习的代码框架都 已经免费向开发者开放。技术的开源，意味着很多代码不需要从底 层编写，在开源的代码框架下，调整相应的网络结构和超参数就可 以了。这意味着什么呢？可能纯碎的只

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