現(xiàn)在屬于一個(gè)信息時(shí)代，各行各業(yè)都離不開數(shù)據(jù)分析師。想要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的同學(xué)請看這里北京延慶數(shù)據(jù)分析師，通過對北京哪里的數(shù)據(jù)分析師輔導(dǎo)專業(yè)？，北京數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)班哪家靠譜？，北京數(shù)據(jù)分析師班哪里靠譜些？，北京的數(shù)據(jù)分析師班費(fèi)用高嗎？，我在京東做數(shù)據(jù)分析，一位京東數(shù)據(jù)分析師的工作日常，用Python幫助美團(tuán)選址（用到了爬蟲、數(shù)據(jù)分析、可視化）?? 的了解，希望以上信息可以幫助到您。

1.北京哪里的數(shù)據(jù)分析師輔導(dǎo)專業(yè)？

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2.北京數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)班哪家靠譜？

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3.北京數(shù)據(jù)分析師班哪里靠譜些？

關(guān)注的CDA做數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)比較早，在數(shù)據(jù)分析行業(yè)內(nèi)有一定的影響力，有一定的含金量，相對權(quán)威，報(bào)班學(xué)習(xí)選擇適合的中心很重要，他們收費(fèi)合理。開設(shè)的課程全面。

4.北京的數(shù)據(jù)分析師班費(fèi)用高嗎？

每個(gè)機(jī)構(gòu)的收費(fèi)還是存在區(qū)別，找到適合的培訓(xùn)班很重要，同事當(dāng)時(shí)選擇的CDA這里，采用現(xiàn)場面授+遠(yuǎn)程直播，線下項(xiàng)目案例沉浸式教學(xué)方式。專業(yè)的師資團(tuán)隊(duì)。

5.我在京東做數(shù)據(jù)分析，一位京東數(shù)據(jù)分析師的工作日常

有人說：“種下一棵樹*的時(shí)間是十年前，其次是現(xiàn)在”。任何時(shí)候，我們都應(yīng)該抓住機(jī)遇，說不定就是改變你現(xiàn)狀的一個(gè)機(jī)會。大家好，又是一年的尾聲~ 抓住時(shí)間的尾巴，做個(gè)總結(jié)。這一年，入職京東，截至發(fā)稿前，我已經(jīng)在職京東224天，從事數(shù)據(jù)分析工作，在本文，可以詳盡的知道我日常所使用的數(shù)據(jù)分析工具，具體的數(shù)據(jù)分析方法。常用的數(shù)據(jù)分析工具和語言：EXCEL、SQL、Python、Power BI常用的數(shù)據(jù)分析方法：對比分析法、漏斗分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法、5W2H分析法除此之外，還有一些其他的一些數(shù)據(jù)分析方法，應(yīng)用于具體的場景和業(yè)務(wù)類型，后續(xù)會逐一進(jìn)行歸類和分享，下面帶你走進(jìn)，我的數(shù)據(jù)分析工作日常，數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、業(yè)務(wù)分析、數(shù)據(jù)管理。常用的數(shù)據(jù)分析方法這里最常使用的方法有對比分析法、漏斗分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法、5W2H分析法，每一個(gè)分析具體到實(shí)際的業(yè)務(wù)場景。對比分析法所謂對比分析法，是指將兩個(gè)或兩個(gè)以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，分析它們的差異，從而揭示這些數(shù)據(jù)所代表的事物發(fā)展變化情況和規(guī)律性。對比分析法的特點(diǎn)是：可以非常直觀地看出事物某方面的變化或差距，并且可以準(zhǔn)確、量化地表示出這種變化或差距是多少。對比分析法可分為靜態(tài)比較和動態(tài)比較兩類。靜態(tài)比較是在同一時(shí)間條件下對不同總體指標(biāo)的比較，如不同*、不同地區(qū)、不同*的比較，也叫橫向比較，簡稱橫比。動態(tài)比較是在同一總體條件下對不同時(shí)期指標(biāo)數(shù)值的比較，也叫縱向比較，簡稱縱比。這兩種方法既可單獨(dú)使用，也可結(jié)合使用。進(jìn)行對比分析時(shí)，可以單獨(dú)使用總量指標(biāo)、相對指標(biāo)或平均指標(biāo)，也可將它們結(jié)合起來進(jìn)行對比。比較的結(jié)果可用相對數(shù)表示，如百分?jǐn)?shù)、倍數(shù)等指標(biāo)。通過對比分析，可以了解自身某一方面或各方面的發(fā)展水平在公司、集團(tuán)內(nèi)部或各地區(qū)處于什么樣的位置，明確哪些指標(biāo)是領(lǐng)先的，哪些指標(biāo)是落后的，進(jìn)而找出下一步發(fā)展的方向和目標(biāo)。漏斗分析法漏斗圖是一個(gè)適合業(yè)務(wù)流程比較規(guī)范、周期比較長、各流程環(huán)節(jié)涉及復(fù)雜業(yè)務(wù)過程比較多的管理分析工具，漏斗圖是對業(yè)務(wù)流程最直觀的一種表現(xiàn)形式，并且也最能說明問題的所在。通過漏斗圖可以很快發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程中存在問題的環(huán)節(jié)。單一的漏斗圖無法評價(jià)銷售在過程管理中行為是否規(guī)范。我們可以利用之前介紹的對比分析方法，對同一環(huán)節(jié)的前后效果進(jìn)行對比分析，或?qū)ν画h(huán)節(jié)不同銷售行為轉(zhuǎn)化率作比較，得出具體結(jié)果。通過漏斗圖的對比和轉(zhuǎn)化分析，可以找出銷售在過程管理行為中，哪些方面的行為過程較為薄弱，哪些環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)換率較低，針對這種情況，有的放矢，各個(gè)突破，規(guī)范銷售個(gè)人的業(yè)務(wù)行為。矩陣分析法矩陣分析法是指根據(jù)事物的兩個(gè)重要屬性作為分析的依據(jù)，進(jìn)行分類關(guān)聯(lián)分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關(guān)聯(lián)分析法，簡稱矩陣分析法。該方法以屬性A為橫軸，屬性B為縱軸，組成一個(gè)坐標(biāo)系，在兩坐標(biāo)軸上分別按某一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行刻度劃分，構(gòu)成四個(gè)象限，將要分析的每個(gè)事物對應(yīng)投射至這四個(gè)象限內(nèi)，進(jìn)行交叉分類分析，直觀地將兩個(gè)屬性的關(guān)聯(lián)性表現(xiàn)出來，進(jìn)而分析每一個(gè)事物在這兩個(gè)屬性上的表現(xiàn)，因此它也稱為象限圖分析法。矩陣關(guān)聯(lián)分析法在解決問題和資源分配時(shí)，為決策者提供重要參考依據(jù)。先解決主要矛盾，再解決次要矛盾，有利于提高工作效率，并將資源分配到最能產(chǎn)生績效的*、工作中，有利于決策者進(jìn)行資源優(yōu)化配置。5W2H分析法5W2H分析法是以五個(gè)W開頭和兩個(gè)H開頭的英語單詞進(jìn)行提問，從回答中發(fā)現(xiàn)解決問題的線索，即何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何時(shí)（When）、何地（Where）、如何（How）、何價(jià)（How much），這就構(gòu)成了5W2H分析法的總框架。該方法廣泛用于企業(yè)管理和技術(shù)活動，對于決策和執(zhí)行性的活動措施也非常有幫助，也有助于彌補(bǔ)考慮問題的疏漏。針對具體的問題，可以采用5W2H的方法，采用一問一答的方式，若是中途問題解決中發(fā)現(xiàn)瓶頸，考慮跟換解決問題的方式，以此達(dá)到解決問題的目的。一個(gè)成熟數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)要求數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)要求有哪些？數(shù)據(jù)分析師需要 懂業(yè)務(wù)、懂管理、懂分析、懂工具，還要懂設(shè)計(jì)，簡稱“五懂”。懂業(yè)務(wù)懂業(yè)務(wù)也是數(shù)據(jù)敏感的體現(xiàn)。不懂業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析師，看到的只是一個(gè)個(gè)數(shù)字；懂業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析師，則看到的不僅僅是數(shù)字，他明白數(shù)字代表什么意義，知道數(shù)字是大了還是小了，心中有數(shù)，這才是真正意義的數(shù)據(jù)敏感性。懂管理懂管理，一方面是搭建數(shù)據(jù)分析框架的要求，另一方面是針對數(shù)據(jù)分析結(jié)論提出有指導(dǎo)意義的分析建議，如果沒有管理理論的支撐，就難以確保分析建議的有效性，所以數(shù)據(jù)分析師需要掌握一定的管理理論知識。懂分析懂分析是指掌握數(shù)據(jù)分析的基本原理與一些有效的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈活運(yùn)用到實(shí)踐工作中，以便有效地開展數(shù)據(jù)分析。不論簡單還是復(fù)雜的分析方法，只要能解決問題的方法就是好方法。懂工具懂工具是指掌握數(shù)據(jù)分析相關(guān)的常用工具。常用的數(shù)據(jù)分析工具有Excel、Anaconda、My SQL、SPSS等，建議先用好Excel分析工具。Excel是一款非常實(shí)用的數(shù)據(jù)處理、分析工具，它能解決、滿足工作中的80%，同樣，應(yīng)該根據(jù)研究的問題選擇合適的工具，只要能解決問題的工具就是好工具。懂設(shè)計(jì)懂設(shè)計(jì)是指運(yùn)用圖表有效表達(dá)數(shù)據(jù)分析師的分析觀點(diǎn)，使分析結(jié)果一目了然，圖表的設(shè)計(jì)是門*問，如圖形的選擇、版式的設(shè)計(jì)、顏色的搭配等，都需要掌握一定的設(shè)計(jì)原則。

6.用Python幫助美團(tuán)選址（用到了爬蟲、數(shù)據(jù)分析、可視化）

前言大家好，我是潤森。今天肚子餓了，我突然想點(diǎn)一個(gè)外賣，最近迷上了香辣雞腿堡，打開美團(tuán)外賣竟然發(fā)現(xiàn)周圍沒有店家， 有的店家離我非常遠(yuǎn)，氣得我不行了，送過來要2個(gè)小時(shí)，說好的美團(tuán)外賣，送啥都快。于是，我不得不跑去支付寶下的餓了么去下單，發(fā)現(xiàn)半小時(shí)就可以給我送到了，神速。吃上香辣雞腿堡，順便點(diǎn)了薯?xiàng)l和可樂，真香！突然間，做了一個(gè)小夢，夢到了負(fù)責(zé)北京的美團(tuán)老板私信我，說北京各區(qū)賣漢堡的店家分布，是不是有的區(qū)竟然買不到漢堡，在哪里，我得趕緊招店家。確實(shí)如此，有的偏遠(yuǎn)的地方還真的沒有叫外漢堡的可憐。爬蟲老板找到我，那不就是看得起我。雖然我三觀不正，但是擼一個(gè)美團(tuán)小爬蟲，不就是一個(gè)小case。于是，我來到了美團(tuán)，點(diǎn)擊了北京的地方，搜一些漢堡。瞬間有多的賣漢堡的店家出來， 比如，肯德基，漢堡王，華萊士·炸雞漢堡，麥堡王炸雞漢堡。專業(yè)的我，看了下頁面，點(diǎn)擊了換頁，url沒有變化，八成就是一個(gè)ajax發(fā)起了。二話不話的我，趕緊去找這個(gè)JSON數(shù)據(jù)源，費(fèi)勁心思，終于找到了。我突然發(fā)現(xiàn)，我怎么這么蠢，搜一搜不就可以了嗎？于是，找了一個(gè)店家的地方叫：朝陽區(qū)三里屯路三里屯北街81號。數(shù)據(jù)找到了，就趕緊把發(fā)送了請求找出來，簡單的發(fā)現(xiàn)了請求就是這個(gè) Expecting value: line 1 column 1，這是因?yàn)闆]有返回json數(shù)據(jù)。菜鳥的我情不自禁的加上了User-Agent，Cookie，Referer。反正在請求url上的參數(shù)全部加上，終于，爬取成功了，并保存了csv格式的數(shù)據(jù)。這里，我發(fā)現(xiàn)美團(tuán)外賣的Cookie具有時(shí)效式，害得我差點(diǎn)去破解Cookie的加密參數(shù)和規(guī)則。成功爬取300多數(shù)據(jù)的店家，就趕緊跑路。數(shù)據(jù)分析下面，就是我爬取的300多條在北京賣漢堡的店鋪，好像也就300多家。竟然發(fā)現(xiàn)了有的店家人均消費(fèi)是0元的，我說你不做漢堡掙錢，掛一個(gè)空店鋪干嘛呢?于是，我除去了人均消費(fèi)等于0的6間店鋪，決定把北京各區(qū)賣漢堡的店家通過可視化的方式展現(xiàn)出來。果然在政治中心的海淀區(qū)，朝陽區(qū)的賣漢堡的店家真的多，北京偏遠(yuǎn)的地區(qū)，如門頭溝區(qū)，延慶區(qū)，懷柔區(qū)賣漢堡真的少。老板，你趕緊去在門頭溝區(qū)，延慶區(qū)，懷柔區(qū)大力招商。把北京各區(qū)賣漢堡的店家的人均評分人均消費(fèi)，也通過可視化的方式展現(xiàn)出來。終于搞定了，發(fā)現(xiàn)北京叫一個(gè)漢堡就是30多塊錢，和我這里比差不多。外賣運(yùn)營分析其實(shí)在每個(gè)美團(tuán)都有自己的分析系統(tǒng)，比如像淘寶的千牛，（我沒干過外賣，干過小淘寶）得用戶者得天下，店鋪對顧客胃口才會有人氣，顧客分析的目的是為了更懂顧客偏好，了解產(chǎn)品的受歡迎程度，根據(jù)用戶反饋來調(diào)整產(chǎn)品線。但是對于分析整個(gè)地區(qū)的一種產(chǎn)品的銷售情況，需要進(jìn)行代碼編寫處理，需要快速找到產(chǎn)品銷售低的原因，顧客評價(jià)能最直觀的反映顧客的滿意度，差評中提及的問題，店鋪要及時(shí)改善，同時(shí)要做好差評顧客安撫，這就是數(shù)據(jù)分析師需要做的。

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