前面我们以相同的方式从数据分析师的视角介绍了Sqlserver,本系列亦同样地延续下去,同样是挖掘数据分析师值得使用的Azure云平台的功能.因云平台功能太多,笔者所接触的面也十分有限,有更专业的读者欢迎补充. 对云服务的一点点小认识 笔者接触Azure云时间不长,因没有IT背景,故对各大云市场也只能是浅尝即止,有关注Excel催化剂插件的读者们,也应该对笔者使用其他云市场有一些的了解. Excel催化剂的自动更新机制是放到阿里云上完成的,对应的云服务是构建云服务器(比虚拟主机要高级,可以完全自…

http://edu.51cto.com/roadmap/view/id-29.html http://my.oschina.net/infiniteSpace/blog/308401 大数据实时计算工程师/Hadoop工程师/数据分析师职业路线图 描述 本路线图是一个专门针对大数据实时处理.Hadoop工程师和数据分析师所设计的课程体系介绍,在实时计算方向主要包括了从数据收集框架.集群协调框架.数据缓存框架到实时计算框架都全面进行深度解析,让一个普通的开发人员迅速成为实时计算领域的领跑者.也从…

在此系列中,笔者为大家带来一些以数据分析师视角去使用Sqlserver的系列文章,希望笔者走过的路能够给后来者带来一些便利. 背景介绍 在数据分析师的角色下,使用数据库更多的是为了从数据库中获取数据,和数据库交互的语言是SQL,因此最快速写出想要的SQL语句查询就显得非常有必要了,毕竟不是在分析的路上,就是在写SQL语句查询的路上,相当地高频. 用原生的SSMS提供的功能很单薄,还好,微软一般都会开发第3方插件接口,让第3方来参与完善非核心功能. 笔者使用过较好用的插件工具有SQLPrompt和…

大家一谈数据库,就觉得非常高深莫测,深不见底,非凡人敢去触摸.但Excel的话,没人敢说自己不会使用吧(相反一大堆人的简历上写着精通OFFICE所有软件套件).换作其他非微软厂商的数据库,的确很容易产生这样的畏惧感,包括笔者在内,对其他数据库也是不敢靠近.但Sqlserver,出自微软之手,可以让你大为改观,请看下文一一述说. 相关阅读 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之一-好用的插件工具推荐 - 简书 https://www.jianshu.com/p/637aba4…

在前面系列文章的讲述下,部分读者有兴趣进入Sqlserver的世界的话,笔者不太可能在自媒体的载体上给予全方位的带领,最合适的方式是通过系统的书籍来学习,此篇给大家梳理下笔者曾经看过的自觉不错值得推荐的Sqlserver书单,希望能够给后来者带来一些指引和少走一些弯路. 最好的时代亦是最坏的时代 当下的自媒体时代,信息量非常丰富,连笔者这样的没有严密逻辑性的人,亦有机会通过自媒体的平台来展现一翻.在自媒体上时效性也是非常好,想写就写,读者群也可以不断地追更. 但一股知识付费的妖风也横刮过来,现在…

2019年第一个数据分析面试: 先说一下心理感受,在BOSS多次看到这个岗位了,但是 呢一直没勇气去投这个岗位.首先毕竟是一个知名企业一万+人的公司,心里多少底气不足(小公司待习惯了吧),而且看岗位要求还有些自己不满足的岗位需求的地方.但是大老远跑来面试雪雕服饰,结果被告知不招聘了,然后灰头土脸朝车站走,当然心里确实多少有点不舒服,投的其他的公司也石沉大海.当然还有让我去某地去上课.不甘心回去就待在火车站坐了四个小时,有点怀疑自己是不是不应该辞职去转行了.但是最终决定再投几家.这次可能是心里期望…

(此文章同时发表在本人微信公众号“dotNET开发经验谈”,欢迎右边二维码来关注.) 题记:在上个月的Connect() 2016大会上,微软宣布了VS 2017 RC的发布,其中为数据分析师带来了一体化的开发环境. 我们知道Visual Studio 2017带来的一大改变就是,轻量级的快速安装模式:把各种功能特性按照开发领域(Workload)进行组织划分,安装的时候只需要选择自己所需要用到的那部分开发领域就可以快速完成VS的安装. 随着数据科学越来越热门,在刚刚发布的VS 2017 RC中…

前言 "可视化之工具,可爱者甚蕃.统计学家独爱R,自Python来,世人盛爱matplotlib.余独爱Power BI之出微软而不染(免费),濯Office而不妖(够精简).......".先开个玩笑,哈哈^_^. 本文向大家介绍微软公司最近发布的可视化神器 - PowerBI.将重点讲解它的主要功能.和同类可视化工具的对比.以及基本使用方法. 本系列后面文章则将针对该工具的具体使用进行详细深入的讲解. Power BI的主要功能 顾名思义,PowerBI是一款BI(商务智能)工具,…

前两篇博客分别对拉勾中关于 python 数据分析有关的信息进行获取(https://www.cnblogs.com/lyuzt/p/10636501.html)和对获取的数据进行可视化分析(https://www.cnblogs.com/lyuzt/p/10643941.html),这次我们就用 sklearn 对不同学历和工作经验的 python 数据分析师做一个简单的工资预测.由于在前面两篇博客中已经了解了数据集的大概,就直接进入正题. 一.对薪资进行转换 在这之前先导入模块并读入文件,不…

本文来自网易云社区. 关于如何选择BI数据可视化工具,总体而言,主流BI产品在选择的时候要除了需要考虑从数据到展现.从公司内到公司外等各种场景,结合前面朋友的回答,还需要考虑以下几点:1:以后的数据处理能力,是否能够在大批量,上亿条数据的情况下给出解决方案:2:BI的侧重点是不是和公司的需求匹配,如报表智能预警还是预测分析或者是数据挖掘:3:厂商的创新能力和迭代速度,因为BI发展太过迅速,没人想买一个产品刚刚部署用了好长时间没有更新的:4:移动办公支持能力:5:最重要的,厂商的服务水平,作为B端…