距离4月还剩11天, 你是否还在投简历找工作而机会寥寥? 你是否还在四处奔波疲于面试而结果不意? ....... 知否知否, 天下武功唯快不破, 传说江湖有本Power BI 面试真香秘籍, 能助你快速遁入数据之门, 习得上乘心法, 从此走向人生高峰! 这篇Power BI面试题库,收集了许多面试Power BI 数据分析师职位时最常被问到问题,这些问题是由数据分析和可视化行业最顶尖的专家后进行收集的,可以帮助您在面试过程中脱颖而出.如果您希望温习Power BI基础知识,您可以去看下微软Pow

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

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

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

(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

拉勾因其结构化的数据比较多因此过去常常被爬,所以在其多次改版之下变得难爬.不过只要清楚它的原理,依然比较好爬.其机制主要就是AJAX异步加载JSON数据,所以至少在搜索页面里翻页url不会变化,而且数据也不会出现在源代码里. 数据解析 这是深圳地区的数据分析师页面,用Chrome检查打开.在XHR中可以看到一个以postionAjax.json开头的脚本,打开Preview看一下,可以看到: 可以发现这些数据与前端的数据一致,此时我们已经找到了数据入口,就可以开始爬了. 数据爬取 在Header

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

推荐给每个“数据分析师”看的PPT——关于开会的那点事 经常对开会“深恶痛绝”,大概的原因有两个,其一,开会之前的准备,各种指标.各种分析.各种PPT,其二,开会中的板凳.废话,尤其是走形式的会议,战线长,说没有在会议上打盹的看官应该不多吧.反而是会后才缓过一口气,心情顿时好多了.就像 秋叶老师 说的,这个话题大家都有共鸣,有吐槽的欲望,值得驻留读一读,思一思. 另外,秋叶老师原文中有三句话十分有深度,读后思考了好一阵子,深有感悟,先贴在前面大家共享: 会议不过是一种工具,要达到目标,低效率的会

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

我是一个数据分析师. 准确来说我是一个当年只会excel数据透视表,就天不怕地不怕地来当数据分析师的人.当年的某一天,我的老板Q我: 小刘啊,我小姨子给了我一个全国市委书记的名单,你帮我看看,有什么规律啊? 我接过老板的任务,心想:老板的小姨子在政府里混的不错啊,目标居然是市委书记.难怪老板平时这么多政府项目,我得看看什么她什么目的. 我迅速打开了表格.发现表格里把往期和现任的每一位市委书记信息都调查得很清楚. 既然是小姨子的要求,我先来看看市委书记里有多少女性好了: 首先我点开数据透视表,调整

1.前言 最近(2018.4.1)在百忙之中开通了博客,希望能够把自己所学所想沉淀下来,这篇是我开始系统学习python,成为数据分析师和算法工程师之路的计划,望有志于为同样目标奋斗的数据猿一起交流和学习. 2.Python学习计划 2.1 学习计划 (1)找一本浅显易懂,例程比较好的教程,从头到尾看下去.不要看很多本,专注于一本. (2)去找一个实际项目练手.(参照Crossin的编程教室-Python入门,Python的练手项目) 4月~5月:廖雪峰老师的python基础课程 5月~6月:看

关于 MySQL 的知识,主要也是一些实操和练习. 因为个人之前已经专门练习过 MySQL 操作,这里就不做笔记,之后另写一篇博文记录 MySQL 知识. 同时附上本课程对应的文字教程: 如何七周成为数据分析师11:SQL,从熟练到掌握 如何七周成为数据分析师10:SQL,从入门到熟练 如何七周成为数据分析师09:写给新人的数据库指南 数据库基础知识 数据库是数据存储的集合.数据库是表的集合,一个数据库可以有多张表. 表是数据结构化的信息.一张表中有多个行和列. 列存储表中的组织信息,行存储表中

Excel适用于敏捷.快速.需要立即响应的需求: 而 Python.BI 等适用于常规.频繁.可复用可工程化的需求 设计到 Excel 的内容主要需要进行实操练习,这里只做一个陈列,具体知识请参考: 如何七周成为数据分析师01:常见的Excel函数全部涵盖在这里了 如何七周成为数据分析师02:Excel技巧大揭秘 如何七周成为数据分析师03:手把手教你Excel实战 1. Excel 常用的函数 1)文本清洗类 2)关联匹配类 3)逻辑运算类 4)计算统计类 5)时间序列类

最近在学数据分析师入门课,看了大纲,感觉终于不再慌乱踩坑了,开始存档最粗暴版学习笔记,遇到停止的地方按照下文红字直接输入就OK,方便和我一样的小伙伴参考呀,老师讲的很适合我这种初学者,PUSH了很多资料,我会不定期悄悄记录下来嘿嘿 Python下载及安装 Mac 版(老师主讲Windows,我用不着就没写……) 下载: 点击链接https://www.continuum.io/downloads#macos选 442M 的,进入下载Anaconda 下载之后安装就可以了(可以全部选默认设置).

简介 越来越多的政府机关.企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学.合理的分析.以便正确决策:越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据:越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容:越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系.国内数据分析行业刚兴起,企业对此类行业的人才需求相对较大,未来前景比较广阔. 工作职责 数据分析师指的是不同行业中,专

本人3年开发经验.18年年底开始跑路找工作,在互联网寒冬下成功拿到阿里巴巴.今日头条.华云数据等公司offer,岗位是Java后端开发,最终选择去了华云数据. 面试了很多家公司,感觉大部分公司考察的点都差不多,所以将自己的心得记下来,希望能给正在找或者准备找工作的朋友提供一点帮助.另外,目前在华云数据也做面试官的工作,身份从求职者变为面试官,看问题的很多角度也不一样,所以下文中既有求职者的视角,也有面试官的视角 (PS:感谢大家的支持,问我要完整面试题的希望交流指导的太多,没办法一个个发给大家,

数据分析师(Data Analyst):负责从数据中提取出有用的信息,以帮助公司形成业务决策.工作内容包括:对数据进行提取,清洗,分析(用描述统计量,趋势分析,多维度分析,假设检验等统计常用方法对数据进行分析),总结结论并提出建议.数据分析师通常从业务团队那里获取需要分析的具体问题,并提供相应的解决方案.高级数据分析师还需要了解各种模型(如线性回归,决策树等),并能调包实现这些模型. 需要掌握的技能有:熟悉业务,会使用excel,ppt等基本工具,了解统计分析方法,会使用SQL从数据库提取数据,

数据分析电子商务B2C全流程_数据分析师 目前,绝大多数B2C的转化率都在1%以下,做的最好的也只能到3.5%左右(比如以卖图书为主的当当) 我想,所有的B2C都会关心三个问题:究竟那97%去了哪里?自己的网站在什么环节变成了漏斗,让进来的客户像沙子一样一点点地流失?以及怎么检修隐藏的漏斗,减少漏水的速度? 数据,这个时候可以是一双眼睛,可以让我们看得一些蛛丝马迹. 一.分解B2C漏水的过程 大家只知道B2C的转化率不高,但是却不知道客户是怎么流失的.一群用户进来网站,他们经过首页.中间页.产品

C2B电商三种主要模式的分析_数据分析师 在过去的一年中电商领域血雨腥风,尤其是天猫.京东.苏宁.当当.易讯等B2C电商打得不亦乐乎.而随着B2C领域竞争进入白热化阶段,C2B模式也在天猫"双11"的预售后慢慢为更多人所知.目前的中国电商市场,C2C领域淘宝是绝对王者,B2C领域中平台式的天猫也稳坐第一,而自主式的京东.易讯.苏宁等几家在争夺第二的路上也没有给其它人留下太多机会,但C2B领域目前还存在一定的空白,那么C2B领域会是电商的另一条路或下一个方向吗? 其实C2B的概念比较泛化