cdas2017女漢子的數(shù)據(jù)分析師之路

1、女的數(shù)據(jù)分析師之路人：第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT飯店 2017.07第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT成長(zhǎng)之路HADOOP/SPARKSKLEARNRVISIOFO20X1P5ROORACLESPSS/ EVIEWS崇拜一切懂技術(shù)的人目標(biāo)0301職業(yè)規(guī)劃篇沉寂篇目 錄0402篇數(shù)據(jù)分析的前半生第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT01數(shù)據(jù)分析前半生第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT Excel第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)D

2、ATA ANALYST SUMMIT SPSS利用SPSS進(jìn)行線性回歸方程擬合，鋼鐵行業(yè)用電量與官方PMI的。第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT EVIEWS利用eviews進(jìn)行貨幣對(duì)股價(jià)指數(shù)的影響的分析，進(jìn)行根檢驗(yàn)、協(xié)整分析以及根檢驗(yàn)。第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT總結(jié)1.較小的樣本，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析2. 數(shù)據(jù)為連續(xù)型變量3.主要借助成熟現(xiàn)有的功能，通過(guò)點(diǎn)點(diǎn)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)，知其然不知其所以然。4.勿需編程能力第四屆 數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT02沉寂篇第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST

3、 SUMMIT短暫的迷失了方向03篇第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT原來(lái)有種職業(yè)叫數(shù)據(jù)分析師成為一名數(shù)據(jù)分析師Job支持決策開(kāi)啟數(shù)據(jù)分析師之路業(yè)務(wù)理解Hadoop/ spark建模ROracle/hiveR+Hadoop/spark第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT選擇數(shù)據(jù)分析的理由前景好+的職業(yè)，掌握了數(shù)據(jù)，掌握了客戶與的專(zhuān)業(yè)相匹配，統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)或者計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)01某個(gè)行業(yè)的起點(diǎn)，以后轉(zhuǎn)型樂(lè)于從數(shù)據(jù)中挖掘第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT數(shù)據(jù)分析師的定義：基于內(nèi)外部數(shù)據(jù)結(jié)合通過(guò)嚴(yán)密的完整商業(yè)思考及嚴(yán)密

4、邏輯推理，得出業(yè)務(wù)的結(jié)論，并得出改進(jìn)業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)的策略。1. 格局：格局決定數(shù)據(jù)分析師能走多遠(yuǎn)2. 內(nèi)外部數(shù)據(jù)結(jié)合：商業(yè)思考，得出建議與結(jié)論3. 基本素質(zhì)+硬實(shí)力+軟技能第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT原來(lái)有種職業(yè)叫數(shù)據(jù)分析師成為一名數(shù)據(jù)分析師Job支持決策業(yè)務(wù)理解Hadoop/ spark建模ROracle/hiveR+Hadoop/spark初識(shí)數(shù)據(jù)分析師第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)D

5、ATA ANALYST SUMMIT大數(shù)據(jù)分析的體系原來(lái)有種職業(yè)叫數(shù)據(jù)分析師Job支持決策開(kāi)啟數(shù)據(jù)分析師之路業(yè)務(wù)理解Hadoop/ spark建模ROracle/hiveR+Hadoop/spark初識(shí)數(shù)據(jù)分析師第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT2.數(shù)據(jù)的坑4.算法上線第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT1.初未探知數(shù)據(jù)，3.變更的需求04職業(yè)規(guī)劃篇第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT與職業(yè)規(guī)劃第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)規(guī)劃第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANA

6、LYST SUMMIT數(shù)據(jù)分析師的未來(lái)數(shù)據(jù)分析通常幾個(gè)階段：提出/發(fā)現(xiàn)問(wèn)題獲取并數(shù)據(jù)建模調(diào)整優(yōu)化輸出結(jié)論。其中的每一步都有人的參與，人設(shè)立了規(guī)則，去讓程序根據(jù)規(guī)則發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。技術(shù)的未來(lái)：從IT到DT，從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)到人工智能，背后的技術(shù)更迭速度很快。同樣的，其中的商業(yè)思路和模式也經(jīng)歷著全新的，為什么呢？代碼開(kāi)源了，像谷歌的TensorFlow、的 Torch、微軟的CNTK、加州的Caffe、的MXNet、的PaddlePaddle等，很多深度學(xué)習(xí)的代碼框架都已經(jīng)向開(kāi)發(fā)者開(kāi)放。技術(shù)的開(kāi)源，意味著很多代碼不需要從底層編寫(xiě)，在開(kāi)源的代碼框架下，調(diào)整相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和超參數(shù)就可以了。這意味著什么呢？可能純碎的只是追求技術(shù)不能帶來(lái)大的商業(yè)化的價(jià)值。第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)DATA ANALYST SUMMIT數(shù)據(jù)分析師會(huì)被算法替代嗎？1.積極主動(dòng)+好奇心2.3.堅(jiān)持始終第四屆數(shù)據(jù)分析師行業(yè)