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数据分析是检查，清理，转换和数据建模的过程，以发现有用的信息，提出结论并支持决策。数据建模是数据分析之一。数据建模中有一些常用的例程：选择变量和重建变量，选择算法，设置参数，加载算法和测试结果。
选择变量并重建变量当分析人员获取数据时（无论是爬网还是从数据框中提取数据），都不会分析所有变量或将其合并到模型中。有很多变量没有。分析任务（例如列号，这也是数据集中的变量），某些变量与数据分析人员需要达到的目的无关。这是选择变量的重要性。一般而言，选择变量有两个标准：数据逻辑和业务参考。
数据逻辑：
所谓的数据逻辑，通常从数据完整性，集中度和变量相关性（有时考虑因果关系），80％的变量丢失率或非布尔变量但集中两个值的角度来看.所有这些都应考虑添加这些变量对于以后的分析是否有价值。
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要成为一名成功的数据分析师，您需要掌握两项主要技能：硬技能（包括一些数据分析软件）和软技能（良好的沟通能力，PPT技能）。
硬技能（Ha***kills）
知识体系
统计的基本知识和对机器学习的理解：大多数消费者分析与描述统计方法（均值，中位数，有效位数等）是分不开的
电脑软件
对于数据分析人员而言，可以收集和处理每个项目的70％至80％的数据。他们需要首先考虑需要哪种数据，例如时间范围是一年还是十年。选择所需的数据后，您需要输入一个或多个数据库来收集数据。***后，您需要对数据进行一些处理以查看是否存在缺失值或离群值。
在此过程之后，将获得可靠的数据，然后输入核心数据分析。为了更好地从数据中提取所需的信息，数据分析人员通常使用以下软件。查询语言和统计语言主要用于进行一些初步的数据分析。例如，您可以制作一些图表并查看数据的分布以了解数据。脚本语言可用于建模或检验假设。因此，总的来说，这些软件就像数据分析师的菜刀一样，是必不可少的工具。
查询语言（SQL）；蜂巢; Pig脚本语言（ScriptingLanguage）：Python； Matlab统计语言（StatisticalLanguage）：R； SAS; SPSS数据表（电子表格）：Excel
在2019年春季，找一份数据分析师工作好吗？
答案不容易找到，因为我也很注意18年底的秋季技巧，我清楚地记得当我2月19日面试一家公司时，善良的面试官告诉我，如果他通过了去年的海关，他可以加入工作。但是，今年的招聘工作已经收紧。像他们的家一样好。许多公司裁员。他的意思是，作者仍然需要参与多轮采访才能进入。
因此得出结论：19年的春天确实是一个寒冷的冬天
当我坐在公共汽车上敲这篇文章时，仍然有两个人也在谈论加强招聘！
但是，仍然有很多机会。我认为工作机会不会减少，因为我也在春季寻找工作，但是公司和职位不如去年秋季招聘的人才那么好。去年，猎头公司也不错。更好的是，薪水也更高。
即使是严酷的冬天，也不会影响工作。