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1.北京哪里的数据分析师辅导专业？
现在这类培训中心有很多，报名前建议多家的试听一下，了解一下老师的考察情况如何，CDA数据分析师培训听很多同行提及过你可以考虑下。
2.北京数据分析师培训班哪家靠谱？
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3.北京数据分析师班哪里靠谱些？
关注的CDA做数据分析培训比较早，在数据分析行业内有一定的影响力，有一定的含金量，相对权威，报班学习选择适合的中心很重要，他们收费合理。开设的课程全面。
4.北京的数据分析师班费用高吗？
每个机构的收费还是存在区别，找到适合的培训班很重要，同事当时选择的CDA这里，采用现场面授+远程直播，线下项目案例沉浸式教学方式。专业的师资团队。
5.我在京东做数据分析，一位京东数据分析师的工作日常
有人说：“种下一棵树*的时间是十年前，其次是现在”。任何时候，我们都应该抓住机遇，说不定就是改变你现状的一个机会。大家好，又是一年的尾声~ 抓住时间的尾巴，做个总结。这一年，入职京东，截至发稿前，我已经在职京东224天，从事数据分析工作，在本文，可以详尽的知道我日常所使用的数据分析工具，具体的数据分析方法。常用的数据分析工具和语言：EXCEL、SQL、Python、Power BI常用的数据分析方法：对比分析法、漏斗分析法、矩阵关联分析法、5W2H分析法除此之外，还有一些其他的一些数据分析方法，应用于具体的场景和业务类型，后续会逐一进行归类和分享，下面带你走进，我的数据分析工作日常，数据获取、数据清洗、数据可视化、业务分析、数据管理。常用的数据分析方法这里最常使用的方法有对比分析法、漏斗分析法、矩阵关联分析法、5W2H分析法，每一个分析具体到实际的业务场景。对比分析法所谓对比分析法，是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。对比分析法的特点是：可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少。对比分析法可分为静态比较和动态比较两类。静态比较是在同一时间条件下对不同总体指标的比较，如不同*、不同地区、不同*的比较，也叫横向比较，简称横比。动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数表示，如百分数、倍数等指标。通过对比分析，可以了解自身某一方面或各方面的发展水平在公司、集团内部或各地区处于什么样的位置，明确哪些指标是领先的，哪些指标是落后的，进而找出下一步发展的方向和目标。漏斗分析法漏斗图是一个适合业务流程比较规范、周期比较长、各流程环节涉及复杂业务过程比较多的管理分析工具，漏斗图是对业务流程最直观的一种表现形式，并且也最能说明问题的所在。通过漏斗图可以很快发现业务流程中存在问题的环节。单一的漏斗图无法评价销售在过程管理中行为是否规范。我们可以利用之前介绍的对比分析方法，对同一环节的前后效果进行对比分析，或对同一环节不同销售行为转化率作比较，得出具体结果。通过漏斗图的对比和转化分析，可以找出销售在过程管理行为中，哪些方面的行为过程较为薄弱，哪些环节的转换率较低，针对这种情况，有的放矢，各个突破，规范销售个人的业务行为。矩阵分析法矩阵分析法是指根据事物的两个重要属性作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。该方法以属性A为横轴，属性B为纵轴，组成一个坐标系，在两坐标轴上分别按某一标准进行刻度划分，构成四个象限，将要分析的每个事物对应投射至这四个象限内，进行交叉分类分析，直观地将两个属性的关联性表现出来，进而分析每一个事物在这两个属性上的表现，因此它也称为象限图分析法。矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时，为决策者提供重要参考依据。先解决主要矛盾，再解决次要矛盾，有利于提高工作效率，并将资源分配到最能产生绩效的*、工作中，有利于决策者进行资源优化配置。5W2H分析法5W2H分析法是以五个W开头和两个H开头的英语单词进行提问，从回答中发现解决问题的线索，即何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何时（When）、何地（Where）、如何（How）、何价（How much），这就构成了5W2H分析法的总框架。该方法广泛用于企业管理和技术活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。针对具体的问题，可以采用5W2H的方法，采用一问一答的方式，若是中途问题解决中发现瓶颈，考虑跟换解决问题的方式，以此达到解决问题的目的。一个成熟数据分析师的职业要求数据分析师的职业要求有哪些？数据分析师需要 懂业务、懂管理、懂分析、懂工具，还要懂设计，简称“五懂”。懂业务懂业务也是数据敏感的体现。不懂业务的数据分析师，看到的只是一个个数字；懂业务的数据分析师，则看到的不仅仅是数字，他明白数字代表什么意义，知道数字是大了还是小了，心中有数，这才是真正意义的数据敏感性。懂管理懂管理，一方面是搭建数据分析框架的要求，另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议，如果没有管理理论的支撑，就难以确保分析建议的有效性，所以数据分析师需要掌握一定的管理理论知识。懂分析懂分析是指掌握数据分析的基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效地开展数据分析。不论简单还是复杂的分析方法，只要能解决问题的方法就是好方法。懂工具懂工具是指掌握数据分析相关的常用工具。常用的数据分析工具有Excel、Anaconda、My SQL、SPSS等，建议先用好Excel分析工具。Excel是一款非常实用的数据处理、分析工具，它能解决、满足工作中的80%，同样，应该根据研究的问题选择合适的工具，只要能解决问题的工具就是好工具。懂设计懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然，图表的设计是门*问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，都需要掌握一定的设计原则。
6.用Python帮助美团选址（用到了爬虫、数据分析、可视化）
前言大家好，我是润森。今天肚子饿了，我突然想点一个外卖，最近迷上了香辣鸡腿堡，打开美团外卖竟然发现周围没有店家， 有的店家离我非常远，气得我不行了，送过来要2个小时，说好的美团外卖，送啥都快。于是，我不得不跑去支付宝下的饿了么去下单，发现半小时就可以给我送到了，神速。吃上香辣鸡腿堡，顺便点了薯条和可乐，真香！突然间，做了一个小梦，梦到了负责北京的美团老板私信我，说北京各区卖汉堡的店家分布，是不是有的区竟然买不到汉堡，在哪里，我得赶紧招店家。确实如此，有的偏远的地方还真的没有叫外汉堡的可怜。爬虫老板找到我，那不就是看得起我。虽然我三观不正，但是撸一个美团小爬虫，不就是一个小case。于是，我来到了美团，点击了北京的地方，搜一些汉堡。瞬间有多的卖汉堡的店家出来， 比如，肯德基，汉堡王，华莱士·炸鸡汉堡，麦堡王炸鸡汉堡。专业的我，看了下页面，点击了换页，url没有变化，八成就是一个ajax发起了。二话不话的我，赶紧去找这个JSON数据源，费劲心思，终于找到了。我突然发现，我怎么这么蠢，搜一搜不就可以了吗？于是，找了一个店家的地方叫：朝阳区三里屯路三里屯北街81号。数据找到了，就赶紧把发送了请求找出来，简单的发现了请求就是这个 Expecting value: line 1 column 1，这是因为没有返回json数据。菜鸟的我情不自禁的加上了User-Agent，Cookie，Referer。反正在请求url上的参数全部加上，终于，爬取成功了，并保存了csv格式的数据。这里，我发现美团外卖的Cookie具有时效式，害得我差点去破解Cookie的加密参数和规则。成功爬取300多数据的店家，就赶紧跑路。数据分析下面，就是我爬取的300多条在北京卖汉堡的店铺，好像也就300多家。竟然发现了有的店家人均消费是0元的，我说你不做汉堡挣钱，挂一个空店铺干嘛呢?于是，我除去了人均消费等于0的6间店铺，决定把北京各区卖汉堡的店家通过可视化的方式展现出来。果然在政治中心的海淀区，朝阳区的卖汉堡的店家真的多，北京偏远的地区，如门头沟区，延庆区，怀柔区卖汉堡真的少。老板，你赶紧去在门头沟区，延庆区，怀柔区大力招商。把北京各区卖汉堡的店家的人均评分人均消费，也通过可视化的方式展现出来。终于搞定了，发现北京叫一个汉堡就是30多块钱，和我这里比差不多。外卖运营分析其实在每个美团都有自己的分析系统，比如像淘宝的千牛，（我没干过外卖，干过小淘宝）得用户者得天下，店铺对顾客胃口才会有人气，顾客分析的目的是为了更懂顾客偏好，了解产品的受欢迎程度，根据用户反馈来调整产品线。但是对于分析整个地区的一种产品的销售情况，需要进行代码编写处理，需要快速找到产品销售低的原因，顾客评价能最直观的反映顾客的满意度，差评中提及的问题，店铺要及时改善，同时要做好差评顾客安抚，这就是数据分析师需要做的。
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