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1.个人之前所从事的职业有没有数据发展的通道?

时间:2022-01-23 08:21:27|浏览:

1.个人以前从事的职业有没有数据开发渠道?可用的知识?可转移技能?降低沉没成本。

我以前在建筑行业工作,我的具体工作是建筑招标。我学的是工程管理,是专业对口的。这个职业女孩基本上只有两天时间去工地。第一个是用于投标和文件等文书工作;二是造价文员、造价工程师、BIM工程师等技术类工作。BIM可以说是建筑行业的人工智能。借助BIM,可以随时随地提取完整准确的数据,同时也是施工过程的动态数据,从而可以进行建筑能耗分析、设备入驻、人员安排、施工进度等一系列分析。完毕。我在大学时学习了BIM,但不幸的是,当时我没有足够的信息。这就是为什么我最近发现BIM只是建筑行业数据驱动施工的具体体现。否则,三方也不会去找那个歪歪扭扭的工程咨询公司。

显然,在我的职业生涯中,没有数据开发的渠道。如果我改用BIM,然后在建筑行业做数据分析,那也不错。至少我学到的知识不会变成沉没成本,因为毕业的时间太长了,就算老师走出了同一个门,也已经走向了不同的方向。建筑行业的数据分析我要从零开始,而建筑行业的数据分析是一个小众,不如电子商务,而互联网金融有这么多需求,所以我决定放弃所有学习专业专业知识行业分析数据,从零开始学习电商数据分析。有三个原因。第一的行业分析数据,数据科学家张旭东在 2016 年计算得出,电商行业一天产生的数据量相当于 4000 万条红楼梦。电子商务行业拥有庞大的数据和数据。分析需求量大;其次,无论是哪个行业,基本的分析思维和所有的基本方法都是一样的,而且是灵活的。之后,我还可以从事其他行业的数据分析,但我必须时刻提醒自己,数据分析侧重于业务。只有与业务紧密结合,数据分析才有目的,分析的结果才能得到落实,取得一定的效果。而且,数据驱动的未来行业是以单个问题为切入点,而不是整个项目;

2.数据分析课程每一章的学习时间

一共29天,初级分析用的SQL不多,不需要花很多时间学习。你应该专注于商业知识。我为实际案例留了很长时间,因为我希望实际案例更加扎实,帮助你找到工作。大的。

3.解读数据

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数据分析是一个充满创造力的行业。许多行业和企业每天都会产生大量的数据。这些数据就在那里,等待着数据分析师把石头变成金子,分析这些数据,得到结果,然后为企业执行。要创造价值,第一步是读取数据。

以下数据来自阿里巴巴天池 data/dataset/dataDetail?dataId=45tama 数据来自淘宝和天猫购买婴儿的用户

表1 采购商品(样本)sam_tianchi_mum_baby_trade_history.csv)

表2 宝宝信息((样本)sam_tianchi_mum_baby.csv)

2.字段含义

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1)表 1 购买的产品字段

user_id:用户ID

拍卖id:物品编号(item_id)

cat_id:商品分类ID(商品的二级分类,表示商品属于哪个分类)

cat1:产品类别ID(产品的一级分类,表示产品属于哪个类别)

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(cat1和cat_id是商品的主次类别,比如上衣和衣服、汽车和玩具车的关系。虽然都是数字字符串id,但是根据这个关系,可以用pivot table来展示逻辑关系.比如商品分类下,哪个分类更受欢迎)

property:产品属性(属性值可以是尺寸、大小、毫升等数字,也可以是品牌等,凡是能描述产品特性的都可以称为属性值)

buy_mount: 购买数量

day:购买时间(为时间戳格式,可以通过excel显示不带日期格式的时间戳)

2)表格 2 婴儿信息表格字段

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user_id:用户ID

生日:出生日期

性别:性别(0 位女性;1 位男性;2 位未知性别)

4.对未来的一些想法1.0

所学的一些资料就写到这里,期待未来。今后,我所学到的信息会不断的增加和完善,我也会不断的修改自己的计划和自己的发展方式。这是 1.0 版本。

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