sas数据分析基础入门 校园招聘时，应聘“数据分析师”职位的学生应该具备哪些技能？
校园招聘时，应聘“数据分析师”职位的学生应该具备哪些技能？
随着数据分析师岗位的发展，网上的数据分析文章越来越多。我认为今年 s校招，学生会对数据分析这个职位有更深的理解。
但是目前似乎还是有很多同学用旧课本知识和自己的想象去了解这个专业的现状。
因为我不。;不了解岗位需要做什么，面试前没有相应的准备。
所以今天，让我们 下面就简单说说市面上的数据分析类型和校招的投放点。
目前市场上的数据分析师有哪些类型？一般来说，数据分析师名义下的工作可以分为这几类。
偏业务，偏策略(建模)，偏挖掘(算法)，偏开发第一类是偏业务数据分析师。这类分析师要解决的问题是具体的业务问题。比如如何提高用户留存率，减少用户流失，提高转化率等等。这些分析师与业务关系密切。分析师需要了解互联网的商业模式。需要了解一些常用的操作手段和产品。
第二类是策略类的分析。战略分析和以前的商业分析的区别在于。策略分析要解决的问题一般是固定的，往往业务直接给策略分析师出一个题目，让他找出策略。比如滴滴、美团这样的公司，需要优化配送规则，制定反作弊规则。
第三类偏向挖掘线。这种数据分析需要算法来解决商业问题。常见的算法只是聚类，分类，回归等等。与策略分析师相比，这类分析师面临更多的固定问题。因为目前算法能解决的问题基本只有几个，有点像拿着锤子找钉子。由于工资水平高，这两年很多人都在读书。但是，需求量并不大。今年算法岗没了，招的人也少了。
最后一类是局部开发，现在这一类比较少。这些分析师现在大多叫数据开发。所以我赢了。;这个我就不多说了。
需要什么技能？让 让我们来看看这种不同的数据分析师。他们需要的技能有什么特点？
我给这几类数据分析师的面试过程分为两派。
一个是文学战，一个是武斗。
都说文无第一，武无第二。战法相对容易区分高低，而战法各有千秋。
策略和挖掘类所需技能有个特点，所需技能相对固定。
挖掘算法只有几种，分类、聚类、回归、深度学习等等。尽管一些较新的算法还在不断出现，但经典算法可以解决大多数问题。所以这类学生 面试有点像武斗。因为对技能的要求太固定了，所以很容易评价哪些同学做的项目足够多，难度足够大，对项目理解很深。
喜欢策略类的分析。在数据建模大赛中多次获得名次的人，自然会碾压其他同学。还有做挖掘算法的人。如果有多种算法，落地项目。It 总比没有的人好得多。;我没做过。
分部分项业务分析所面临的问题是不固定的。
每个公司都面临不同的商业问题。你必须先了解业务，然后才能做这样的分析。
所以对于这种数据分析师，他需要了解业务。
至于什么是商业？你必须知道不同公司的商业模式是什么，业务在日常工作中能做什么。
所以这类帖子的分析有点像征文比赛。每个人都可以对同一个命题作文写出自己的看法。但是没有人一定是对的，也没有人一定是错的，只要你说出自己的逻辑。
所以这种数据分析师面试的重点就是你的逻辑一定要非常清晰。而且你的表达应该很清楚。至于会不会主动学习？有没有类似的商业经验并不是特别重要。
因为这些经历，以后可能就没用了。
文远:三元方差版权归作者所有。
数据治理十大工具？
1、Excel
作为Excel Microsoft office套件软件的重要组成部分，它可以进行各种数据处理、统计分析和决策操作，广泛应用于管理、统计财务、金融等诸多领域。
2、SAS
SAS是美国北卡罗来纳州立大学于1966年开发的统计分析软件。SAS将数据访问、管理、分析和显示有机地结合在一起。SAS提供了从基本统计学的计算到各种实验设计的方差分析、相关回归分析、多元分析等多种统计分析过程，几乎包括了所有最新的分析方法。
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