python数据分析报告模板 数据分析报告怎么用？
数据分析报告怎么用？
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你已经学了这么多，但你仍然可以。;如果你现在出去，就找不到好工作。所有的招聘人员都会问你一个问题:你做过哪些实际的项目？(即使是应届生)如果有相关项目经验或者实习经验，当然可以拿出来，但是如果没有，怎么办？答案很简单。给他们一份报告，告诉招聘人员:我有能力用数据分析入门级(甚至类)职位。同时，做报告也将是你以后工作的主要内容，所以可能会出现另一种情况:你努力做了报告，然后发现这不是你想要的生活，决定去做其他工作...这也是好事，有数据分析能力的人做其他工作更有优势。
以下是做报告的几个要点:1。先定好分析目标，理清分析逻辑，再做其他工作，否则得不到结论，或者逻辑生硬不合理，或者多次返工...
2.数据来源:首选互联网上的各种公共数据库和数据源。国外数据比较规律，国内数据背景学习成本比较低；
3.数据清理和整理:这项工作通常需要40%-50%甚至更多的时间，所以请做好反复做的准备。
4.工具的使用:如果对解释分析过程和结果没有信心，请多使用描述性统计，多使用图表，少使用聚类等分析模型。工具和模型服务于分析目标，而不是为了使用。
5.报表制作:注意三点:
(1)虽然 "图片胜于表格，表格胜于文字，前提是你能清楚地表达你想表达的意思，该用词的时候要用词；
(2)分析必须有结论，结论必须有数据支持；
(3)如果使用的是你目前单位(公司或学校)的一些专有数据，请镶嵌具体数值，最好不要注明具体出处(只写公司或学校)。这是一个数据分析师的职业素养，你会在面试中获得加分。
6.做好多次修改完善报告的准备。
如果想深入学习，做数据分析报告，我推荐天山学院的这门课:
陈毕业于北京大学，文学学士；;信息管理和信息系统专业。从2008年开始，她一直专注于数据分析领域，无论是传统行业还是互联网行业，都积累了深厚的数据分析经验。她曾在邮政集团公司(总部)邮政业务局、营销运营部、百度营销研究院、宜人贷业务部工作。在天山智能、知乎等多个专业网站开设个人专栏，进行数据分析讲座。内容。我在中邮的时候负责内部数据分析培训，主持过多次各省市数据分析师现场培训课程，并作为主讲人之一授课。我在百度的时候，被邀请做百度 多次担任美国外训讲师，并拥有百度 美国认证金牌讲师证书。
课程一:做报表前准备工作总结:讲解做数据报表前需要了解的知识。包括数据报告概念、数据报告要解决的问题、数据报告的类型和适用范围、报告需求的收集和整理以及数据报告的制作步骤。
目录:
1.1数据报告的概念
1.2数据报告中需要解决的问题
1.3数据报告的类型和适用范围
1.4数据报告要求的收集和整理
1.5数据报告制作步骤
课程二:构建故事线总结:讲解数据报表制作中构建故事线的相关知识。包括:故事线对报表的意义，故事线的大致结构，构建故事线常用的分析工具。
目录:
2.1故事线的含义
2.2故事线的总体结构
2.3常用分析工具
课程3:数据采集与处理概述:解释常用的数据采集来源和初步处理方法。包括内部数据采集、外部数据采集和数据处理步骤。
目录:
3.1内部数据采集
3.2外部数据采集
3.3数据处理步骤
数据清理
数据重建
课程4:分析场景和常用图表总结:解释报告中经常看到的分析场景，以及每个场景中常用的图表。包括:变化、分布、比较和预测。
目录:
4.1变化
4.2分销
4.3比较
4.4预测
课程五:结论写作与报告使用总结:阐述报告最重要的结论写作部分，以及面对不同使用场景时，报告需要做出的调整。
目录:
5.1结论写作
5.2报告使用场景
解释性报告
阅读报告
发布报告
天山学院双十一特色课程限时优惠正在进行中，五门微课同步播出。欢迎关注。
11月6日，老年数据分析师教你做年终总结报告。陈:知乎大神，前百度高级数据分析师。
11月7日机器学习与工业实践邹博:科学院副研究员，天津大学特聘教授。
11月8日，贝叶斯算法与新闻分类，唐:多年 深度学习领域实践研究专家，同济大学硕士。
11月9日破冰Python，1小时快速入门王大为:Python爱好者社区官方账号负责人，擅长网络爬虫和数据分析。
11月10日，职场也有双11——让你廉价推销自己的五个常用技巧。陈文:8年数据分析师和高级商业顾问的经验。
python 数据挖掘原理？
数据挖掘是通过以下实现的对大量的数据进行清洗和处理以发现信息，并将这一原理应用到分类、推荐系统、预测等过程中。
数据挖掘过程:
1.数据选择
在分析了业务需求之后，需要选择与所需业务相关的数据。定义业务需求和选择特定于业务的数据是数据挖掘的前提。
2.数据预处理
选取的数据会有噪音、不完整等缺陷，需要进行清理、整合、转换、总结。
3.数据变换
根据所选择的算法，将预处理后的数据转换成特定数据挖掘算法的分析模型。
4.数据挖掘技术
使用选定的数据挖掘算法处理数据并获取信息。
5.解释和评估
对数据挖掘后的信息进行分析和解释，并应用于实际工作领域。
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