刘老师
数据分析师
常见的数据可视化方法有：1、时态，时态可视化是数据以线性的方式展示；2、多维，可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据；3、分层，分层方法用于呈现多组数据；4、网络，是一种常见的展示大数据量的方法。
刘老师
数据分析师
数据可视化的设计步骤主要有：1、需求分析；2、建设数据仓库 数据集市的模型；3、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)；4、建立可视化场景。
黄老师
数据分析师
数据挖掘常用算法有朴素贝叶斯、逻辑回归(logistic regression)、线性回归、最近邻算法——KNN、决策树、SVM支持向量机。
刘老师
数据分析师
工作职能：根据数据分析方案进行数据分析，在既定时间内提交给市场研究人员;能进行较高级的数据统计分析;公司录入人员的管理和业绩考核;以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训;录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对。
刘老师
数据分析师
数据分析师是一个发展前景非常好的工作，时代的发展决定了在未来，数据分析师将成为必不可少的一个工作岗位，如果大家能够有幸进入到这个行业，那么就好好珍惜，而对于那些还没考虑未来就业方向的朋友来说，数据分析师绝对是一个不错的选择。
刘老师
数据分析师
承担调研、数据分析、数据挖掘、数据提取等相关工作，搭建数据看板;多维度对数据进行分析，给出数据支持、分析报告建议、问题解决方案;智能化报表与数据可视化平台设计;构建各种分析和预测模型，通过跟踪和监控重点数据，发现潜在的问题点和机会，为业务决策提供数据支撑。
赵老师
数据分析师
从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等 8 个步骤。
赵老师
数据分析师
从两者的理论来源来看，它们在很多情况下都是极其相似的。在典型的数据挖掘技术的决策树里，CART、CHAID等理论方法都是基于统计理论所发展和延伸的;并且数据挖掘中的技术有相当比例是用统计学中的多变量分析来支撑的。
许老师
数据分析师
统计分析相关数据信息，整理统计资料，为企业决策者提供可行性分析报告前期素材。负责业务数据统计、分析，并制作报表和报告;根据项目需求，执行数据处理、分析、检查;完成具体指定的重要数据统计，为相关决策提供必要依据。
