深圳坪山区Python业务数据分析师培训班
行业未来发展的趋势分析：这应该是数据分析师别，有的公司叫做战略分析师/商业分析师。这个层次的数据分析师站的更高，在行业、宏观的层面进行业务分析，预测未来行业的发展，竞争对手的业务构成，帮助公司制定战略发展计划，并及时跟踪、分析市场动态，从而及时对战略进行不断优化。
数据分析师的职位级别划分
不同公司对数据分析师的职位划分稍有不同，在一些中小型企业，没有成立独立的数据中心前，数据分析的相关职位往往是在譬如市场部、运营部这些部门之下，通常数据分析成员在2-4人不等。
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对于一些大型企业，有独立的数据部门的企业，其数据分析团队人员则是十到百人不等，其职位头衔有通俗的总监、经理、主管划分，也有助理、资深、*之类的划分。
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人工智能
在医疗
智能导诊APP： 能够实现疾病自诊与智能导诊，可与第三方预约挂号平台实现无缝对接。
多维度肿瘤的大数据分析： 通过多维度肿瘤大数据分析应用，促进个性化诊疗，可以实现 肿瘤的风险评估。
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在政府
公安视频监控： 提供视频工具提高几十倍甚至上百倍的监控/侦破效率。
政府智能审批： 通过文本转换、语义识别、关键信息提取等手段，辅助政府部 i ]项目筛查。
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在城市
智能面试机器人： 可进行交互型智能问答，替代搜索引擎功 能。根据与用户聊天从知识库寻找匹配话题。
智能客服： 依托睿保保险云知识库，可以解决用户提出的问题。极大节省人工成本。
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在交通
视觉识别实现智能交通： 通过AI,可实现道路交通车辆检测手段从"感知”到"认 知”的技术革新。
从辅助驾驶到探索自动驾驶： 机构掌握深度学习技术，实现汽车在车道内、全路况的自动 驾驶技术
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成为数据分析师有哪些要求？
1、理论知识要宽泛，涉及数学、市场和技术。要求及对数据敏感，包括统计知识、市场研究、模型原理等。
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2、常规分析工具的使用，包括数据库、数据挖掘、统计分析工具，常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）等等。
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3、有一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业逻辑。因为只有理解了商业问题，才能转换成数据分析的问题，从而满足部门的要求。
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4、数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表达”，成效也会大打折扣。
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数据分析的过程
1.数据采集
了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。
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2.数据存储
在数据存储阶段，数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程，核心的因素是在原始数据基础上经过哪些加工处理，得到了怎样的数据。由于数据在存储阶段是不断动态变化和迭代更新的，其及时性、完整性、有效性、一致性、准确性很多时候由于软硬件、内外部环境问题无法保证，这些都会导致后期数据应用问题。
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