数据分析师笔试题2015-2019年地区企业数据分析与可视化展示

Python环境配置与工具包安装 Python环境搭建步骤详解 常用数据分析库介绍与安装：NumPy、Pandas、Matplotlib等 Python基础知识 数据类型、变量、运算符 控制流语句：条件语句、循环语句 函数定义与调用 数据结构：列表、元组、字典、集合 网络爬虫 HTML基础知识 BeautifulSoup库的使用：解析HTML文档、提取数据 网络爬虫高级技巧：代理IP、反爬虫机制 案例实战：爬取豆瓣TOP250电影信息 数据库与SQL语言 数据库基础概念：关系型数据库、SQL语言 HeidiSQL工具的使用：数据库连接、数据操作 SQL进阶操作：数据过滤、分组聚合 Python数据库交互：使用Python连接数据库、执行SQL语句 其他类型数据库介绍：SQLite、MongoDB 数据预处理与可视化 Pandas数据预处理：数据清洗、缺失值处理、数据转换 数据可视化：使用Matplotlib、Seaborn等库绘制统计图形 预测型数据分析 线性回归模型原理 使用Python进行线性回归分析 模型评估与优化 探索型数据分析 统计图形绘制：直方图、散点图、箱线图等 数据分布特征分析 数据探索与洞察

2021 年大数据分析师竞赛理论试题。

我们生活在一个数据泛滥的时代，数据正以惊人的速度增长，每个人的下一秒都会被更多的数据包围。收集数据的主要目的是完善企业、政府和社会层面的决策机制。通过定量分析，我们可以利用数据实现更好的决策制定。本书致力于展示定量分析的运作方式，以及如何利用定量分析做出更好的决策，即使你没有相关知识背景，也无妨。托马斯·达文波特;金镇浩.成为数据分析师：6步练就数据思维(Kindle位置15-19).浙江人民出版社. Kindle版本。

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SWOT 数据分析与可视化 SWOT 分析法，也称为态势分析法或道斯矩阵，是一种常用的战略规划工具，用于评估企业或项目的内部优势和劣势，以及外部环境中的机会和威胁。 SWOT 分析的四个要素： 优势 (Strength)： 内部有利因素，例如强大的品牌声誉、高效的运营流程等。 劣势 (Weakness)： 内部不利因素，例如缺乏资金、技术落后等。 机会 (Opportunity)： 外部有利因素，例如市场增长潜力、新技术出现等。 威胁 (Threats)： 外部不利因素，例如竞争对手的行动、政策变化等。 在 Excel 中展示 SWOT 分析结果： 可以使用 Excel 的表格和图表功能直观地展示 SWOT 分析结果。例如，可以使用表格列出每个要素的具体内容，并使用图表（如矩阵图、气泡图等）来展示不同要素之间的关系和重要性。 SWOT 分析的应用： SWOT 分析可以帮助企业或项目： 识别自身优势和劣势 发现外部环境中的机会和威胁 制定有效的战略和计划 提高决策的科学性和有效性

数据分析师的成长之路需掌握必要技能与知识。分析数据的方法和提升技巧，快来聆听专家的见解。

分析上市公司股票财务指标，如流动比率、资产负债率等。 使用Matplotlib绘制统计图，包括折线图、条形图、柱状图、散点图。 利用Jupyter Notebook进行交互式数据分析和可视化。 运用NumPy、Pandas和Matplotlib进行数据处理和图形绘制。

首先，通过设定随机数种子确保结果的可重复性。然后生成了一个在0到10之间等间隔的x轴数据x，以及基于线性关系加上正态分布随机噪声的y轴数据y，并将其组合成一个DataFrame。接着计算了数据中y的最大值、最小值和标准差等统计信息。在绘图部分，绘制了数据的散点图，并通过多项式拟合得到拟合直线并绘制出来。最后，在图上添加了显示最大值、最小值和标准差的文本标注。整体展示了如何使用随机生成的数据进行数据分析，包括数据可视化、拟合以及统计信息的呈现。

数据分析师常常困惑于如何提升数据思维或如何应用思维模型进行分析。其实，数据模型是对现实世界的一种抽象化数据展示，它在追求简洁性的同时，也需要准确地反映现实。 例如，家族树形图谱就清晰地展现了现实中人物错综复杂的关系，它就是一个简洁有效的数据模型。