10月26日，苏宁易购召开“双十一全民嘉年华”

天猫、京东、拼多多、苏宁全面开火

今年双十一，谁才是最后赢家？

今日重磅福利

重磅福利一：

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大数据居然能预测双十一成交额?

一年一度的双十一来袭，各大电商平台造势甚猛，现场晚会+直播带货，话题热度一浪盖过一浪。那么今年双十一究竟能达到多少交易额呢？

早在去年就有大神利用大数据精准预测2019天猫双十一成交额，误差仅千分之一。他是怎么做到的？其实就是Python+数据分析！

第一，用Python的可视化库matplotlib绘制散点图，观察并选取适合的模型

第二，用Python的机器学习库sklearn进行多项式回归建模

第三，预测并非如此简单，拟合也可能过度拟合，因此还要考虑其他很多因素

*图片来源：网络

那么，如何通过Python预测双十一销售额？作为各岗位的“标配”，如果2021秋招中HR问到你会不会Python技巧，而你还是0基础的Python小白，那时可就太晚了！

对于0基础或者编程基础薄弱的同学，Uni邀请到前阿里巴巴高级数据研发工程师，制作了三节Python数据分析入门课程，没有编程基础都没关系，只要你懂中文就能轻松入门！

本课程专为零基础学员打造：

以通俗白话解析知识，外加专业导师设计符合认知规律的学习方式

以故事性的方式撰写学习内容，把知识学习有趣化

除了学习过程中的随堂练习，还安排了大量的实操练习，让你学以致用

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数据分析这么棒,晋升发展通道如何?

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第一阶段: 数据专员

基本学会Excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了。

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第二阶段:数据分析师

这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT和Excel一定要溜。

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第三阶段: 开始细分

数据分析师（数据科学家）、BI等：这部分一般是精进统计学，熟悉业务，机器学习会使用（调参+选模型+优化），取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。

可视化工程师：这部分国内比较少，其实偏重前端，会high charts，d3.js, echarts.js。技术发展路线可以独立，不在这四阶段，可能前端转行更好。

ETL工程师：顾名思义，做ETL的。

大数据工程师：熟悉大数据技术，hadoop系二代。

数据工程师（一部分和数据挖掘工程师重合）：机器学习精通级别（往往是几种，不用担心不是全部，和数据分析师侧重点不同，更需要了解组合模型，理论基础），会组合模型形成数据产品；计算机基本知识（包括linux知识、软件工程等）；各类数据库（RDBMS、NoSQL(4大类)）

数据挖掘师：和上基本相同。

爬虫工程师：顾名思义，最好http协议、tcp/ip协议熟悉。技术发展路线可以独立，不在这四阶段。

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数据分析必会工具: Tableau

Tableau，通俗来讲，是一款数据可视化的工具。它能够将枯燥的数据变化成为简单直观的效果图，比如下图这样：

*图片来源：网络

目前，各大投行、科技公司已开放2020秋招，其中相当多的数据岗标明候选人需掌握Tableau技能。而且掌握Tableau，你不光能找到数据分析类岗位，同时还能找到BI类（商业智能）岗位。BI类工作机会的Title有：Tableau Developer、BI Analyst 或BI Developer。其中，Tableau Developer的薪资甚至能达到$112,287！

*图片来源：网络

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Tableau的优势

Tableau的使用并不需要太多的coding经验，可以有快速的背景提升，让简历饱和起来。通过简单的drag and drop，就可以轻松快速地实现数据分析。对于数据的分析者和公司管理者来说，Tableau的视觉呈现效果更加生动，从而更好地实现高效数据分析和行为决定。

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Tableau对求职的帮助

BI类工作的Title之一有Tableau Developer，这类工作对Tableau技能的要求最高，工作机会集中在很多大、中型公司的商业智能部/IT部门，或者德勤的咨询部门、埃森哲等咨询公司。Tableau已成为合格数据分析师和商业分析师必须掌握的技能之一。

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数据分析师的学习路径

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Excel、PPT必须精通

数据工作者的基本姿态，话说本人技术并不是很好，但是起码会操作；要会大胆秀自己，和业务部门交流需求，展示分析结果。技术上回VBA和数据透视就到顶了。

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数据库类必须学

初级只要会RDBMS就行了，看公司用哪个，用哪个学哪个。没进公司就学MySQL吧。NoSQL可以在之后和统计学啥的一起学。基本的NoSQL、MongoDB和Redis（缓存，严格意义上不算数据库）。

然后（选学）可以了解各类NoSQL，基于图的数据库Neo4j，基于Column的数据库BigTable，基于key-value的数据库redis/cassendra，基于collection的数据库MongoDB。

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统计学必须学

如果要学统计学，重要概念是会描述性统计、假设检验、贝叶斯、极大似然法、回归（特别是广义线性回归）、主成分分析。这些个用的比较多。也有学时间序列、bootstrap、非参之类的，这个看自己的意愿。

其他数学知识：线性代数常用（是很多后面的基础），微积分不常用，动力系统、傅里叶分析看自己想进的行业了。

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机器学习

数据分析师要求会选、用、调。常用的是几个线性分类器、聚类、回归、随机森林、贝叶斯；不常用的也稍微了解一下；深度学习视情况学习。

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大数据

选学，有公司要求的话会用即可，不要求会搭环境。hadoop基础，包括hdfs、map-reduce、hive之类；后面接触spark和storm再说了。

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