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內(nèi)容簡介

　　本書針對(duì)未來想要從事數(shù)據(jù)分析工作的在校學(xué)生、想要轉(zhuǎn)行做數(shù)據(jù)分析的在職人員，以及想要在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域提高自己或跳槽的從業(yè)人員，深入淺出地講解了面試和未來實(shí)際工作中所需的知識(shí)與技能，讓讀者對(duì)數(shù)據(jù)分析師這個(gè)崗位有更為全面和深刻的了解。全書主要分為面試前的準(zhǔn)備、面試中的技巧、面試中所需的知識(shí)儲(chǔ)備、編程技能、實(shí)戰(zhàn)技能，以及進(jìn)一步學(xué)習(xí)提高的方法幾部分，內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)分析師面試的全流程，全方位提高讀者在未來面試中的競爭力。

作者簡介

　　徐麟，本科就讀于中國海洋大學(xué)數(shù)學(xué)專業(yè)，研究生就讀于哥倫比亞大學(xué)統(tǒng)計(jì)專業(yè)，畢業(yè)后在攜程、唯品會(huì)等知名互聯(lián)網(wǎng)公司從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘工作，目前已在數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域工作多年。個(gè)人公眾號(hào)“數(shù)據(jù)森麟”運(yùn)營者，堅(jiān)持輸出個(gè)人原創(chuàng)文章。

圖書目錄

目錄
第1 章面試前的準(zhǔn)備 / 1
1．1　都有哪些數(shù)據(jù)類崗位 / 2
1．2　如何選擇適合自己的崗位 / 5
1．2．1　數(shù)據(jù)分析師 / 6
1．2．2　數(shù)據(jù)挖掘工程師 / 7
1．2．3　算法工程師 / 8
1．2．4　數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理 / 9
1．2．5　小結(jié) / 10
1．3　準(zhǔn)備一份高質(zhì)量的簡歷 / 11
1．3．1　通用排版建議 / 12I
1．3．2　如何描述數(shù)據(jù)類項(xiàng)目 / 17
1．4　投遞簡歷有哪些途徑 / 19
1．4．1　校招 / 19
1．4．2　社招 / 20
1．4．3　其他途徑 / 21
第2 章直面數(shù)據(jù)分析師面試 / 22
2．1　數(shù)據(jù)分析師面試流程 / 23
2．1．1　筆試 / 23
2．1．2　部門內(nèi)部成員面試 / 23
2．1．3　部門負(fù)責(zé)人面試 / 24
2．1．4　總監(jiān)面試 / 24
2．1．5　HR 面試 / 25
2．2　真實(shí)的面試經(jīng)驗(yàn)分享 / 25
2．3　面試技巧 / 30
2．3．1　提前熟悉業(yè)務(wù)場景 / 30
2．3．2　充分準(zhǔn)備好個(gè)人介紹 / 31
2．3．3　了解崗位的側(cè)重點(diǎn) / 31
2．3．4　保持積極的面試態(tài)度 / 32
2．4　常見的數(shù)據(jù)分析師面試問題 / 33
2．4．1　基礎(chǔ)知識(shí)考查 / 33
2．4．2　編程能力考查 / 35
2．4．3　實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目考查 / 36
第3 章基礎(chǔ)知識(shí)考查 / 38
3．1　統(tǒng)計(jì)＆數(shù)據(jù)分析知識(shí) / 39
3．1．1　基礎(chǔ)概念：隨機(jī)變量、分布函數(shù)、概率密度函數(shù) / 39
3．1．2　隨機(jī)變量的常用特征 / 45
3．1．3　正態(tài)分布與大數(shù)定律、中心極限定理 / 50
3．1．4　假設(shè)檢驗(yàn) / 55
3．1．5　貝葉斯統(tǒng)計(jì)概覽 / 58
3．2　模型＆數(shù)據(jù)挖掘知識(shí) / 63
3．2．1　數(shù)據(jù)挖掘常用概念 / 63
3．2．2　常見的模型分類方法 / 66
3．2．3　常見的模型介紹 / 68
3．2．4　模型效果評(píng)估方法 / 77
第4 章編程技能考查 / 83
4．1　熟悉Python / 84
4．1．1　概覽 / 84
4．1．2　數(shù)據(jù)分析――pandas / 90
4．1．3　數(shù)據(jù)可視化――matplotlib ＆ pyecharts / 94
4．1．4　文本處理――jieba ＆ wordcloud / 99
4．2　懂R 語言 / 104
4．2．1　概覽 / 104
4．2．2　數(shù)據(jù)分析――DataFrame / 112
4．2．3　數(shù)據(jù)可視化――ggplot2 / 114
4．2．4　數(shù)據(jù)挖掘――以線性回歸分析為例 / 123
4．3　掌握SQL / 127
4．3．1　數(shù)據(jù)庫常見類型及單表查詢SQL 語句 / 127
4．3．2　多表查詢SQL 語句 / 132
4．3．3　更多SQL 內(nèi)容 / 138
第5 章數(shù)據(jù)分析師實(shí)戰(zhàn)技能 / 150
5．1　數(shù)據(jù)分析師工作必備技能 / 151
5．1．1　數(shù)據(jù)人員如何創(chuàng)造價(jià)值 / 151
5．1．2　完整的指標(biāo)體系構(gòu)建 / 152
5．1．3　數(shù)據(jù)監(jiān)控及報(bào)表設(shè)計(jì) / 158
5．1．4　設(shè)計(jì)一份優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)分析報(bào)告 / 162
5．2　基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用 / 165
5．2．1　AB 測試 / 165
5．2．2　用戶畫像 / 171
5．2．3　完整的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目流程 / 174
第6 章用努力給自己加分 / 180
6．1　學(xué)習(xí)方法很重要 / 181
6．2　拓展自己的知識(shí)面 / 182
6．2．1　爬蟲 / 182
6．2．2　社交網(wǎng)絡(luò) / 188