数据分析师的工作规范是什么？
一、数据分析师的工作规范——大数据准备:(70%时间)
1. 大数据采集(爬虫和数据仓库)
2. 验证大数据
3.数据清理(缺失值、异常值、垃圾、标准化、重复记录、特殊值、合并数据集)
4. 使用Python读取CSV或TXT文件，易于操作数据文件(I/O和文件字符串处理，逗号分隔)
5. 抽样(大数据。随机性是关键。)
6. 存储和存档
二、数据分析师的工作规范——大数据观察(发现模式和隐藏关联)
1. 单变量:点图和抖动图;直方图和核密度估计;累积分布函数
2. 两个变量:散点图，平滑，残差分析，对数图和倾斜
3.多变量:假色贴图，马赛克贴图，平行左贴图
三、数据分析师的工作规范——大数据建模
1. 计算估算(均衡可行性与成本消耗)
2. 尺度参数模型(尺度优化问题)
3.概率模型的建立(二项式、高斯、幂律、几何、泊松分布及与已知模型的比较)
四、数据分析师的工作规范——数据挖掘
1. 选择合适的机器学习算法(蒙特卡洛模拟、相似度计算、主成分分析)
2. 考虑对大数据使用Map/Reduce
3.画出你的结论和最后的图表
循环到第二步，到第四步，数据分析，根据图表总结文章。
五、数据分析师的工作规范——以业务为中心的数据分析
Albert Laszlo Barabassi，无尺度网络模型的作者，相信93%的人类行为是可预测的。大数据是人类活动的痕迹，是有待发现的金矿。但在大数据为你工作之前，你首先需要知道你的业务需求是什么。
哪些是规范数据分析步骤?这是数据分析师的标准。数据科学家常常对从多个来源获取数据感到兴奋，并开始创建图表和可视化来进行分析，而忽略了增长所需要的商业智慧。你能行吗?如果你仍然担心起步，你可以点击这个网站上的其他文章来学习。
规范的数据分析步骤是什么?这才是数据分析师的工作规范，数据科学家常常对从多个来源获取数据感到兴奋，并开始创建图表和可视化来进行分析，而忽略了增长所需要的商业智慧，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站其他文章进行学习。
