首先需要明确的是，贝壳和第四范式是两家完全不同的公司，它们的业务、文化、发展方向等方面都有所不同。因此，选择去哪家公司需要根据个人的职业规划、兴趣爱好、专业背景等因素进行综合考虑。
贝壳是一家以房地产为核心业务的科技公司，主要提供房产交易、租赁、金融等服务。作为一家成长迅速的互联网公司，贝壳在技术创新、人才培养等方面有着较高的要求和严格的管理体系。如果你对房地产行业和互联网行业都有浓厚的兴趣，喜欢挑战自己，追求高效的工作方式，那么可以考虑去贝壳。
第四范式则是一家以人工智能技术为核心的创新型企业，致力于为客户提供智能化的数据分析、机器学习等解决方案。作为一家技术驱握消动型公司，第四范式注重创新、开放、自主，鼓励员工积极探消皮伏索和尝试。如果你对人工智能、大数据等技术拿携领域有浓厚的兴趣，并有较强的技术能力和创新意识，那么可以考虑去第四范式。
总之，选择去哪家公司需要根据个人的实际情况进行综合考虑，包括对公司的了解、对自身职业规划的认识、对行业发展趋势的了解等多方面因素。
对于研究生时间充裕这个问题，我的回答如下
1. 不充裕。
2. 因为研究生相对于本科生而言，毕业的要求和标准更高，课业也会更繁重没樱，还需要参加导师的一些项目。
研究生的学习任务和科研任务比较繁重，需要花费大量的时间来进行文献检索、实验操作、数据处理、论文撰写等。
同时，还需要参加导师组织的各种学术活动，如研讨会、学术会议、论文报告会等等，这些活动也会消耗大量时答运间。
因此，研究生的时间相对来说是不充裕的。
3. 当然，如果你是全日制的研究生，并且你的学习和科研任务比较轻松，那么你的时间相对来说可能枯举丛会比较充裕。
另外，如果你能够合理安排时间，高效利用自己的时间，那么也能够让自己的时间变得更加充裕一些。
贝壳是一家互联网公司，提供房屋租售、旅游、理财等多元化服务。秋季招聘弊氏乱是指公司在每年秋租档季进行的招聘活动，主要是为了补充公司在当年或者明年的人核棚力资源需求。
贝壳是大坦一家提供房屋租赁，买卖，家居装修等服务的互联网公司。秋季招聘是贝壳年度招聘计划的一部分。贝壳秋招的目标是吸引有才运老华和有激情的人才加入公司， 以推动公司的发展和创新。贝壳为优秀的员工提旁仿升供良好的职业发展机会和奖励机制，同时也注重员工的生活质量和幸福感。在贝壳，员工可以充分发挥自己的才能，并与来自各行各业的优秀人才一起工作，共同推动公司不断发展壮大，为用户提供更好的服务体验。纯手打，望采纳！
在贝壳和第四范式两家公司中进行选择也需要根据个人的实际情况来决定。首先，贝壳是一家目前非常热门的互联网公司，其主营业务是房地产，旗下有贝壳找房、贝壳新房、贝壳贷款等品牌，发展潜力巨大。而第四范式液滚耐则是一家致力于人工智能技术研发的公司，其技术实力也非常强大，拥有很多大型客户。
其次，需要根据个人的兴趣和职业规划来选择。如果你对房地产行业感兴趣，或者想要在互联网行业中寻找一份稳定的工作，那么贝壳可能更适合你。而如果你对人工智能技术和算法开发感兴趣，或者想要成为一名技术型人才，那么第四范式可能更适合你。
最后，需要考虑公司的福利待遇和发展前景。两家公司都是知名的互联网公司，福利待遇和发展前景闹春都非常备饥不错。但是具体情况还需要自己去了解和对比，例如薪资、福利、晋升机制、公司文化等方面。
因此，在选择贝壳和第四范式时，需要考虑自己的实际情况，从公司业务、个人兴趣和职业规划、福利待遇和发展前景等方面进行综合考虑，选择最适合自己的公司。
2、江山代有才人出，“投笔从戎”变专家短短两年时间，美国对华为进行了四轮制裁，导致华为的消费者业务收入大幅下滑，但是运营商和企业业务表现依然稳健，云计算、智能 汽车 解决方案等战略新兴业务正在有条不紊推进，华为在ICT领域仍然稳居全球技术领先地位。由于运营商和企业业务的毛利率远超竞争对手，且一直是华为公司利润的主要来源，“手里有钱心里不慌”，因此面临数字经济 科技 革命的时代机遇，技术领先、资金充沛的华为仍然能够展现出强大的底气和勇气，领导层也有非凡的信心继续带领公司抵抗美国制裁、实现稳健发展。
相应地，那些支撑华为发展的科学家们也获得了很好的待遇。但面对当前的大环境，华为的科学家们对公司未来能否继续大力支持科学理论和关键技术研究，如何在“活下去”和“有未来”之间取得平衡，自己的收入是否会缩水等问题产生了困惑和疑虑。
也正是在这一背景下，任正非在“中央研究院”创新先锋座谈会上发表了题为《江山代有才人出》的讲话。其在讲话中表示，希望真正的科学家打消顾虑，用好奇心驱动前沿 科技 的基础研究，华为可以提供清华教授的待遇，不断提升科学家的价值、地位和影响力，但科学家不能把物质激励看得太重。同时，任正非也倡议大部分科学家走专家道路，根据客户的实际需求，用掌握的基础理论去研发关键技术、解决商业问题、贡献商业价值，帮助公司有质量地活下去，成功度过关键转折期。
从任正非的谈话及外界的相关反应来看，某些做科学研究的人很可能并不理解企业运营的基本原则，所以当任正非说“华为提倡用清华教授的待遇来衡量科学家的学术贡献”时，华为“心声社区”上骂声一片，指责任正非不重视理论研究，但这其中显然存在某种认知问题。
企业的本质是商业组织。企业为客户创造价值，客户为企业带来利润，如此，企业才能实现自己的商业成功。所有的企业行为都必须以商业利益为核心进行设计实施。企业的商业利益，最终体现为创造利润的能力，其具象体现为资本回报、利润、现金流等财务指标。
当企业评价员工时，如果一个人对创造利润没有贡献，那么他对企业就没有价值。而如果当一个人离具体业务太远，很难讲清他对创造利润的贡献时，那么在企业的困难时期，其将是被优先裁员的对象。
当员工向企业要求高薪时，必须要讲清楚他帮助企业赚了多少钱，而不喊竖睁能仅仅讲自己的工作多么伟大，自己加了多少班、付出了多少辛苦，因为这些因素和企业的商业利益没有直接关联。
企业的 科技 研发本质是一种投资行为，是企业实现商业利益的一种手段和工具，其中最关键的是要确保投资回报率（ROI：Return Ｏn investment）。 科技 研发一般都聚焦在企业的主要业务方向、强竞争力产品、高价值客户。 科技 研发首先是要评估投入产出，决定是否投入，然后调节投入强度和节奏，最终达到通过合理的研发投入，在短期、中期、长期创造合理利润的目的。讨论企业的 科技 研发，必须把研究和开发的差异搞清楚，把科学和技术的差异搞纤信清楚，不能混为一谈。
（一） 科技 研究。
当企业做到一定规模，有了丰厚的利润支撑，为了确保中长期的战略安全，就需要紧密跟踪世界前沿 科技 创新，保持对未来的敏锐洞察力，预防颠覆性创新的冲击。于是企业就需要用有竞争力的薪酬待遇引进优秀的科学家、技术专家、工程专家，逐步加大 科郑岁技 研究在整体研发费用中的占比，不断扩展和提升企业在 科技 研究领域的实力。
华为所处的通信行业已经逼近香农定理、摩尔定律的极限， 科技 研究进入“无人区”，难以准确判断产业技术趋势，加上各行各业数字化转型呈现出需求多元化的特点，所以华为为了把稳战略方向，不能只对单一技术趋势和机会下注，必须采用多路径、多梯次、多场景的方式寻求对未来技术的突破。这并不是在浪费研发经费，相比战略方向错误带来的巨大损失，这是更加安全的战略驱动方式。华为作为全球ICT领军企业，有责任也必须自己引领行业基础理论的研究创新。
科学与技术不同，科学研究是在好奇心的驱动下 探索 世界，认识未知，进行基础理论研究，创造科学知识，从而为创造发明新技术和新产品提供理论依据的行为。科学研究的成果是企业技术创新的来源，对于 科技 企业的技术突破和战略发展非常重要。
科学研究的特点是难度大，不确定性高，目前尚无合适的量化评估体系。
从科学发展史看，面向未来的基础科学研究，其贡献或许要等到几十年、几百年后才能被人们看到。有些理论和论文发表后，可能一两百年后才能发挥作用。
科学研究很难直接为企业快速创造利润，不是企业的“本分”。
企业从商业利益的角度，一方面要考虑客户的现实需求，并从中寻找商机，另一方面还要考虑当前的产业生态和技术水平是否能将技术转化为现实生产力，并成功实现产业化。只有当企业家准确判断到客户需求和技术匹配的时机窗口出现时，才能将理论转化为技术，进而生产出产品，实现商业变现。所以，科学研究很难直接为企业快速创造利润，而且企业也很难量化考核科学研究活动。企业作为商业组织，核心是商业利益，科学研究并不是企业的“本分”。
过去全球主流的科学研究体系是由西方构造的，核心是大规模建立研究型大学，让研究生和教授一起推动 科技 研究。研究型大学不单纯是做基础研究，还开展大量驱动工程性研究。同时，政府还会出资建立一批国立实验室，而科研方向主要以科学家为主导。
当前世界经济形态正在发生根本性变革，人类正在跨入数字经济时代，科学研究也随之逐步进入第四范式——数据密集型科学发现（The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery）。这种科学研究需要大量数据，而大量数据只能通过大量商业行为获得，所以这些年产学研用之间的关系越来越密切。
在新的科学范式指引下，未来企业的商业行为和科学研究将越走越近。
理解了以上这些企业运营的基本原则，再回过头来看任正非的讲话，其更像是对华为科研工作和团队的一封倡议书。华为仍有实力和意愿继续支持科学家的前沿 科技 基础研究，但在当下战略生存和发展的关键时期，华为更需要能解决实际问题、驱动商业价值的“专家”。
科学技术始终是人类 社会 向前发展的重要驱动力，尤其是在当前中美战略竞争持续加剧，美国不断加大对我 科技 与经济打压的大背景下，中国企业如何统筹好当下与长远利益，通过提升 科技 创新能力推动自身发展壮大，便显得更为重要。而华为在 科技 研发投入、吸引整合国际智力资源、优化人才队伍结构、统筹基础理论研究与技术创新等方面的经验做法，对于中国各行各业的领军企业来说，不啻为一种有益借鉴。
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3、一个小白学习学习数据分析师有多难首先我们要了解下大数据分析和传统的数据分析在概念上的区别，乱谈大数据分析相较于传统的数据分析，需要掌握更多的技能，对于从业者能力要求提高了。但是贺乱大数据分析哗拍碰的学习门槛并没有太高，学习难度适中，很多人都能够学会大数据分析。
总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具
1、学习数据分析基础知识，包括概率散昌友论、数理统计
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识。
3、学习数据分迅码析工具，如sas、spss，甚至excel也可以（数据分析模块的功能很冲槐强大）
切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。
随着大数据热潮的兴起，越来越多的人群想让裂要进入大数据行业，尤其是对于没有技术功底的人群来说，一般会考虑报一些大数据培训班来进行系统的学习，一段时间之后就忍不住吐槽，学大数据学得想哭。事实上，任何一门新技能的习得，肯定是需要付出努力的，尤其是在基础薄弱的情况下，学习难度可想而知。
然而近来也会有这样一种声音在网上：大数据太难学了，学大数据学得想哭。其实学习本来就没那么简单，
大数据分析太难了学的想哭
但是如果努力了还学不好大数据，就应该好好反思自己的学习方法是不是出了问题。下面小编就带大家看看，大数据真有这么难学吗?
为什么觉得大数据难学?
不可否认确实有一些人学大数据纯粹是兴趣使然，但是大多数人都是冲着大数据行业高薪资好前景去的。因此学习的出发点可能就过于功利和急于求成，当然不是说不能因为这个去学习，而是绝大多数人只是一时的头脑发热，并没有考虑清楚怎样去学习，也并没有付出多少努力。最仿漏后浪费了不少时间，甚至还有的人报了培备滑烂训班浪费了不少钱，后悔莫及地大呼：学大数据学得想哭!大数据真难学!大数据真有这么难学吗?还是你根本就没有下定决心努力去学习呢?希望大家在觉得学习很难的时候，问一问自己到底为此付出了多少努力，如果使用时是因为没有花费多少心血而没学好，那就没什么好抱怨的了。
我是来自农村的一名很普通的女孩，17年大学毕业，现在在杭州一家大数据公司做分析师。想跟大家分享一下，我是如何从刚毕业的一张白纸，成长为一名大数据分析师的，希望我的学习成长心路历程，能够给到现在想往大数据分析行业发展的小伙伴一些参考。
我刚毕业的时候和现在许多学弟学妹一样，都非常迷茫，因为我对自己未来并没有一个非常清晰的职业规划，我不知道自己能够做什么？心里还有一些自卑，因为即便我很爱我的大学，但不得不承认，它只是一个很普通的大学，并非985、211。在如今大学生多如牛毛，激烈的就业环境中，我的学历和专业并没有太大竞争力，也有些后悔为什么大学期间没有再认真努力一些，但为时已晚。毕业，意味着新的人生起点，必须要孙樱勇敢面对，未来只能靠自己的能力在社会上生存和发展。
于是，就这样，带着对母校和同学们的不舍、对社会的彷徨、对自己内心的恐惧、以及家人给予我的期望迈入社会，开始了我的求职之路。找了半个月的工作，面试20来家，有3家成功的，但是开的工资最高3500一个月，并且2家是销售岗位，1家也不是我本专业的岗位（我的专业是信息与计算科学），我算了一下，就算我接受这些陌生并且不喜欢的岗位，在杭州这样的城市，合租房包水电物业费也得1500左右，公交一个月最少200，生活费最少900，电话费100，3500一个月的工资还要扣除五险一金，每个月还要倒贴。我简直快奔溃了，感觉自己很没用，连独立在城市生存下去的能力都没有，心里非常的沮丧。
也许命运就是这样，当你面临几乎绝望的时候，往往能审视自己，明白自己真的想要什么，静下心来的时候，我问自己，为什么企业不要我这样的学生？答案其实大家都知道，一是没有工作经验，二是啥都不懂不能为企业创造价值；三是面试的时候紧张、不自信、没有很好的表现自己。按这个逻辑分析下去，再找半个月我也不指望能出现奇迹，可能连我最后一点的自信都会被打击光。我隐约的感觉到需要重新定位自己，需要与其他同学拉开区分度，目前我学的这个专业和知识好像与企业要求的能力相差太大，如此分析后，摆在我面前的路有三条，一是接受3500的工作，熬个一年半载希望能加点工资，让自己在杭州生活下去，以后再谋发展；二是回老家的小城市随便找个工作以后结婚过日子；三是选择一个现在人才缺口大的行业，并且未来有前景的职业从头开始学习，这样至少我还比别人快一步。
去年社会上最热门的字眼就是人工智能、大数据，当时我在网上查了很多信息，看了很多新闻，也在招聘网站上查询大数据岗位的薪资和招聘人数及技术要求等情况，我发现大数据行业分二个方向，一是大数据工程开发类，二是大数据分析类，开发类的编程要求比较高，而分析类的编程技术要求相对低些，在网孝凯迹上找了一些分析课程听了一下，感觉还挺有意思的，也能听懂，相比与开发类，自己更喜欢也更适合分析类，所以就下定决心往数据分析这个方向进行学习。后面我花了10来天的时间去了解数据巧并分析的前景和学习路径，但是网上的信息太杂乱，只能了解一个大概，在网上买了一些课，也买了好几本书，一个星期下来还是毫无头绪，本以为把HADOOP学会就能入门了，结果发现HADOOP搭建会了后面的SPARK太吃力；这时候我感觉还是需要去正式培训一下，自学找不到方向，也比较浪费时间；上天还是比较眷顾我的，我记得是去年的7月初，我在网上查大数据分析培训的时候，发现阿里云和他的内容提供商杭州决明数据科技联合推出一个《阿里云大数据分析师企业实战训练营》，需要选拨才能进入，抱着对阿里云品牌的信任，我进行了考试筛选，当时考的内容是两部分，一是数据库、二是C语言和JAVA；说真的JAVA一窍不通，没想到第二天接到通知说通过了，接下来需要电话面试，我当时就怀疑是不是骗人的，在电话面试的时候我就问了负责的老师，老师说是从250多个报名参加的学生中选10个人参加，主要是为新研发出来的课程体系做实验，我作为计算机相关专业、不懂JAVA只懂数据库的学生样本被选中了，另外面试沟通表达能力必须通过。突然有种被实验的感觉，这不是拿我做小白鼠嘛，我问还有其他样本是怎么样的，负责老师说，有一个是大三未毕业数学统计专业的、有一个机械工程三本学生、有一个软件开发专业的一本学生、有一个工作三年软件开发的学生、有一个工商管理专业的学生……我的个神了,当时就蒙圈了,这玩意万一实验失败我钱不就白花了，还浪费1个多月时间,我给父母说后没一个人支持我的，直到7月9号正式开营的前一天我才想明白一件事，在中国连阿里云这样的企业目前都没有一套完整的科学的课程体系，那其他家肯定也没有，如果是骗人的负责老师也没必要把做实验这事情给我说的这么清楚,最后一天选择了这个训练营,其实心里非常忐忑不安。
集训营10个同学一起学习35天，近2个月时间,经过系统的训练，我们10个同学被杭州7家企业录用，全部是数据分析岗位，有去电信的、有去外贸企业的、有去金融企业的、有去阿里系相关企业的，我和那个大三的学弟一起去了阿里系的企业，我试用期，他实习期，大
佛手:
家都非常的开心，说真的非常感谢阿里云和阿里云的合作伙伴决明数据科技的老师们，当时给我们上课的全部都是决明的老师，老师们都非常的专业负责，公司本来就是做企业商业数据咨询的，所以有很多商业案例跟我们分享，用的实验平台是九道门商业数据分析实验平台。
从小白鼠到入行，到现在也有小三年工作经验的我，给大家一个学数据分析师的学习路径,仅供大家参考；
1、 建议大家先学习MYSQL关系数据库，在分析师岗位上数据库是经常要用到的，也是必须要会的；
2、 建议大家接下来学习数据建模、数据仓库，ETL数据清洗，特别在工作中数据质量管理是比较重的，ETL是经常用的（当然数据清洗工具也有其他的，ETL是大家通用的）；
3、 HADOOP分布式其实在分析师这个岗位上用的比较少，了解就可以了，因为现在分布式这块大公司都有现成的工具用，连搭建都不需要，直接用就可以了，非常方便。
4、 分析工具还是需要好好学一下的，建议大家学Python,现在公司里面大部分都是用这个，EXCEL也需要学习学习，一些小的数据集和简单的BI报表还是比较方便的。当然分析工具比较多比如R、SPSS，SAS等都是工具，就看你自己用什么了，会用一个熟练的工具就可以了。另外Python功能非常强大，也不需要研究太深，其实工作做在做项目的时候经常用很快就能学会的，毕竟只是个工具，就像EXCEL要想全部弄清楚所有功能那可不是一天二天的事情，而我们日常经常用的也就是那点东西。
5、 接下来需要学习机器学习，原来叫数据挖掘，现在叫机器学习，也有的叫人工智能，这个需要大家花点时间去学习了，我现在经常用的比如决策树、回归问题、分类问题、聚类问题、降维问题等，还有预测、无监督、最优化也经常用到，这门学科可能是需要我们长时间学习和研究的。
6、 算法方面其实我没有学过，在项目组里面有专门的算法工程师，另外有些通用算法是可以套用的，所以这方面我觉得项目组团队可以配合来做，这方面本人没有经验不做建议。
7、 我现在觉得分析师最重要的是看待问题、处理问题的思路，在这一年工作中我发现团队的大牛们解决问题的思路和我们真不一样，在每次项目组会议的时候我感觉学到的东西最多，那就是解决问题的思路和能力；而且分析师还需要对业务深入了解，因为不同的行业数据结构和业务逻辑都是不一样的，需要花时间去理解和学习；同时我也感觉到作为数据分析师还需要学习商业思维和营销知识。
8、 另外一个就是数据可视化，这个主要是把我们分析出来的数据结构用图像、动画等按时呈现出来。我现在正在做的就是数据大屏，工具很多，BAT公司都有自己的工具，当时老师教我们的时候教的是 Tableau，个人感觉非常好用，这个随便自己喜好了，做大屏可能需要一点美术功底，当然现在模板比较多，也可以套用。
9、 其实在学习的过程中要想学得快，最好是从项目案例入手，当时阿里云和他的内容提供商决明数据就是先让我们训练九道门实验平台上的23个场景案例，数据集全部做好放在服务器里，和我们现在工作的场景很像。老师上午讲知识点，下午和晚上我们就是做实操实验，工具老师基本上都不讲，在做案例项目的时候用到什么临时去查，二次下来工具就上手了。最后一周是加拿大的赵强老师给我们训练了一个大项目，模拟一个企业的数据分析项目，那5天是我最刻苦铭心的，虽然压力很大，分组进行，但是5天时间把我们原来所学的东西全部串起来了，一下子思路就通了，最后每个人还要上台去讲，也培养了自己的沟通能力和演讲能力，整个项目流程下来，受益匪浅。赵老师原来为世界500强企业做过数据咨询项目的，又是加拿大舒立克商学院的MBA教授，项目经验丰富，确实是国内少有的专家大咖，是决明科技的创始人，也是我现在上班这家公司的项目顾问，多亏了赵老师的悉心指导，让我在成为大数据分析师的学习之路上少走了很多弯路，真的蛮感谢赵老师的，也希望大家在学习的路上都能遇到这样的良师益友。
10、 最后一个建议就是大家还需要学习学习PPT制作和演讲，最近我们项目要陆续交付，每次交付都需要向客户进行讲解，每个人做的部分由自己讲，所以PPT制作和演讲都需要训练，亚历山大。
说了这么多，只能代表我这一年来的经历和感受，也不知道对学弟学妹有没有帮助，反正如果你们想往大数据分析师这个职业发展的话，建议大家一定要从项目入手去学习，工具要学但是不要研究太深，会浪费时间，工作后用起来上手非常快，如果自学没有头绪，培训还是很有必要的，但一定要找专业方面的人进行培训，我觉得我还是非常幸运的，遇到了阿里云以及杭州决明科技的老师们，如果学弟学妹们有这样的想法，可以去了解一下，当时我们是第一批培训的，不知道他们现在还在不在做，他们集训就是从项目入手，跟我现在工作内容十分相似，虽然集训过程很辛苦学的也很累，但收获与影响是巨大的。
我当时集训结束的时候就拿到了两个个公司的OFFER，一个是全球排名前十的游戏营销咨询公司，一个是我现在上班的XX云公司；当时选择的时候其实很痛苦，两个公司都非常不错，因为我是在阿里云实验班出来的，我还是选择了阿里系的企业。如愿以偿进入了大数据分析职业，天天做项目，非常开心，我相信我自己能在杭州好好的工作，好好的生活下去，毕业季，也祝小伙伴们能和我一样幸运，找到自己喜欢的工作。
4、数据分析师培训，什么人适合学数据分析1 大学数学牛的人适合
2 不排斥敲代码的工作的人适合
我蔽橘和是刚出来的，学了很多，但是工作得敲代码伍敏，个人有点烦，所以不做了，不过我有上课时的录播，可***（光环大数据的课程，线下学了半宏盯年，学费花了19800）
统计学专业、心理伏禅岩学专业、社会学专业、人口学专业、营销学专业、财务管理专业 这缺御几个专业的比较适合做数据分析。当然也要看你对未来的袭敬规划和掌握的知识。数据分析师是一个高薪有前景的职业，未来的发展也是很好的。想入行的话参加培训是一个非常不错的选择。找工作的如果你有cpda证，是一个加分项。证书可以多少代表你的能力。
数据分析师需要学习以下几个方面的课程：
（1）数据管理。
a、数据获取。
企业需求:数据库访问、外部数据文件读入
案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。
b、数据管理。
企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。
案例分析:使用银行信用违约信息文件spss相应过程。
1）数据的选择、合并与拆分、检查异常值。
2）新变量生成，SPSS函数。
3）使用SPSS变换数据结构——转置和重组。
4）常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。
c、数据探索和报表呈现。
企业需求:对企业级数据进行探索，主要涉及图形的使用。spss报表输出。
案例分析:企业绩效文件，如何生成美观清晰的报告。
1）制作报表前对变量的检查
2）制作报旁散表的中对不同类型的数据处理
3） 报表生成功能与其他选项的区别
（2）尺档数据处理
a、相关与差异分析。
案例分析:产品合格率的相关与差异分析。
b、线性预测。
企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。
案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。
c、因子分析。
企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投陵启乱资
案例分析:客户购买力信息研究。
d、聚类分析。
企业需求: 需要了解购买产品的客户信息
案例分析:客户购买力信息研究
e、bootstrap。
案例分析: bootstrap抽样。
（3）SPSS代码
SPSS代码应用
数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的SQL基础。
1、数学知识
数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
2、分析工具
对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会唤磨一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。
对于高级数据分析师稿链困，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。
3、编程语言
对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
数据分析师可从事：IT系统分析师、键念数据科学家、运营分析师、数据工程师。
更多职业教育培训，请查看：
5、想要做数据分析师应选择什么专业？
一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询—SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等颤亩。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：
对于A部门，
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？
2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？
在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：
行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思坦洞拦想、行业知识让胡、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？
但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。
四、业务、行业、商业知识。
当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。
这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。 数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。
如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：
1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。
2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。
3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。
4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。
标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。
统计专业（有统计理论）、计算机专业专业缓裤慧（会编程序实现）。
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和纯枯及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会扰答借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
硬实力：世姿橘数据分析师需要学生有一定的数学、计算机背景，从这个出发点来说，数学、统计、计算机科学等专业可以从事数据分析工作。这三个专业的同学可以虽然可以处理大量数据，并且拥有很强的数据分析能力，但是这类同学对于Business 和 Marketing缺乏了解。
软实力：软实力要求学生懂业务、懂管理，从这个出发点来说，信息管理、市场营销、电子商务、社会学、金融学等专业毕业后也可以从事数据分析相关工作。不过，这几个专业在业务方面可能专业度非常高，但是缺点也是非常明显的：缺乏很强的数学和计算机背景，在实际操作中缺乏相关的专业技能。
更本质的看，数据分册野析是一种技能，人人可以学，学了都有用。这是个要用数据说话的年代，懂点数据相关知识可以更好的服务工作与学搜团习。
计算机，统计，数学，经济学。其实也看机遇，我是学药学的，目前也在做数据分析。
