杭州奇銘網(wǎng)絡(luò)科技有限公司（杭州奇銘網(wǎng)絡(luò)科技有限公司招聘）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于杭州奇銘網(wǎng)絡(luò)科技有限公司的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全國(guó)，相關(guān)業(yè)務(wù)請(qǐng)撥打175-8598-2043，或微信：1454722008

本文目錄:

• 1、軟件行業(yè)公司名單庫(kù)（20190128版）

• 2、杭州品馳網(wǎng)絡(luò)科技有限公司怎么樣？

• 3、杭州酷炫網(wǎng)絡(luò)科技靠譜嗎

• 4、如何成為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師？需要具備哪些技能

一、軟件行業(yè)公司名單庫(kù)（20190128版）

這是軟件行業(yè)一些常見(jiàn)的公司名單，希望能給新入行的朋友、關(guān)注軟件圈的朋友，提供一個(gè)可參考的文檔。

以下enjoy~

電力行業(yè)廠商：遠(yuǎn)光、北京同方電子、科大國(guó)創(chuàng)

文化出版行業(yè)廠商：云因、平章、九州時(shí)訊、開(kāi)元時(shí)代、暉力科技、和佳

醫(yī)療行業(yè)廠商：金仕達(dá)衛(wèi)寧、衛(wèi)寧健康、國(guó)臣、英克、JDE、千方、恒瑞、瑞比、亞盛軟件、浙大網(wǎng)新、東華軟件、veeva、軟素、云勢(shì)、瑞云、弘揚(yáng)軟件

外貿(mào)行業(yè)廠商：南北軟件、暢想軟件、富通天下、小滿、上海美華

交通行業(yè)廠商：北大千方、上海拓東軟件公司

資金管理行業(yè)廠商：軟通動(dòng)力、保融，九恒星，拜特，還有用友，金蝶、拜特

零售連鎖行業(yè)廠商：（服裝）百勝、伯俊、麗晶、海鼎（零售連鎖）、富基融通、藍(lán)靈通、長(zhǎng)益科技（長(zhǎng)京益康）、百年科技（百年軟件）、紫日軟件

電子商務(wù)、電商系統(tǒng)：商派、旺店通、南訊軟件、有贊、珊瑚蟲(chóng)云商、點(diǎn)點(diǎn)客、互幫國(guó)際、萬(wàn)里牛、富潤(rùn)、勝途、賣家云、奧科ERP、馬幫ERP、店小秘

建筑地產(chǎn)行業(yè)廠商：（地產(chǎn)）明源軟件、競(jìng)優(yōu)、有明云（saas地產(chǎn)）；（建筑計(jì)量、預(yù)決算、BIM）魯班、廣聯(lián)達(dá)，嘉碼、普華、科耐、邦永、愛(ài)德數(shù)智、易遨中國(guó)

電信行業(yè)廠商：新大陸、七喜控股、聯(lián)信永益、華平股份、瑞迪通無(wú)線通信技術(shù)、理想信息

銀行行業(yè)廠商：宇信易誠(chéng)、高偉達(dá)

汽車行業(yè)廠商：用友英孚思為DMS系統(tǒng)、華東電腦、軟控股份、啟明信息、聯(lián)友科技

制造行業(yè)廠商：寶信軟件、BAAN、四班、金思維、天心、易銳普、資通電腦

服裝行業(yè)廠商：MOVEX、上海創(chuàng)數(shù)、廣州科思、DNA意利科技、麗晶、易神軟件、艾諾科

教育行業(yè)：金智、浙大網(wǎng)新、釋銳、可為時(shí)代、深圳浪騰、四川合美軟件、紫光軟件、正方軟件、聯(lián)奕科技

金融行業(yè)：恒生電子、大智慧、長(zhǎng)城信息、海隆軟件、同花順、榕基、寶信、銀之杰、御銀股份、三泰電子、金證股份、湘郵科技、浙大網(wǎng)新、長(zhǎng)亮科技、用友金融、衡泰軟件、安碩信息、吉貝克、贏時(shí)勝、安徽兆尹、上海愷域、攜寧科技、楓軟科技

餐飲行業(yè)：客如云、卓驥、五味科技、餐行健、食為天信息、屏芯科技、企時(shí)代、天財(cái)商龍、淘點(diǎn)點(diǎn)、二維火、點(diǎn)客來(lái)、餓了么企業(yè)版

物聯(lián)網(wǎng)：遠(yuǎn)望谷、太工天成、華勝天成

智能交通：紫光股份、川大智勝、皖通科技、交技發(fā)展、四維圖新、塞維智能、銀江股份、超圖軟件

酒店行業(yè)：石基信息、美萍、中軟、金天鵝、用友酒店、千里馬酒店、羅盤(pán)、佳弛、華儀、銘巖、別樣紅、深圳奧狐軟件

物流物業(yè)：賽百威、好伙伴、吉聯(lián)新軟件、銳特信息、鈦騰科技、上海富勒信息、唯智信息、富勒科技、旗鴻信息、永友物業(yè)軟件、思源、點(diǎn)都軟件、微宏物業(yè)軟件

智慧城市：南天電子信息

系統(tǒng)集成服務(wù)：深信服、南天電子信息、南天軟件

用友代理商：企通七通紫宏信息喆企致拓軟強(qiáng)用誠(chéng)計(jì)算機(jī)泊冉軟件

金蝶代理商：華蝶信息海蝶 普浪 金功 森輝

sap、oracle、賽捷(sage)、用友、金蝶、神州數(shù)碼、浪潮、新中大、東軟、中軟、博科、天元國(guó)信、微軟、正航軟件、管家婆、金算盤(pán)、管易、智邦國(guó)際、德米薩、通易、精效ERP、萬(wàn)里牛懶人ERP、來(lái)錢(qián)快速達(dá)、任我行、美萍、精算軟件、艾特、快普、商友、東華軟件

怡海軟件、文思軟件、合力金橋、強(qiáng)訊、中科軟、電信盈科、商能CRM、企能CRM、強(qiáng)訊科技商之訊、和創(chuàng)、神州云動(dòng)、高亞科技、鵬為軟件、智云通、數(shù)云信息、速達(dá)軟件、晨科軟件、傲融軟件、美特CRM、靈當(dāng)

saas  CRM

愛(ài)客、八百客、百會(huì)、車商通SCRM、EC、紛享銷客、紅圈、碼客、前海圓舟、時(shí)趣SOCIAL、數(shù)云CRM、三猿貨棧、神州云動(dòng)、騰訊企點(diǎn)、外勤365、XTools、小步外勤、銷售易、小滿CRM、玄訊、群脈

宏景世紀(jì)、萬(wàn)古科技、嘉揚(yáng)、鉑金、朗新天霽、明基逐鹿、北森、施特偉、金橋慧遠(yuǎn)、北森、八爪網(wǎng)絡(luò)、白金軟件、磐哲、勤科、智科、東軟、普利斯奇正、Workday successfactors 肯耐珂薩、施特偉、kronos、CDP、佩琪、易路、仁力名才軟件（MCHR）、智思信息（智思云）、希聽(tīng)計(jì)算機(jī)、外服寶信、愛(ài)爾的科技、華欽信息、易才博普奧、東寶軟件

考勤系統(tǒng)： 蓋雅工場(chǎng)、勞勤信息、金麥普科技（易勤，被蓋雅工場(chǎng)收購(gòu)）、勤杰軟件、喔趣信息（喔趣考勤）、中控、漢王、科密、釘釘?shù)取?/p>

Saas EHR： 云才網(wǎng)絡(luò)(班步)、云武華科技（才到）、CDP集團(tuán)、東軟（東軟慧鼎HCM）、北森云計(jì)算（測(cè)評(píng)、招聘、OKR）、大易（招聘）、摩爾精英（電子行業(yè)招聘軟件）、雇得易、希瑞亞斯（MoKa招聘官）e成（招聘）、云招科技、有招、同鑫軟件

泛微、致遠(yuǎn)、藍(lán)凌、通達(dá)、金和、慧點(diǎn)科技、萬(wàn)戶、企源科技、源郵（八點(diǎn)辦移動(dòng)辦公）、宏?duì)N、華天動(dòng)力、協(xié)達(dá)、華炎、合強(qiáng)、九思、飛企互聯(lián)、萬(wàn)企明道、微宏、協(xié)眾、國(guó)臣、新思創(chuàng)、西軟、綠葉、西默、二進(jìn)制軟件、承元軟件、聯(lián)達(dá)動(dòng)力、龍訊、璐華、數(shù)飛、全程、威實(shí)軟件、賽飛軟件、泛普、網(wǎng)贏、科迅、世紀(jì)科怡、蘇迪科技、旻瑞、晨科軟件、啟明信息、摩卡、廣州紅帆、釘釘

法大大、e簽寶、上上簽、契約鎖、大家簽、云合同、眾簽科技、中國(guó)云簽、1號(hào)簽、金格信簽、君子簽、易保全、一簽通

普元、Ultimus（安碼）中國(guó)、K2工作流（中國(guó)代理：斯歌信息）、北京起步科技(X5)、炎黃盈動(dòng)、奧哲網(wǎng)絡(luò)（H3）、易正、東蘭信息、頂點(diǎn)信息、合明軟件、星漢、慧正通軟、智深BPM、領(lǐng)航、正遠(yuǎn)軟件、合肥凱捷等

久其、元年軟件、藍(lán)科、Oracle Hyperion（海波龍）、漢得信息、concur、費(fèi)控寶、IBM BPC、智達(dá)方通、Cognos TM1、匯聯(lián)易、浪潮、用友、金蝶、鼎捷、易磐、遠(yuǎn)光、遠(yuǎn)行鋼聯(lián)、易快報(bào)、紅橘科技、寶庫(kù)在線、思凱普、每刻報(bào)銷

風(fēng)語(yǔ)者機(jī)器人、合力億捷、環(huán)信、快商通、Live800、美洽、美服網(wǎng)絡(luò)、容聯(lián)七陌、融云、淘金云客服、網(wǎng)易七魚(yú)、Udesk、V5智能客服、小能、曉多科技、有客云、逸創(chuàng)云客服、云問(wèn)科技、智齒科技、云軟、奇智智能客服、六行君通、53快服

上海聚米信息科技有限公司、深圳市藍(lán)云軟件有限公司、深圳市捷為科技有限公司、北京統(tǒng)御至誠(chéng)科技有限公司、高亞科技（廣州）有限公司、北京邦永科技有限公司、艾菲詩(shī)軟件（上海）有限公司、上海普華科技發(fā)展有限公司、諾明軟件（上海）有限公司、廣州市全周至程軟件技術(shù)有限公司、奧博思、泰克賽爾軟件公司

萬(wàn)達(dá)信息、數(shù)字政通、卓繁、熙菱、上?；ヂ?lián)網(wǎng)軟件、天正軟件、歐索軟件、國(guó)泰新點(diǎn)、夢(mèng)創(chuàng)雙楊、華宇軟件、立思晨、天源迪科、太極股份、易聯(lián)眾、理想信息、中科恒運(yùn)

金數(shù)據(jù)、麥客、問(wèn)卷網(wǎng)、問(wèn)卷星、調(diào)查派、表單大師、超級(jí)表格、簡(jiǎn)道云、樂(lè)調(diào)查、表格網(wǎng)

鴻翼軟件、多可文檔、億方云、石墨文檔、TeamDoc文檔管理系統(tǒng)、致得軟件、杭州晨科軟件、夠快文檔、宙合云文檔管理系統(tǒng)、易度文檔

亞馬遜云服務(wù)、阿里云、騰訊云、浪潮云、華為云、金山云、京東云、網(wǎng)易云、七牛云、青云、Ucloud、有云、又拍云、靈雀云、好雨云、迅達(dá)云、品高云、數(shù)人云等

帆軟、永洪、網(wǎng)易有數(shù)、奧威、數(shù)加平臺(tái)、明略數(shù)據(jù)、神策數(shù)據(jù)、時(shí)趣、達(dá)觀數(shù)據(jù)

啟信寶、企查查、天眼查、星圖數(shù)據(jù)、清博大數(shù)據(jù)、億海藍(lán)、電話邦

科大訊飛、小i機(jī)器人、商湯科技、依圖科技、格林深瞳、Face++曠視科技、釋碼大華、思源科安、思必馳、閱面科技、極視角科技、聲智科技、聲網(wǎng)Agora、西安慧倫普斯信息科技有限公司

企業(yè)QQ、企業(yè)微信、釘釘、網(wǎng)易云信、藍(lán)信、大象、班聊、微洽、融云、環(huán)信

中國(guó)輿情網(wǎng)、優(yōu)捷信達(dá)、樂(lè)思、紅麥、中科點(diǎn)擊、泰一輿情、探寶、拓爾思、本果、軟云神州、西盈、任子行、FreeBuf.com/網(wǎng)藤風(fēng)險(xiǎn)感知、南京快頁(yè)數(shù)碼、博智軟件、北京中安智達(dá)、三零衛(wèi)士

網(wǎng)易云課堂、云學(xué)堂、網(wǎng)龍多學(xué)、魔學(xué)院、新風(fēng)向、知學(xué)云、時(shí)代光華、云朵課堂、睿泰集團(tuán)、企學(xué)寶、學(xué)友科技、、企微云

海軟B2B訂貨、易訂貨、訂貨寶、千米云訂貨、U訂貨、章魚(yú)俠、訂貨通、趣訂貨、速訂貨、云上訂貨、鮮橋訂貨、訂貨易

數(shù)字化醫(yī)院全面解決方案： 創(chuàng)業(yè)、東華軟件、北大醫(yī)信、東軟、衛(wèi)寧健康、中聯(lián)、智業(yè)、和仁、金蝶醫(yī)療、用友醫(yī)療、眾陽(yáng)、金唐、天網(wǎng)、中科美倫、力錦、天健、復(fù)高、成電醫(yī)星、創(chuàng)星、世軒、河南新星、坐標(biāo)軟件、聯(lián)眾智慧

電子病歷： 安博維、嘉和美康、曼茶羅、普諾杰、先聯(lián)、一丹、北大醫(yī)信、海泰

數(shù)據(jù)備份： 上海愛(ài)數(shù)、杭州美創(chuàng)、火星高科&亞細(xì)亞智業(yè)、蘇州美天網(wǎng)絡(luò)、信核數(shù)據(jù)、上訊信息、英方股份、上海聯(lián)鼎、億備&廣州鼎鼎、和力記易、廣州鼎甲、安碼科技、南京壹進(jìn)制、浪擎科技、福建伊?xí)r代、敏捷科技、杭州明和、成都世紀(jì)頂點(diǎn)、迪思杰

SIEM/日志管理/日志審計(jì)/SOC/安管平臺(tái) ： 安恒信息、思福迪、360、天融信、啟明星辰、東軟、藍(lán)盾、蟻巡、江南天安、北信源、上訊信息、賽克藍(lán)德、神州泰岳、交大捷普、派拉軟件、瀚思、中鐵信睿安、聚銘網(wǎng)絡(luò)、華清信安、上海紐盾、亞信安全、優(yōu)炫、安信華、H3C、華青融天、安碼科技、北京中安智達(dá)、706所、福建伊?xí)r代、盛邦安全（WebRay）、瑞達(dá)信息、網(wǎng)瑞達(dá)、瑞寧公司、蘭云科技、安信天行、日志易

網(wǎng)管軟件/ITIL/運(yùn)維管理系統(tǒng) ： 廣通信達(dá)、網(wǎng)強(qiáng)、漢遠(yuǎn)網(wǎng)智、北塔、蟻巡、華為、銳捷、摩卡[華勝天成]、國(guó)聿、上訊信息、交大捷普、飛思安諾/飛思網(wǎng)巡、恒安嘉新、優(yōu)炫、艾科網(wǎng)信、海峽信息、邁科網(wǎng)絡(luò)、東華軟件、金盾軟件、贏領(lǐng)科技、遠(yuǎn)臻、勤智運(yùn)維、四維創(chuàng)智

應(yīng)用統(tǒng)一身份管理/身份認(rèn)證/單點(diǎn)登錄/認(rèn)證網(wǎng)關(guān)/PKI/CA/數(shù)字證書(shū)/令牌/各種KEY ：中金認(rèn)證、吉大正元、上海CA、飛天誠(chéng)信、天誠(chéng)安信、派拉軟件、上海格爾、天威誠(chéng)信、信安世紀(jì)、、安識(shí)科技、北京安訊奔、九州云騰、極驗(yàn)驗(yàn)證、立思辰、江南信安、山東確信、中科恒倫、上海林果、福建伊?xí)r代、龍脈科技、時(shí)代億信、中天航信、芯盾時(shí)代、安數(shù)科技、錦佰安、竹云科技、寧盾、申石軟件、北京玉符科技等。（網(wǎng)絡(luò)安全部分參考張百川）

二、杭州品馳網(wǎng)絡(luò)科技有限公司怎么樣？

杭州品馳網(wǎng)絡(luò)科技有限公司是2012-09-18在浙江省杭州市拱墅區(qū)注冊(cè)成立的有限責(zé)任公司(自然人投資或控股的法人獨(dú)資)，注冊(cè)地址位于浙江省杭州市拱墅區(qū)祥園路28號(hào)2幢433室。

杭州品馳網(wǎng)絡(luò)科技有限公司的統(tǒng)一社會(huì)信用代碼/注冊(cè)號(hào)是91330105053670438N，企業(yè)法人呂吉祥，目前企業(yè)處于開(kāi)業(yè)狀態(tài)。

杭州品馳網(wǎng)絡(luò)科技有限公司的經(jīng)營(yíng)范圍是：網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件的技術(shù)開(kāi)發(fā)、技術(shù)服務(wù)；計(jì)算機(jī)系統(tǒng)集成；廣告的設(shè)計(jì)、制作、代理、發(fā)布（除網(wǎng)絡(luò)廣告的發(fā)布）；圖文設(shè)計(jì)；計(jì)算機(jī)軟硬件、通訊設(shè)備及配件、數(shù)碼電子產(chǎn)品、家用電器的銷售；通訊設(shè)備的上門(mén)維修（凡涉及許可證、資質(zhì)證書(shū)的，憑有效許可證、資質(zhì)證書(shū)經(jīng)營(yíng)）；室內(nèi)裝飾服務(wù)；其他無(wú)需報(bào)經(jīng)審批的一切合法項(xiàng)目。在浙江省，相近經(jīng)營(yíng)范圍的公司總注冊(cè)資本為5904486萬(wàn)元，主要資本集中在1000-5000萬(wàn)和100-1000萬(wàn)規(guī)模的企業(yè)中，共15600家。本省范圍內(nèi)，當(dāng)前企業(yè)的注冊(cè)資本屬于良好。

杭州品馳網(wǎng)絡(luò)科技有限公司對(duì)外投資0家公司，具有11處分支機(jī)構(gòu)。

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三、杭州酷炫網(wǎng)絡(luò)科技靠譜嗎

靠譜。杭州酷炫潮玩網(wǎng)絡(luò)科技有限公司，成立于2022年，位于浙江省杭州市，是一家以從事軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)為主的企業(yè)，是一家受官網(wǎng)認(rèn)證法律保護(hù)的正規(guī)公司，所以非?？孔V，經(jīng)營(yíng)范圍：技術(shù)服務(wù)、技術(shù)開(kāi)發(fā)、技術(shù)咨詢等。

四、如何成為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師？需要具備哪些技能

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析師之前，你必須清楚自己想要達(dá)成什么目標(biāo)。也就是說(shuō)，你想通過(guò)這門(mén)技術(shù)來(lái)解決哪些問(wèn)題或?qū)崿F(xiàn)什么計(jì)劃。有了這個(gè)目標(biāo)，你才能清晰地開(kāi)展自己的學(xué)習(xí)規(guī)劃，并且明確它的知識(shí)體系。只有明確的目標(biāo)導(dǎo)向，學(xué)習(xí)必備也是最有用的那部分，才能避免無(wú)效信息降低學(xué)習(xí)效率。

1、明確知識(shí)框架和學(xué)習(xí)路徑

數(shù)據(jù)分析這件事，如果你要成為數(shù)據(jù)分析師，那么你可以去招聘網(wǎng)站看看，對(duì)應(yīng)的職位的需求是什么，一般來(lái)說(shuō)你就會(huì)對(duì)應(yīng)該掌握的知識(shí)架構(gòu)有初步的了解。你可以去看看數(shù)據(jù)分析師職位，企業(yè)對(duì)技能需求可總結(jié)如下：

SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作，會(huì)基本的數(shù)據(jù)管理；

會(huì)用Excel/SQL做基本的數(shù)據(jù)提取、分析和展示；

會(huì)用腳本語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，Python or R；

有獲取外部數(shù)據(jù)的能力加分，如爬蟲(chóng)或熟悉公開(kāi)數(shù)據(jù)集；

會(huì)基本的數(shù)據(jù)可視化技能，能撰寫(xiě)數(shù)據(jù)報(bào)告；

熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法：回歸分析、決策樹(shù)、分類、聚類方法；

高效的學(xué)習(xí)路徑是什么？就是數(shù)據(jù)分析的流程。一般大致可以按“數(shù)據(jù)獲取-數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與提取-數(shù)據(jù)預(yù)處理-數(shù)據(jù)建模與分析-數(shù)據(jù)可視化”這樣的步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)數(shù)據(jù)分析師的學(xué)成之旅。按這樣的順序循序漸進(jìn)，你會(huì)知道每個(gè)部分需要完成的目標(biāo)是什么，需要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)點(diǎn)，哪些知識(shí)是暫時(shí)不必要的。然后每學(xué)習(xí)一個(gè)部分，你就能夠有一些實(shí)際的成果輸出，有正向的反饋和成就感，你才會(huì)愿意花更多的時(shí)間投入進(jìn)去。以解決問(wèn)題為目標(biāo)，效率自然不會(huì)低。

按照上面的流程，我們分需要獲取外部數(shù)據(jù)和不需要獲取外部數(shù)據(jù)兩類分析師，總結(jié)學(xué)習(xí)路徑如下：

1.需要獲取外部數(shù)據(jù)分析師：

python基礎(chǔ)知識(shí)

python爬蟲(chóng)

SQL語(yǔ)言

python科學(xué)計(jì)算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)

回歸分析方法

數(shù)據(jù)挖掘基本算法：分類、聚類

模型優(yōu)化：特征提取

數(shù)據(jù)可視化：seaborn、matplotlib

2.不需要獲取外部數(shù)據(jù)分析師：

SQL語(yǔ)言

python基礎(chǔ)知識(shí)

python科學(xué)計(jì)算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)

回歸分析方法

數(shù)據(jù)挖掘基本算法：分類、聚類

模型優(yōu)化：特征提取

數(shù)據(jù)可視化：seaborn、matplotlib

接下來(lái)我們分別從每一個(gè)部分講講具體應(yīng)該學(xué)什么、怎么學(xué)。

數(shù)據(jù)獲?。汗_(kāi)數(shù)據(jù)、Python爬蟲(chóng)

如果接觸的只是企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)里的數(shù)據(jù)，不需要要獲取外部數(shù)據(jù)的，這個(gè)部分可以忽略。

外部數(shù)據(jù)的獲取方式主要有以下兩種。

第一種是獲取外部的公開(kāi)數(shù)據(jù)集，一些科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)、政府會(huì)開(kāi)放一些數(shù)據(jù)，你需要到特定的網(wǎng)站去下載這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)集通常比較完善、質(zhì)量相對(duì)較高。

另一種獲取外部數(shù)據(jù)費(fèi)的方式就是爬蟲(chóng)。

比如你可以通過(guò)爬蟲(chóng)獲取招聘網(wǎng)站某一職位的招聘信息，爬取租房網(wǎng)站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評(píng)分評(píng)分最高的電影列表，獲取知乎點(diǎn)贊排行、網(wǎng)易云音樂(lè)評(píng)論排行列表?；诨ヂ?lián)網(wǎng)爬取的數(shù)據(jù)，你可以對(duì)某個(gè)行業(yè)、某種人群進(jìn)行分析。

在爬蟲(chóng)之前你需要先了解一些 Python 的基礎(chǔ)知識(shí)：元素（列表、字典、元組等）、變量、循環(huán)、函數(shù)（鏈接的菜鳥(niǎo)教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 庫(kù)（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)。如果是初學(xué)，建議從 urllib 和 BeautifulSoup 開(kāi)始。（PS：后續(xù)的數(shù)據(jù)分析也需要 Python 的知識(shí)，以后遇到的問(wèn)題也可以在這個(gè)教程查看）

網(wǎng)上的爬蟲(chóng)教程不要太多，爬蟲(chóng)上手推薦豆瓣的網(wǎng)頁(yè)爬取，一方面是網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單，二是豆瓣對(duì)爬蟲(chóng)相對(duì)比較友好。

掌握基礎(chǔ)的爬蟲(chóng)之后，你還需要一些高級(jí)技巧，比如正則表達(dá)式、模擬用戶登錄、使用代理、設(shè)置爬取頻率、使用cookie信息等等，來(lái)應(yīng)對(duì)不同網(wǎng)站的反爬蟲(chóng)限制。

除此之外，常用的的電商網(wǎng)站、問(wèn)答網(wǎng)站、點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站、二手交易網(wǎng)站、婚戀網(wǎng)站、招聘網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，都是很好的練手方式。這些網(wǎng)站可以獲得很有分析意義的數(shù)據(jù)，最關(guān)鍵的是，有很多成熟的代碼，可以參考。

數(shù)據(jù)存?。篠QL語(yǔ)言

你可能有一個(gè)疑惑，為什么沒(méi)有講到Excel。在應(yīng)對(duì)萬(wàn)以內(nèi)的數(shù)據(jù)的時(shí)候，Excel對(duì)于一般的分析沒(méi)有問(wèn)題，一旦數(shù)據(jù)量大，就會(huì)力不從心，數(shù)據(jù)庫(kù)就能夠很好地解決這個(gè)問(wèn)題。而且大多數(shù)的企業(yè)，都會(huì)以SQL的形式來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，如果你是一個(gè)分析師，也需要懂得SQL的操作，能夠查詢、提取數(shù)據(jù)。

SQL作為最經(jīng)典的數(shù)據(jù)庫(kù)工具，為海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理提供可能，并且使數(shù)據(jù)的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情況下的數(shù)據(jù)：企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)里的數(shù)據(jù)一定是大而繁復(fù)的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根據(jù)你的需要提取2018年所有的銷售數(shù)據(jù)、提取今年銷量最大的50件商品的數(shù)據(jù)、提取上海、廣東地區(qū)用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)……，SQL可以通過(guò)簡(jiǎn)單的命令幫你完成這些工作。

數(shù)據(jù)庫(kù)的增、刪、查、改：這些是數(shù)據(jù)庫(kù)最基本的操作，但只要用簡(jiǎn)單的命令就能夠?qū)崿F(xiàn)，所以你只需要記住命令就好。

數(shù)據(jù)的分組聚合、如何建立多個(gè)表之間的聯(lián)系：這個(gè)部分是SQL的進(jìn)階操作，多個(gè)表之間的關(guān)聯(lián)，在你處理多維度、多個(gè)數(shù)據(jù)集的時(shí)候非常有用，這也讓你可以去處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：Python（pandas）

很多時(shí)候我們拿到的數(shù)據(jù)是不干凈的，數(shù)據(jù)的重復(fù)、缺失、異常值等等，這時(shí)候就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗，把這些影響分析的數(shù)據(jù)處理好，才能獲得更加精確地分析結(jié)果。

比如空氣質(zhì)量的數(shù)據(jù)，其中有很多天的數(shù)據(jù)由于設(shè)備的原因是沒(méi)有監(jiān)測(cè)到的，有一些數(shù)據(jù)是記錄重復(fù)的，還有一些數(shù)據(jù)是設(shè)備故障時(shí)監(jiān)測(cè)無(wú)效的。比如用戶行為數(shù)據(jù)，有很多無(wú)效的操作對(duì)分析沒(méi)有意義，就需要進(jìn)行刪除。

那么我們需要用相應(yīng)的方法去處理，比如殘缺數(shù)據(jù)，我們是直接去掉這條數(shù)據(jù)，還是用臨近的值去補(bǔ)全，這些都是需要考慮的問(wèn)題。

對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理，學(xué)會(huì) pandas 的用法，應(yīng)對(duì)一般的數(shù)據(jù)清洗就完全沒(méi)問(wèn)題了。需要掌握的知識(shí)點(diǎn)如下：

選擇：數(shù)據(jù)訪問(wèn)（標(biāo)簽、特定值、布爾索引等）

缺失值處理：對(duì)缺失數(shù)據(jù)行進(jìn)行刪除或填充

重復(fù)值處理：重復(fù)值的判斷與刪除

空格和異常值處理：清楚不必要的空格和極端、異常數(shù)據(jù)

相關(guān)操作：描述性統(tǒng)計(jì)、Apply、直方圖等

合并：符合各種邏輯關(guān)系的合并操作

分組：數(shù)據(jù)劃分、分別執(zhí)行函數(shù)、數(shù)據(jù)重組

Reshaping：快速生成數(shù)據(jù)透視表

概率論及統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)

數(shù)據(jù)整體分布是怎樣的？什么是總體和樣本？中位數(shù)、眾數(shù)、均值、方差等基本的統(tǒng)計(jì)量如何應(yīng)用？如果有時(shí)間維度的話隨著時(shí)間的變化是怎樣的？如何在不同的場(chǎng)景中做假設(shè)檢驗(yàn)？數(shù)據(jù)分析方法大多源于統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念，所以統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)也是必不可少的。需要掌握的知識(shí)點(diǎn)如下：

基本統(tǒng)計(jì)量：均值、中位數(shù)、眾數(shù)、百分位數(shù)、極值等

其他描述性統(tǒng)計(jì)量：偏度、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、顯著性等

其他統(tǒng)計(jì)知識(shí)：總體和樣本、參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量、ErrorBar

概率分布與假設(shè)檢驗(yàn)：各種分布、假設(shè)檢驗(yàn)流程

其他概率論知識(shí)：條件概率、貝葉斯等

有了統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本知識(shí)，你就可以用這些統(tǒng)計(jì)量做基本的分析了。通過(guò)可視化的方式來(lái)描述數(shù)據(jù)的指標(biāo)，其實(shí)可以得出很多結(jié)論了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎樣的，近幾年的變化趨勢(shì)如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做這些可視化的分析，你會(huì)輕松地畫(huà)出各種可視化圖形，并得出具有指導(dǎo)意義的結(jié)果。了解假設(shè)檢驗(yàn)之后，可以對(duì)樣本指標(biāo)與假設(shè)的總體指標(biāo)之間是否存在差別作出判斷，已驗(yàn)證結(jié)果是否在可接受的范圍。

python數(shù)據(jù)分析

如果你有一些了解的話，就知道目前市面上其實(shí)有很多 Python 數(shù)據(jù)分析的書(shū)籍，但每一本都很厚，學(xué)習(xí)阻力非常大。但其實(shí)真正最有用的那部分信息，只是這些書(shū)里很少的一部分。比如用 Python 實(shí)現(xiàn)不同案例的假設(shè)檢驗(yàn)，其實(shí)你就可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行很好的驗(yàn)證。

比如掌握回歸分析的方法，通過(guò)線性回歸和邏輯回歸，其實(shí)你就可以對(duì)大多數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，并得出相對(duì)精確地結(jié)論。比如DataCastle的訓(xùn)練競(jìng)賽“房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)”和“職位預(yù)測(cè)”，都可以通過(guò)回歸分析實(shí)現(xiàn)。這部分需要掌握的知識(shí)點(diǎn)如下：

回歸分析：線性回歸、邏輯回歸

基本的分類算法：決策樹(shù)、隨機(jī)森林……

基本的聚類算法：k-means……

特征工程基礎(chǔ)：如何用特征選擇優(yōu)化模型

調(diào)參方法：如何調(diào)節(jié)參數(shù)優(yōu)化模型

Python 數(shù)據(jù)分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在數(shù)據(jù)分析的這個(gè)階段，重點(diǎn)了解回歸分析的方法，大多數(shù)的問(wèn)題可以得以解決，利用描述性的統(tǒng)計(jì)分析和回歸分析，你完全可以得到一個(gè)不錯(cuò)的分析結(jié)論。

當(dāng)然，隨著你實(shí)踐量的增多，可能會(huì)遇到一些復(fù)雜的問(wèn)題，你就可能需要去了解一些更高級(jí)的算法：分類、聚類，然后你會(huì)知道面對(duì)不同類型的問(wèn)題的時(shí)候更適合用哪種算法模型，對(duì)于模型的優(yōu)化，你需要去學(xué)習(xí)如何通過(guò)特征提取、參數(shù)調(diào)節(jié)來(lái)提升預(yù)測(cè)的精度。這就有點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的味道了，其實(shí)一個(gè)好的數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)該算是一個(gè)初級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘工程師了。

系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)

這個(gè)時(shí)候，你就已經(jīng)具備了數(shù)據(jù)分析的基本能力了。但是還要根據(jù)不同的案例、不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)。能夠獨(dú)立完成分析任務(wù)，那么你就已經(jīng)打敗市面上大部分的數(shù)據(jù)分析師了。

如何進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)呢？

上面提到的公開(kāi)數(shù)據(jù)集，可以找一些自己感興趣的方向的數(shù)據(jù)，嘗試從不同的角度來(lái)分析，看看能夠得到哪些有價(jià)值的結(jié)論。

另一個(gè)角度是，你可以從生活、工作中去發(fā)現(xiàn)一些可用于分析的問(wèn)題，比如上面說(shuō)到的電商、招聘、社交等平臺(tái)等方向都有著很多可以挖掘的問(wèn)題。

開(kāi)始的時(shí)候，你可能考慮的問(wèn)題不是很周全，但隨著你經(jīng)驗(yàn)的積累，慢慢就會(huì)找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如top榜單、平均水平、區(qū)域分布、年齡分布、相關(guān)性分析、未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)等等。隨著經(jīng)驗(yàn)的增加，你會(huì)有一些自己對(duì)于數(shù)據(jù)的感覺(jué)，這就是我們通常說(shuō)的數(shù)據(jù)思維了。

你也可以看看行業(yè)的分析報(bào)告，看看優(yōu)秀的分析師看待問(wèn)題的角度和分析問(wèn)題的維度，其實(shí)這并不是一件困難的事情。

在掌握了初級(jí)的分析方法之后，也可以嘗試做一些數(shù)據(jù)分析的競(jìng)賽，比如 DataCastle 為數(shù)據(jù)分析師專門(mén)定制的三個(gè)競(jìng)賽，提交答案即可獲取評(píng)分和排名：

員工離職預(yù)測(cè)訓(xùn)練賽

美國(guó)King County房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)訓(xùn)練賽

北京PM2.5濃度分析訓(xùn)練賽

種一棵樹(shù)最好的時(shí)間是十年前，其次是現(xiàn)在?，F(xiàn)在就去，找一個(gè)數(shù)據(jù)集開(kāi)始吧??！

以上就是關(guān)于杭州奇銘網(wǎng)絡(luò)科技有限公司相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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