请教一下我想要在一组数据中提取选待定的数值应该怎样提取呢?例如:数据在列,青菜(3.9元/斤)提取3.9

作者&投稿:殳厚 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
什么人适合学数据分析呢?~

从大数据培训学校的角度来说,学大数据的学员一般都是专科及以上,具有统计学之类的知识,有一定的基础的,不然即使你报名学习了,但是因为基础为零,也是很难克服困难的,自动放弃还不如当初想清楚再学。

  实际上,问题还有个潜台词是“什么人学习数据分析,会更容易取得成功(比如职业成功)”,这个要视乎你的兴趣、付出和机遇。但要做到出类拔萃,除了上面三点,还需要一点天赋,这里的机遇是指你遇到的职业发展平台、商业环境、导师和同事。借用管理大师德鲁克的话“管理是可以习得的”,管理并非是天生的,而数据分析能力,也可以后天提升。或许做到优秀,只需要你更加的努力+兴趣,而这个努力的过程,也包括你寻找机遇的部分。

  1、数据分析师通常分两类,分工不同,但各有优势。

  一类是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果你能在这类专业团队学习成长,那是幸运的,但进入这类团队的门槛较高,需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。该类分析师更偏向技术线条,未来的职业通道可能走专家的技术路线。

  另一类是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师,成为业务团队的一员。他们工作是支撑业务运营,包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型分析师偏向产品和运营,可以转向做运营和产品。

  2、数据分析师的理想行业在互联网,但条条大道通罗马,走合适你的路线。

  从行业的角度来看:

  1)互联网行业是数据分析应用最广的行业,其中的电商企业,更是目前最火的,而且企业也更重视数据分析的价值,是数据分析师理想的成长平台。

  2)其次是咨询公司(比如专门的数据挖掘公司Teradata、尼尔森等市场研究公司),他们需要数据分析人才,而且相对来说,数据分析师在咨询公司成长的速度更快,专业也会更全面。

  3)再次是金融行业,比如银行和证券等行业,该行业对数据分析的依赖需求,越来越大。

  4)最后是电信行业(中国移动、联通和电信),它们拥有海量的数据,在严峻的竞争下,也越来越重视数据分析,但进入这些公司的门槛比较高。

这取决于你对数据分析使用的数学方法的复杂程度。如果你只是求一下均值方差、搞一下线性回归之类,那都不需要什么数学基础,随便用Excel或者任何的统计工具就能轻松实现。如果你想到达一个专业的程度,比如能够理解P值的含义,比如能做逻辑回归,那就必须学习好微积分、线性代数,然后再学习概率论、各种统计模型。

查找 (  和元直接的数据

注意 ( 的写法

=MID(A1,FIND("(",A1)+1,FIND("元",A1)-FIND("(",A1)-1)




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