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在数据科学中，学习如何操纵数据是很有必要的，因为大多数分析都有数据部分，而你在实际工作中处理的所有问题都包含SQL编写。在本文中，我们将介绍一些Facebook 和Microsoft数据科学面试中较难的SQL 问题，它们会测试你查找和细分用户、以及将聚合表连接在一起的能力，并教你如何逐步解决这些问题。

虽然数据科学可以帮助一个公司的方式不计其数，但它们大致可以分为三大类：业务效率、产品创造和客户体验。 产品创造和客户服务本身就很重要，但业务效率是数据科学建立更好业务的基础。其提高效率的能力是数据科学为现有商业模式带来的最高价值机会。 本文介绍了几个数据科学如何提高自己效率的小技巧。

所有数据工作者都需要在某个时候编写代码来对项目或数据进行排序。 排序对于应用程序中的用户体验至关重要。Python的 排序提供了强大的功能，可以在粒度级别进行基本排序或自定义排序。在本文中，你将学习如何在不同的数据结构中对各种类型的数据进行排序、自定义顺序以及在 Python 中使用的不同的排序方法。

Netflix的成功离不开大数据和推荐系统的发展。️用高级数据和分析，Netflix 能够为用户提供个性化的影视节目推荐、预测原创内容的受欢迎程度、个性化营销内容、优化生产计划、当然，还可以增强技术和业务决策。那他们具体是怎么实现的呢？本文将带你了解Netlix是如何应用数据分析技术，一步步成为行业顶尖的。

作为数据分析师，我们会用各种方式让人们能够理解数据的含义，并采取行动。Microsoft的 Power BI 就是这样一个强大的业务分析和可视化工具，可以帮助数据工作者告诉人们更有意义的故事。本文将介绍Power BI的数据可视化功能，通过对图表的详细介绍和应用场景，带你了解在不同情况下应该如何最优化选择可视化图像，让你的数据更有意义。

市场的数据分析使企业比未能投资大数据计划的竞争对手更具优势。据美国经管的一份调查显示称，投资大数据计划的美国公司享有更好的决策、更好的协作和信息共享，以及更高的客户满意度和保留率。 本文将通过一个实际案例，详细介绍是如何通过数据分析来优化公司的营销策略的。