数据分析

一个网页的数据可能并不齐全，无法满足我们所需，或者它可能有一些不一致性，导致我们只爬取了一部分数据。我从世界杯网页上爬取1930到2022的足球比赛时，这种情况就发生在我身上了。我只爬取了部分数据，而不是全部。在这篇文章中，我们将使用Selenium从头开始爬取剩余的足球比赛数据，以便稍后在项目中使用这些数据。

如果时间序列包含多个变量，那么它就是多元的。假设你想预测其中一个变量。比如起泡酒的销量（个人喜好）。你如何通过一个模型来实现？常见的方法就是将该变量视为单变量时间序列。有很多模拟这些序列的方法。例如ARIMA，exponential smoothing，或者Facebook的Prophet，自动回归机器学习方法被越来越多地使用。然而，其他变量也可能包含起泡酒未来销售的重要线索。

分页报告是传统的操作报告，具有类似文档的输出要求，最适合被用于运营流程（如发票、目录、合同、提货单等）的多页列表类型报告。分页报告的一个主要好处是：它们可编程，这使报告作者对其报告的结构和格式有更大的灵活性和控制力……

这实际上取决于你想在数据工程中做什么以及你想在哪里工作。我同意SQL和Python是最重要的入门工具，它可以让你获得比Scala多得多的机会。Scala市场是一个由Spark主导的超级市场，这实际上是一个非常不愉快的工作。这些公司往往被迫在内部办公，因此云开发机会稀少。与Python相比，它并没有什么好处，除非你打算完全使用Scala SWE。

当数据集非常庞大时，我们很难建立模型。庞大的数据集需要大量的时间和强大的计算能力来工作，它们已然耗尽了模型所需要的一切。特征选择是一种方法，我们可以只选择重要或最有贡献的特征进行训练，同时所需的代价非常小或几乎不损失精度。

今天我们来讨论一个话题：数据/商业分析师求职，如何准备统计相关面试题？统计问题在我们整个面试的过程中应该是非常基本的一个内容，包括在日常生活中也经常用到统计的知识。那么为什么商业分析师、数据分析师们需要统计知识？如何理解概率？什么是统计？统计的目的是什么？

重要。使用正确的大数据工具是企业提高自身优势、战胜竞争对手的必要条件。下面让我们来了解一下最常用的30种大数据工具，紧跟大数据发展脚步

Medium网站上有很多用户都在找数据科学家或数据分析师的职位，所以他们对这两种职位的面试过程都很感兴趣。而我曾经分别在几家公司参加过这两个职位的面试。