心血管疾病使用决策树和随机森林分类器 决策树算法可用于预测心血管疾病并使用随机森林分类器和探索性数据分析来提高准确性

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某招聘网站数据分析岗位分析报告，针对地区、薪资、工作年限等展开分析，后附有转行建议

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该资源为综合项目实战_Python数据分析：豆瓣电影分析系统的一个完整项目 ——基于爬虫、Panads、MatplotLib、PyEcharts。 1）资源涵盖了python爬虫，爬虫抓取的内容为豆瓣top250网页数据，使用的库位urlrequest以及BeautifulSoup，以及在爬虫过程中使用了代理池的方式进行。(py文件) 2）资源涵盖了数据清洗，数据查重、数据分析，含电影排名分析，上榜次数统计分析，可视化数据分析maplotLib版，以及电影电影标签热度词云统计-可视化分析，以及可视化数据分析（PyEcharts版）（整理于ipynb文件） 该资源为数据分析师的一个完整进阶项目，包含从数据采集（数据爬虫），数据清洗，数据分析，数据的可视化展示以及数据结论等。适合想学习完整项目以及进阶数据分析师的同学们学习。

Python Data Science Handbook[美]Jake VanderPlas【高清版】，PDF

数据分析⾏业前景 1.1． 蓬勃发展的趋势 从20世纪90年代起，欧美国家开始⼤量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，⽽且还有扩展之势。 对于中国数据分析⾏业前景和特点，⼀⾯⽹络创始⼈何明科指出： ⼀是：市场巨⼤，许多企业（⽆论是互联⽹的新锐还是传统的企业）都在讨论这个，也有实际的需求并愿意为此付钱，但是⽐较零碎尚不系 统化。⽬前对数据需求最强烈的⾏业依次是：⾦融机构（从基⾦到银⾏到保险公司到P2P公司），以⼴告投放及电商为代表的互联⽹企业 等； ⼆是：尚没出现平台级公司的模式（这或许往往是⼤市场或者⼤机会出现之前的混沌期）； 三是：企业技术外包的氛围在国内尚没完全形成，对于⼀些有能⼒的技术公司，如果数据需求强烈的话，考虑到⾃⾝能⼒的健全以及数据安 全性，往往不会外包或者采⽤外部模块，⽽倾向于⾃建这块业务； 四是：未来BAT及京东、58和滴滴打车等企业，凭借其⾃⾝产⽣的海量数据，必然是数据领域的⼤玩家。但是整个⾏业很⼤⽽且需求旺 盛，即使没有留给创业公司出现平台级巨型企业的机会，也将留出各种各样的细分市场机会让⼤家可以获得⾃⼰的领地。 1.2． 数据分析师的职业要求 懂业务：从事数据分析⼯作的前提就是需要懂业务，即熟悉⾏业知识、公司业务及流程，最好有⾃⼰独特见解，若脱离⾏业认知和公司业务 背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太⼤的实⽤价值。 从另外⼀个⾓度来说，懂业务也是数据敏感的体现。不懂业务的数据分析师，看到的只是⼀个个数字;懂业务的数据分析师，则看到的不仅仅 是数字，他明⽩数字代表什么意义，知道数字是⼤了还是⼩了，⼼中有数，这才是真正意义的数据敏感性。 懂管理：⼀⽅⾯是搭建数据分析框架的要求，⽐如数据分析第⼀步确定分析思路就需要⽤到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理 理论，那你如何指导数据分析框架的搭建，以及开展后续的数据分析呢? 懂管理另⼀⽅⾯的作⽤是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议，如果没有管理理论的⽀撑，就难以确保分析建议的有效性。 懂分析：是指掌握数据分析的基本原理与⼀些有效的数据分析⽅法，并能灵活运⽤到实践⼯作中，以便有效地开展数据分析。 懂⼯具：是指掌握数据分析相关的常⽤⼯具。数据分析⼯具就是实现数据分析⽅法理论的⼯具，⾯对越来越庞⼤的数据，依靠计算器进⾏分 析是不现实的，必须利⽤强⼤的数据分析⼯具完成数据分析⼯作。 同样，应该根据研究的问题选择合适的⼯具，只要能解决问题的⼯具就是好⼯具。 懂设计：是指运⽤图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果⼀⽬了然。图表的设计是门⼤学问，如图形的选择、版式的设计、颜⾊ 的搭配等，都需要掌握⼀定的设计原则。