本文详细解析了数据分析师面试中高频出现的10个Excel问题，涵盖基础操作、核心函数、数据透视表进阶、高级数据处理及实战模拟题。内容包括如何快速删除重复值、合并多列数据、VLOOKUP函数的使用及常见错误排查、SUMIFS多条件求和、数据透视表计算字段占比、动态日期分组统计、INDEX+MATCH替代VLOOKUP的优势、文本清洗技巧、销售数据看板搭建以及数据验证与错误处理。文章还提供了备考建议，重点推荐掌握VLOOKUP/XLOOKUP、SUMIFS、PivotTable等核心技能，并强调面试时需解释解题逻辑和业务应用场景。 在数据分析师的求职过程中，掌握Excel技能至关重要，它能够帮助你高效地处理数据，为分析工作奠定坚实的基础。本文详细解析了在面试中经常出现的10个Excel相关问题，覆盖了从基础操作到高级数据处理的各个层面。 文章介绍了一些基础操作，比如如何快速删除重复值。在数据处理中，重复数据的出现可能会干扰分析结果的准确性，因此掌握快速删除重复项的方法是非常必要的。接着，文章讲解了合并多列数据的方法，这在整合来自不同来源的数据时非常有用。此外，文章还详细说明了VLOOKUP函数的使用以及如何排查常见的使用错误。 核心函数是Excel操作中的重要组成部分。本文对SUMIFS函数进行了深入解析，这是一种多条件求和的函数，能够帮助数据分析者在多个维度上对数据进行筛选和计算。此外，文章也涉及到了数据透视表的高级应用，特别是如何使用数据透视表来计算字段占比，这是数据分析师必须熟练掌握的技能之一。 在数据处理方面，文章介绍了动态日期分组统计，这对于处理时间序列数据有着重要的意义。文章还探讨了INDEX+MATCH函数组合，相比于VLOOKUP，它在某些情况下能够提供更加灵活的查找功能。此外，文本清洗技巧也是文章的亮点之一，这部分内容教你如何清理和规范数据，为后续分析打下良好基础。 文章最后介绍了一个实战模拟题——销售数据看板的搭建，这不仅要求有扎实的Excel技能，还要求能够结合实际业务场景进行数据展示。在面试中，能够清晰地解释解题逻辑和业务应用场景，对于面试官评估应聘者的能力和经验至关重要。 文章提供的备考建议也十分宝贵，特别强调了掌握核心函数如VLOOKUP/XLOOKUP、SUMIFS、PivotTable等的重要性。这些函数和工具是数据分析师在工作中频繁使用的基本技能，也是面试中常被问到的问题。 整个文章内容丰富，不仅深入分析了每个问题的解决方法，还结合实际案例，帮助读者更好地理解如何将理论知识应用到实际工作中。对于正在准备数据分析师面试的读者来说，这是一篇不可多得的学习材料，能够帮助他们系统性地准备面试，提升自己的竞争力。

《基于Python的数据分析师招聘岗位人员数据分析与可视化》 在当今数据驱动的时代，数据分析师成为了各行各业炙手可热的职位。Python作为一门强大的编程语言，因其易学性、丰富的库支持和广泛的应用领域，成为了数据科学领域的首选工具。本项目旨在通过Python对数据分析师招聘岗位的人员数据进行深度分析和可视化，以揭示人才市场的需求趋势、技能要求以及可能的职业发展路径。 我们需要获取相关数据。这通常包括招聘网站上的职位发布信息，如职位名称、工作职责、所需技能、工作经验、学历要求等。这些数据可以通过网络爬虫技术自动抓取，Python中的BeautifulSoup、Scrapy等库能帮助我们高效地完成这一任务。 在数据清洗阶段，我们需要处理缺失值、异常值和重复值。Pandas库提供了强大的数据处理功能，如dropna()、fillna()、drop_duplicates()等函数，可以方便地对数据进行预处理。此外，还需将非结构化文本信息（如职位描述）转化为结构化数据，以便进一步分析。 接着，我们使用统计分析方法探究不同因素之间的关系。例如，可以使用matplotlib或seaborn库进行数据可视化，观察学历、工作经验与薪资水平之间的关联；使用groupby()函数分组分析，了解不同城市、行业的职位需求差异。 对于技能要求，我们可以使用词频分析来找出最常见的技能关键词。nltk和spaCy等自然语言处理库可以帮助我们进行文本分析，找出最受雇主青睐的数据分析技能。此外，还可以通过聚类算法（如K-means）对职位进行分类，探索不同类别职位的特征。 在数据可视化方面，除了基础的条形图、饼图、直方图外，还可以利用seaborn的pairplot或FacetGrid创建多维散点图，展示数据的分布和关联。此外，热力图可以清晰地展示技能需求的相对频率，而词云则直观地展现职位描述中的高频词汇。 我们可以构建预测模型，如线性回归或决策树，预测未来数据分析师的市场需求和薪资趋势。这有助于求职者和企业做出更明智的决策。 总结，本项目运用Python进行数据分析师招聘岗位的数据挖掘，通过分析和可视化揭示了人才市场的动态，为求职者提供了就业指导，为企业的人才招聘策略提供了数据支持。Python的强大功能使得这个过程既高效又深入，充分体现了数据科学在人力资源管理中的价值。

七周成为数据分析师_课件.rar

[数据分析师课件]1-2Python环境配置及相关工具包安装.html 数据分析师课件]2-1python基础知识.html 数据分析师课件]2-4基于 HTML的爬虫，Python (Beautifulsoup) 实现html 数据分析师课件]2-5网络爬虫高级技巧: 使用代理和反爬虫机制.html [数据分析师课件]2-6 应用案例: 爬取豆瓣 TOP250 电影信息并存储.html [数据分析师课件]3-1数据库及 SQL 语言概述html [数据分析师课件]3-2基于 HeidisL的数据库操.html [数据分析师课件]3-3数据库进阶操作: 数据过滤与分组聚合.html 数据分析师课件]3-4用 Python 进行数据库连接与数据查询.html 数据分析师课件]3-5其他类型数据库: SQLite&MongoDB.html 数据分析师课件]3-6用 Pandas 进行数据预处理: 数据清洗与可视化.html [数据分析师课件]4.6预测型数据分析: 线性回归.html [数据分析师课件]4-1探索型数据分析: 绘制统计图形展示数据分布.html ..............

一个基于Python3的程序源码和可执行文件，是一个智能Excel数据分析器，可以用来做为毕业设计，也同样可以用使得自己的上班生活更加便利。主要实现几个功能：导入Excel，提取列数据，定向筛选，多表合并。多表统计排行和生成图表。直接上传源码和可执行文件的压缩包，下载即可运行。

当今是数据爆炸的时代，数据分析师的职业更是火热，如何修炼成为数据分析师，本视频将带您亲临其中！

阿里云大数据分析师模拟题300题，覆盖率80%以上知识点

以上资源需要配合以下文章代码方可使用，单独下载没有意义。请各位注意。 https://blog.csdn.net/popboy29/article/details/126187452

2021年大数据分析师比赛理论题

学习了MECE法则，主要包括流程拆解法；二分法；象限拆解法；杜邦分析法；AARRR；PEST；RFM；SWOT；5W1H。详细整理了各种拆解方法的原理以及步骤。 MECE分析法是 Mutually Exclusive Collectively Exhaustive的首字母缩写词，中文意思是"相互独立、完全穷尽"，即所谓的 "无重复、无遗漏"。在按照 MECE 原则将某个整体（不论是客观存在的还是概念性的整体）划分为不同的部分时，必须保证划分后的各部分符合以下要求：各部分之间相互独立 (Mutually Exclusive) — “相互独立”意味着问题的细分是在同一维度上，并有明确区分、不可重复的。所有部分完全穷尽 (Collectively Exhaustive) — “完全穷尽” 则意味着全面、完整，没有遗漏或缺失。当我们在分析解决问题，或对复杂事物进行分明别类时，往往会用到MECE法则。它能有效的帮我们对问题进行结构化分析，或对事物进行归类分组，避免因思维混乱而出现重叠或遗漏的逻辑问题。最后拓展介绍了5W2H的方法。