以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。

逻辑回归，也称LogisticRegression,主要区别于一般的线性回归模型。

“数据驱动决策”，为了不让这句话成为空话，请先装备以下13种思想武器，相信将来你一定能用上！～

决策树 (又称判定树，Decision Tree)是硕、博士生数据挖掘课程要点和难点，教学实践表明，这一章需要数学基础知识多，难得有趣。明知是难点，偏向难点行，再难也要“趣味”一番，从课程PPT中取了一些素材，把漫谈的焦点选在了水泊梁山。

Spark简介 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法…

摘要：对于用户端产品经理来说，监控处理日常的用户端数据是必不可少的工作之一，转化数据、用户数据、交易数据等等，都应该是列入日常监控的数据指标。 对于用户端产品经理来说，监控处理日常的用户端数据是必不可少的工作之一，转化数据、用户数据、交易数据等等，都应该是列入日常监控的数据指标。一般来说，这些数据都有固定的波动周期，每个周期内的数据变化应该是趋于稳定的，如果…

“ 数据科学家是一种很宽泛的职称。虽然对于数据科学家和数据工程师有更具体的职业发展路径，但其技能需求并不存在泡沫。“

希望成为数据分析师的知友们在学习过相关知识以后，做一份自己的数据报告，作为求职的敲门砖，展示已有能力。后来发现，我这个建议自以为干货，但其实犯了“给鸡汤不给勺子”的错误，很多人（>20个）发私信来问我报告到底怎么做……为了不违反我的人生准则之一——给鸡汤必须给勺儿，现在我就来帮初学者们梳理一下数据报告的制作方法。 目录： 一、为什么要做一份数据报告 二…

SVM目前的应用主要在模式识别领域中的文本识别、中文文本分类、人脸识别等，同时也在许多的工程技术和信息过滤等方面有着重要作用。

数据分析是一个大话题，借这篇小笔记整理一下自己的思路：数据分析是什么？涉及到哪些技术？有哪些数据公司玩家？如何定位数据分析的价值？

用异于传统的方式，从讲课PPT上取些素材（这样比较快），来说明聚类的一些概念，为下篇做些铺垫，下篇将通过通俗的例子说明一个著名的方法。

我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。 为什么要做数据分析师？ 在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量（长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数…

或许一场关于自然语言处理的精彩辩论可以告诉我们何谓“半个贝叶斯人”，让我们把时光拨回到几年前。

我总是在证明这样一个论点，即数据无处不在——并且很多都是免费的。在开始大数据分析之前，公司不一定要建立自己的大规模数据仓库。企业和政府将大量信息投入到公共领域的举措，使得每个人都能够获得海量数据。

对于不平衡数据集，一般的分类算法都倾向于将样本划分到多数类，体现在模型整体的准确率很高。

产品数据是产品经理量化产品的重要方面，数据的客观性，让数据变成了发掘问题本质，寻找事物规律所需要用到的最有利的手段之一，但在与数据打交道的过程中，我们可能经常会犯一些错误，导致分析的结论出现较大的偏颇，本文罗列数据分析过程中5个常见误区。

本文从农村中学并迁选址问题出发，介绍了数据挖掘十大算法中位居第二的K-平均聚类，后又借用牛顿迭代原理，议论蛋鸡悖论。

就近几年的科技发展水平来看，中国已逐步向科技大国迈进，这在提升中国在全球的科研影响力之余，也在一定程度上改变了全球科学人才流动背后的格局。

随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件?或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是中国统计网翻译的数据科学家面试常见的77个问题。

“预测”就是根据已知的输入和输出进行学习，并依照给定的新输入给出我们自己的判断。