大数据专业成热门,该如何转行做大数据分析师
数据分析师需要做的是快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。(5) 数理统计与数据运营 数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。
兴趣是最好的老师，既然决定转好从0基础学习大数据，那你一定要从心里爱上它，只有你真正的上心了，才能有动力去学好它。
懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，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，没有太大的使用价值。懂管理。
第二阶段是要会SQL、懂业务，能够做一些基本的数据处理，再加上上一阶段的那些技能，你就能做大部分公司的数据运营和数据产品。
简述excel中公式和函数作用
1、零存整取收益函数PV 语法：PV（rate，nper，pmt，fv，type）。
2、excel中有哪些常用的函数公式？SUM函数 主要功能：求出所有参数的算术总值。 使用格式：SUM(number1，number2，？) 参数说明：number1，number..：需要求总值的数值或引用单元格（区域），参数不超过30个。
3、函数其实是一些预设定功能模块，它们使用一些称为参数的特定数值按特定的顺序或结构进行计算，返回特定的值。一个函数只有唯一的一个名称，它决定了函数的功能和用途。
4、在Excel中输入公式必须以等号开始。公式是下述五种情形之一或者综合：运算符——如＋－*／&……等。单元格引用——包括对单元格和范围的命名。值或字符串——如79或“合计”等。
5、函数应用基础 ( 一) 函数和公式 1 .什么是函数 Excel 函数即是预先定义，执行计算、分析等处理数据任务的特殊公式。以常用的求和函数SUM 为例，它的语法是“SUM(number1，number2，…)”。
6、EXCEL函数的作用： Excel中所提的函数其实是一些预定义的公式，它们使用一些称为参数的特定数值按特定的顺序或结构进行计算。
大数据经典算法解析(8)一KNN算法
1、kNN学习模型：输入XX，通过学习得到决策函数：输出类别Y=f(X)Y=f(X)。假设分类损失函数为0-1损失函数，即分类正确时损失函数值为0，分类错误时则为1。
2、KNN法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。
3、KNN算法的关键是要比较需要分类的数据与样本数据之间的距离，这在机器学习中通常的做法是：提取数据的特征值，根据特征值组成一个n维实数向量空间（这个空间也被称作特征空间），然后计算向量之间的空间距离。
4、knn算法的分类原理有预处理训练数据，计算距离，确定k值等。在使用knn算法进行分类之前，需要对数据集进行预处理。这包括数据清洗、数据归一化和特征选择等步骤。
5、KNN算法本身简单有效，它是一种lazy-learning算法，分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。
6、算法的存储复杂度为O(n)，时间复杂度为O(n)，其中 n 为训练对象的数量。
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