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数据分析是检查，清理，转换和数据建模的过程，以发现有用的信息，提出结论并支持决策。数据建模是数据分析之一。数据建模中有一些常用的例程：选择变量和重建变量，选择算法，设置参数，培训公司，加载算法和测试结果。

选择变量并重建变量当分析人员获取数据时（无论是爬网还是从数据框中提取数据），都不会分析所有变量或将其合并到模型中。有很多变量没有。分析任务（例如列号，这也是数据集中的变量），某些变量与数据分析人员需要达到的目的无关。这是选择变量的重要性。一般而言，选择变量有两个标准：数据逻辑和业务参考。

数据逻辑：

所谓的数据逻辑，通常从数据完整性，集中度和变量相关性（有时考虑因果关系），80％的变量丢失率或非布尔变量但集中两个值的角度来看.所有这些都应考虑添加这些变量对于以后的分析是否有价值。

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从总体工资分布来看，数据分析中的职业工资普遍较高，大多数人每月工资在10k-25之间，但这只是拉狗所显示的工资。具体细节尚不清楚。

从不同城市的工资分布来看，在北京工作的数据分析师的中位数约为2万，是全国高的。其次是上海，杭州和深圳。如果要发展，在北方，上海，深圳和杭州。

从不同学历的薪资情况来看，学历越高，薪水越高，大专生也有一定的劣势。我认为数据分析应该对数学有一定要求。毕竟，培训价格，大学已经学习了数理统计和数学。线性代数。

根据北京和上海工作经验的不同工资分配，可以得出结论，如果有一些工作经验去北京，上海所获得的工资就更高。

对北京北上广深所要求的数据分析师职位数量的分析获得了238个。

根据对公司所在行业的词云地图的分析，对数据分析师的需求大的行业主要是internet，培训时间，电子商务和金融领域。

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首先，选择正确的行业和正确的方法技术工具

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