英雄联盟数据分析（想自学python数据分析，难不难？）

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于英雄联盟数据分析的问题，于是小编就整理了5个相关介绍英雄联盟数据分析的解答，让我们一起看看吧。

想自学python数据分析，难不难？

首先，数据分析还是具备一定难度的，但是只要通过一个系统的学习过程，大部分人能够掌握一定的数据分析知识。

数据分析的核心并不是编程语言，而是算法设计，不论是采用统计学的分析方式还是机器学习的分析方式，算法设计都是数据分析的核心问题。所以，进行数据分析要具备一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。当然，如果通过工具进行数据分析，即使数学基本比较薄弱，也能够完成一些基本的数据分析任务，比如BI工具就能够完成大量的企业级数据分析任务。

采用Python语言实现数据分析是目前大数据领域比较常见的解决方案，通过Python来实现基于机器学习方式的数据分析需要经过多个步骤，分别是数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。通常需要掌握一些常见的机器学习算法，包括knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，采用Python来完成这些算法还是比较方便的，因为Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会提供强大的支撑。看一个来自Matplotlib简单的例子：

英雄联盟数据分析（想自学python数据分析，难不难？）

由于Python语言自身语法比较简单，所以学习Python的过程相对来说还是比较轻松的，难点在于算法的学习，如何在不同的场景下选择不同的算法是重点问题。另外，学习数据分析通常要对行业知识有一定的了解，不同行业对于数据分析维度有不同的要求，这些知识需要在工作中不断积累，在产业互联网发展的大背景下，行业知识是比较重要的。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

数据分析入门不算难，但进阶蛮难的

学会Python numpy，Pandas这些工具的使用，这只是入门；

好点的数据分析师，对统计学，数学都有一定的熟悉，能熟练运用模型来对一堆数据建模分析。

Python数据分析学习

数据分析师写的代码与程序员写的代码有什么区别？各自的发展前景怎么样？

谢谢邀请！

数据分析师编写的代码以数据分析和呈现为主要任务，目的是给人看的，而程序员写的代码主要以实现系统功能为主，目的是给人用的。

数据分析师编写的代码包括算法设计、算法实现、算法验证、算法应用几个关键步骤，关键在于发掘数据背后的价值（规律），数据分析往往与场景的结合比较紧密。数据分析师通常并不需要考虑程序的性能、安全性、分布式架构等系统级问题，所以往往数据分析师选择的编程语言都非常实用，包括Python、R等语言，看两个Python实现的例子：

英雄联盟数据分析（想自学python数据分析，难不难？）

程序员编写的代码主要是给用户使用的，需要考虑的内容就比较多了，比如程序的稳定性、简洁性（友好）、速度、并发、资源管理、权限管理等等内容，这里面既包括逻辑性问题又包括系统级问题。程序员往往分为应用级程序员和研发级程序员，研发级程序员解决系统级问题（容器开发），而应用级程序员往往解决功能实现的问题，可以说程序开发是一个非常系统化的流程，每个环节还要有严格的测试。看一下Zookeeper Session的流程图：

数据分析师在完成数据分析任务之后，如果需要把这部分数据分析功能进行产品化封装，通常情况下就需要程序员来做相关的工作。举个例子来说，数据分析师往往采用Python来做数据分析的算法实现，但是程序员在进行功能封装的时候，往往会采用Java等语言对其代码进行重写以满足系统对性能的要求。

有的研发团队会设置专门的算法设计岗位和算法实现岗位，算法设计专注于算法本身，而算法实现则专注于算法的程序化实现。但是现在很多团队的算法设计师即要做算法设计也要做算法实现，所以现在的算法设计师往往也要懂得编程。

作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。

谢邀！作为一个数据挖掘工程师来回答一下：

经常有人问我具体做的啥，我说是处理数据，建模分析，日常也会撸一下代码，很多人会觉得那和程序员差不多，其实差的真的很多！至少，没有程序员加班多，哈哈，这算是一个巨大的优势吧，我身边同事就大多程序员，几乎每天都加班，一三五标准加班，二四六弹性加班，所以经常是下班了，我准备走了，身边大部分同事完全没反应，搞得挺不好意思的哈。PS（虽然加班不多，但是不是完全不加班，偶尔也会加班）；

说到薪酬，虽然加班强度不一样，但是我觉得相同工作年限和经历的，数据分析师或者挖掘工程师完全不输程序员的，至少我认识的都差不多是这样的，题主要是想转数据分析师的话，前景还是阔以的。

题主说的基本正确，数据分析或者也叫数据挖掘和程序员开发写的代码真的不一样，各有偏重吧，数据分析师偏重的是数据提取，处理，分析，建模，可视化等方面，程序员开发就是偏向程序代码；而且二者的代码体量也是有很大的差别的，分析师日常两三百行代码就算不少了，但是写好这两三百行代码，需要不停调试，分析及和业务需求节后，程序员经常用双屏开发就可想而知了。

但是有一点，分析师比程序员更需要了解业务知识，所以日常分析师可能和业务，运营人员打交道，扯皮的时间都比撸代码的时间多。

人生苦短，我用python，对于数据分析师和程序员来说，最直接的区别莫过于我用spyder，而你用pycharm!

谢邀！

程序员（Programmer，Computer Programmer或Coder），它可以指在程序设计某个专业领域中的专业人士，或是从事软件撰写，程序开发、维护的专业人员。但一般Coder特指进行编写代码的编码员。

数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析，负责公司录入人员的管理和业绩考核，以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训，和录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对等职责。

程序员的定义比较的准确，但是“数据分析员”的定义就有待商榷了。

因为我是做网站优化的，所以在网站运营中也会遇到很多“数据分析员”，但网站数据分析员，主要是依据网站自身数据，结合用户行为、用户行为，为网站提供数据支持。需要多搜索引擎优化有较深的了解。

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对于数据分析师而言，代码只是工具而已。数据分析师的工作是从数据中寻找统计规律，从而实现模型化计算，代码只是流程化了这个工作，使原本需要耗费大量人力和时间的工作可以由计算机依照设定好的规律独立完成。

代码对于程序员来说是一个产品，他们的创意，他们的设计以及他们的技术都将由算法的细节体现出来，由产品的性能体现出来。开发并不希望从代码中得到什么样的结论，而是将代码实现为一种能够切实使用的工具。

刚好这两个职位我都有做过，我来说说我的观点。

数据分析师，工作任务更偏向「分析/处理」，比如在数据分析平台上分析影响交易成功率的因素有哪些，top5的商品有哪些，有了月报表，怎么做季度/年度报表，等等一系列跟数据分析有关的具体任务，几乎不涉及到写代码。当然我也看到周围有的朋友会写代码来实现，这是因为他们公司大数据这块儿还没建设成熟，加之人员少，基本上怎么短期怎么解决问题就怎么上了，这个时候写的代码更多的都是各种sql语句。

程序员，更多的就是实现具体的功能，其实就全是业务开发了，偶尔有涉及到数据分析的，都是一些报表之类的而已。

大数据主要学习什么内容？有什么要求和条件？

学习大数据需要掌握以下内容：

数据处理和管理：了解数据的获取、存储、清洗、转换和管理 *** ，包括数据仓库、数据湖和数据管道等。
大数据技术和工具：熟悉大数据处理和分析的技术和工具，如Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce、Hive、Pig）、Spark、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）等。
数据分析和挖掘：学习数据分析和挖掘的基本概念、技术和 *** ，包括数据可视化、统计分析、机器学习和深度学习等。
分布式计算和并行处理：了解分布式计算的原理和并行处理的技术，能够进行大规模数据的并行计算和分布式存储。
编程和数据编程语言：熟悉至少一种编程语言，如Python、Java或Scala，能够使用编程语言进行数据处理和分析的开发和实现。
数据安全和隐私保护：了解数据安全和隐私保护的基本原则和 *** ，掌握数据脱敏、加密和权限控制等技术。

要求和条件可能会因个人学习目标和就业需求而有所不同，但以下是一些常见的要求和条件：

基础知识：具备计算机科学、数据科学或相关领域的基础知识，包括数据结构、算法、数据库、统计学等。
编程能力：具备良好的编程能力，能够熟练使用至少一种编程语言进行数据处理和分析的开发。
数学和统计学知识：具备一定的数学和统计学知识，能够理解和应用统计分析和机器学习算法。
学习能力和自主学习能力：大数据领域发展迅速，要求具备良好的学习能力和自主学习能力，能够不断跟进最新的技术和 *** 。
团队合作和沟通能力：大数据项目通常需要与团队合作，因此具备良好的团队合作和沟通能力是必要的。
实践经验：具备一定的实践经验，通过参与项目或实际应用来提升自己在大数据领域的能力。

需要注意的是，大数据是一个广泛的领域，具体的要求和条件会根据不同的职位和工作角色而有所差异。因此，根据自身的兴趣和职业目标，可以进一步了解和学习相关的专业知识和技能。

大数据都学习些什么，随着互联网在近几年的飞速发展，大数据页被越来越多的人所熟知，不管是行内的人还是行外的人都纷纷加入这个行业！于是许多的培训机构也纷纷崛起，开设相关的培训课程！作为一个未来的十分有前景的行业。成为大数据工程师无疑是迎接一个很有前景的职业生涯，那么大数据工程师，要学习什么内容呢。

其实说到大数据主要学习的技术，最直接的就是从职位需求入手，但是这样也会有弊端就是导致学习的东西不会很全面。

查看各大 *** 网站，BAT等大厂不同的企业要求员工具备的工作技能也是有所不同的，通过这个我们做了一个简单的分析总结可以为大家参考一下。

大数据培训的内容：

有什么要求和条件？

大数据学习相比较其他的编程会有一定的难度，需要前提满足俩个方面的条件。

一是，年龄要满足国家规定的法定工作年龄，不能够小于这个年龄，但也不能年龄太大，年龄太大的话可能不太符合企业要求，找工作就会很难。

二是，学历要满足本科，因为现在很多地方的相关企业 *** 大数据技术人才基本上都是本科起步，这方面也要多加注意。

如果，各方面的条件比较满足的话，其实大数据的学习也并不像大家说的那么难，只要感兴趣适合学习大数据就可以一试。

作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，当前大数据的知识体系还是比较庞大的，随着大数据技术生态的逐渐成熟和完善，大数据领域也逐渐形成了更多的岗位细分，从事不同的岗位细分方向则需要学习不同的知识。

从当前大的岗位划分来看，通常包括以下几个岗位：

之一：大数据开发岗位。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，开发岗位的人才需求量还是比较大的，相关岗位的薪资待遇也比较高，其中从事大数据平台开发的研发级岗位会有更高的薪资待遇。从事大数据开发岗位，通常需要学习三大块内容，其一是程序开发技术，初学者可以从Java或者Python开始学起；其二是学习大数据平台知识，初学者可以从Hadoop和Spark开始学起；其三是大数据开发实践，这个过程需要掌握一定的行业知识。

第二：大数据分析岗位。大数据分析岗位的人才需求潜力是非常大的，不仅IT（互联网）行业需要大量的大数据分析人才，传统行业领域也需要大数据分析人才。选择大数据分析方向需要具有一定的数学和统计学基础，而且也有一定的学习难度。目前大数据分析的常见方式有两种，分别是统计学方式和机器学习方式。

第三：大数据运维岗位。如果对于编程和算法设计不感兴趣，那么也可以考虑学习大数据运维知识，未来可以从事大数据运维岗位。大数据运维岗位的任务相对比较杂，需要从业者具有较强的动手实践能力。从知识结构上来看，大数据运维需要掌握 *** 知识、大数据平台知识和服务器知识。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

大数据中也有多种岗位，有的偏向开发，有的偏向运维，有的偏向数据分析与挖掘。开发的话Java居多，不过只需要到JavaSE层面即可，也可以选用Scala/Python开发。数据分析与挖掘基本上就是Python了。所以建议学习Python了。要求与条件的话，如果是计算机/数学/统计相关专业更好，不过还是看个人的学习能力与是否坚持。

1）简单点评：

发展不错，需求不少，不过需求中主要是数据分析相关岗位，牵涉到算法建模等高级内容的话实际上不适合刚毕业的不同本科学生。建议普通本科或专科学生从数据分析入行，掌握Python，以后逐步向高级数据分析师、数据挖掘工程师、人工智能开发工程师方向走，

2）发展前景：

大数据类职位需求增幅仅次于AI岗位。眼下，几乎所有互联网企业均把数据人才列为团队标配。许多公司在数据层面增加投入，大量招募具有算法和建模能力的人才，力求通过数据沉淀与挖掘更好地推进产品的迭代。数据架构师、数据分析师成为企业争抢对象，过去一年 *** 需求提高150%以上。2017，互联网公司对AI和数据人才的争抢活跃度提高了30%以上，企业间相互挖角行为变得更加频繁，人才争夺激烈程度全面升级。物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链技术、语音识别、人工智能、数字汇流是大数据未来应用的七大发展方向。

3）行业定位：

4）面向专业：

计算机、数学与统计、物理、电子、通信工程、物联网、 *** 工程等相关专业大专以上学生。推荐中上游学生学习。

5）薪酬分析：

数据来源：职友网

我本人在IT行业混了二十多年，从事软件开发与软件教育，现在主要是管理，不过始终没有脱离写程序，有兴趣可以交流哦！

大数据开发工程师是大数据领域一个比较热门的岗位，有大量的传统应用需要进行大数据改造，因此岗位有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构，比如目前常见的Hadoop、Spark平台，以及众多组件的功能和应用，另外还需要掌握至少一门编程语言，比如Java、Python、Scala等。

大数据分析师是大数据领域非常重要的岗位，大数据分析师需要掌握的知识结构包括算法设计、编程语言以及呈现工具，算法设计是大数据分析师需要掌握的重点内容，而编程语言的作用则是完成算法的实现。另外，大数据分析师还需要掌握一些常见的分析工具。

大数据运维工程师的主要工作内容是搭建大数据平台、部署大数据功能组件、配置 *** 环境和硬件环境、维护大数据平台，大数据运维工程师需要具备的知识结构包括计算机 *** 、大数据平台体系结构、编程语言（编写运维脚本）等，通常情况下，大数据运维工程师也需要对数据库有深入的了解。

大数据工程师是做什么的？需要掌握哪些技能？

*** 大学数据分析有用吗？

数据分析太有用了。首先可以精准了解客源，对消费者进行细分，特别是掌握大客户的消费的偏好，消费心理，对价格定位准确率帮助极大。其次是商品的库存和快速周转，避免造成过剩和积压太多，数据功不可没。长期有效的建立数据库，客户群，就等同于知道了对手的底牌一样，好有一比，似秀才学医，笼中捉鸡。

有用，我是做销售的，以后不管什么方面的，大数据分析都会时刻影响我们的生活。尤其是针对销售方面，能有大数据的话，能让你精准的找到你的专属客户群体，时刻了解市场动向，有针对性的宣传或者备货，减少不必要的浪费和增加利润点。所以说，肯定有用。

*** 大学的数据分析客观上讲，针对具体需要的领域绝对有用！比如商业买卖。可以精准的分析出你的目标群体和生活习惯等等！有用与无用，主要是看个人或者组织哪来干什么？就是一个金库的密码告诉你，如果你不会利用，它也是几个数据而已。没有任何价值，看后过眼云烟。

要是你有自己的网店或者从事相关数据分析工作，就会有用。

我认为有以下几个好处：

1.学习数据分析知识。参加上课培训，最直接的目的就是去学习知识，通过这个培训，可以了解如何对消费者性别、年龄、收入水平、购物习惯等进行分析，从而达到3个目的：1)，精确投放广告到潜在客户手上，避免遍地散网，降低成本，2)，商品推荐给到有较大购买可能性的客户那里，提高成交率，3)，新客户挖掘，老客户维护。

2.拓宽人脉。参加这个培训，可以认识同行，以及竞争对手。一个人的成功不仅靠个人的努力，还需要一定的资源，在你需要帮助的时候，手上的资源也许可以帮到你。另外，如果你的竞争对手也参加这个培训，那么你在制定策略时，就可以规避同类手法，用其它的创新手法赢得消费者的青睐。

3.获得 *** 平台的资源。获取得到 *** 的数据，进行分析，也许会对你的工作或者业务有帮助。另外， *** 平台通过各种福利政策，扶持中小企业进行创业指导，提高中小企业的生存能力。

至于这个培训对你是否有帮助，可以通过 *** 了解具体的培训内容，再针对自己的现状和需求再考虑是否参加。

我是一个5年电商从业人员,分享自己的一点心德，希望对你有所帮助！

数据分析是做电商的根本，无论是市场调研，标题，开直通车和运营维持都需要根据数据分析来调整，所以是特别重要的！

但是 *** 大学的数据分析，和我们一般上的大学一样，只教最基础的一块，你要学真本事，还是得找对师傅跟，或者自己在不停尝试中去积累，我们都是这么走过来的；

建议你先去听 *** 大学的数据分析课入入门，然后再自己尝试，找找师傅，慢慢积累经验，加油加油！

有问题，有相法的朋友，可以给我留言，相互交流，一起学习，一起进步！

在电商运营中，你觉得数据分析有多重要呢？为什么？

日常性数据分析都有什么，有什么用都需要看数据了解数据背后的秘密！

1.流量相关数据：IP丶PV丶在线时间丶老用户比例丶新用户比例。

2.订单相关数据：总订单丶有效订单丶订单有效率丶总销售额丶客单价丶毛利率。

3.转化率相关数据：下单转化率丶付款转化率。

(二)每周数据分析

用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明 *** 有问题或者本身的问题并在与此。

1、网站数据

IP丶PV丶平均浏览页数丶在线时间丶访问深度比率丶访问时间比率。这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，需要不断去完善购物体验

2、运营数据

总订单丶有效订单丶订单有效率丶总销售额丶客单价丶毛利润丶毛利率丶下单转化率丶付款转化率丶退货;每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点分析内部的工作，如产品引导丶定价策略丶促销策略丶包邮策略等。

分析时大家思考三个问题：

1：对比数据，为什么订单数减少了?但销售额增加了?这是否是好事?

2：对比数据，为什么客单价提高了?但利润率降低了?这是否是好事?

3：对比数据，能否做到：销售额增长，利润率提高，订单数增加?

(三)：用户分析

会员分析数据：会员总数丶所有会员购物比率(新会员，老会员)

1.会员复购率

2.转化率

(四)：流量来源分析

流量分析是为运营和推广部门指导发展方向的，除了关注转化率，还有像浏览页数丶在线时间，访问深度等都是评估渠道价值的指标。

(五)：内容分析

主要的两项指标：首页装修和宝贝详情页的购买率。

1.查看哪款产品的销售差，哪个产品的销售好，基本会说明有些问题，然后全体团队重点讨论，发现问题，给出意见，然后依次进行改进。

2.首页肯定要与热点内容相符合，学会看新闻，学会看天气，分析消费者最关注什么，喜欢什么产品丶查看同行店铺的促销手段极其装修等等，从他人处学到精华，学会应用。

数据分析对电商业务体系各个环节产生的数据进行深度地挖掘和分析，对于企业及时调整运营策略，制定后续的发展计划具有十分重要的战略意义。

一方面，便于管理者全面客观地了解企业情况，从而做出更科学合理的决策。一般的报表资料或者数据结果通常只能反映企业某个阶段或者某个部门的情况，且仅对这些数据资料进行表面查看，难以获取有效的信息和发现潜在的问题。百数通过对企业数据报表、行业调查资料全面的收集整理，以图表可视化的形式呈现，方便管理者进行针对性研究和分析，发现隐藏在数字和报表之后更深层次的内容，充分挖掘其本质问题，能够更客观地制定相关企业决策和发展计划。

另一方面，便于电商数据资料的进一步开发和利用，为企业经营管理提供数据和理论支持。在电商企业实际运作中，其实大多数据都没有发挥其应有的价值，数据利用率较低。而百数的数据分析功能可以将数据二次利用，帮助企业数据分析部门将其转化为对市场和企业发展都有益的有效信息，实现数据资料的再开发、再利用，为管理者提供了洞察市场规律的先决条件，管理者可以通过此结合企业自身的运营管理策略，对企业的运营发展进行全面的统筹决策。

为了解决“用户、商品、渠道”这三座压在电商管理者心头的“大山”，作为专攻管理系统领域的软件“百数”有着一套针对电商行业且区别于传统数据分析工具（Excel、ppt）的运作方案。

通过百数的数据分析管理系统可以做到：

1亿全年总销售额、本月销售额、日销售额的形势将店铺销售数据可视化呈现，利于管理者对不同渠道的店铺做数据分析，直观了解所有店铺的转化率等详细情况，对下一阶段对不同渠道店铺的决策提供数据支撑。比起主观的决策，数据分析明显更科学化与规范化。

2以产品销量、金额、种类、样式等进行企业产品分析，便于企业了解客户的需求，知道客户要什么，哪些产品受欢迎，进而根据这些数据指导产品采购和活动推广。

数据分析特别重要。

现在各行各业都需要数据分析，就电商而言，数据分析由每日，每周，每月，每季度的数据构成，根据分析的结果来调整确定方向和 *** ，哪些高，为什么高，哪些低，为什么低。

数据分析工具能做的很多，比如说你能通过数据可视化分析，更快读懂数据；比如说你可以通过使用智能分析功能，在发现电商销售量呈下降趋势时，层层挖掘分析，找到导致销量下降的原因。当你的电商运营遇到了问题，你可以通过数据分析找到原因，最终做出有效的决策。

现在不管是做电商运营还是其他的岗位，多多少少都要会做数据分析。你可以去试用下奥威BI工具，这是一款拖拉拽、点击就能做数据分析的工具，很容易上手，分析也快。

我觉得，数据分析在电商运营中，那是非常重要的。它就像是电商运营的“眼睛”，通过数据分析，我们可以清楚地了解到，店铺的运营状况，比如，流量、转化率、客单价这些。然后呢，我们就可以有针对性地优化店铺，提高店铺的销量和竞争力。

到此，以上就是小编对于英雄联盟数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于英雄联盟数据分析的5点解答对大家有用。