项目数据分析师事务所

项目数据分析师事务所（共4篇）

1.项目数据分析师事务所 篇一

CPDA 项目数据分析师整理

项目数据分析师学习数据分析课程

项目数据分析师（英文简称CPDA）是专业从事投资和运营项目数据分析的高级决策人，通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。

项目数据分析师主要包括从事数据挖掘和投资两大领域，在投资分析、信贷融资、企业经营管理、企业战略规划、决策管理等影响政府和企业重大决策的领域担任重要角色，主要为政府和企业进行重大决策提供科学、真实和准确的依据。

授课方式：

面授

项目数据分析师培训课程涉及到经济学、市场营销学、财务管理学、计量经济学、预测学、金融学等多方面知识，需要学员具备全面性理论基础知识贮备。我们对各个学科中项目分析所要用到的知识点进行了深入分析，在讲义中详细说明，使学员可在相对准确的领域内迅速掌握知识并加以运用。做到能够让学员将课本上所学的东西真正变为可以利用的有效工具。远程学习

时间为一年整，采取先进的同步教学方式，保证学习质量，具体特点如下：

a、面授期间（8天面授），更新课程五次，通过每周的更新课程，让学员不仅可以在面授前提前预习基础知识，而且可以通过远程学习中心提交作业、知识点自我测试、考试复习、习题解答、在线答疑、案例参与等综合项目更好的掌握知识。

b、面授结束后，学员还有11个月的远程学习时间，每月一次的课件更新，使学员不仅能顺利适应项目数据分析师的认证考试，而且可以掌握各种数据分析的拓展知识和技能，为分析师在未来能够胜任专业分析工作奠定深厚基础。

c、远程学习不仅有丰富的文字学习内容，而且大比例增加了音频、视频课件，使学员可以通过生动的课件完成阶段性学习。

d、远程学习中心为学员提供学习计划制定、班级交流、继续教育等功能，帮助学员自觉学习、实现更好的学习效果。

适用人群：

1、企业单位：

参与企业经营、决策管理、项目投资的职业经理人或高级决策人；

参与企业项目运营环节中涉及的包括市场分析、市场研究、生产、研究、评价、销售等各个环节的工作人员。

2、政府、事业机构：负责项目审核、审批和招商引资、项目评估、项目决策、政策制订等工作的政府机构领导者及相关从业者。

3、金融机构：银行或非银行金融机构、管理咨询公司、风险投资、金融产品研发、信贷等相关工作人员。

4、事务所：项目数据分析师事务所、会计师事务所、资产评估事务所、税务师事务所及律师事务所等工作人员。

5、学校：学习经济学、财务、统计、投资、金融和企业管理等相关专业的在校学生（毕业后才能取证）以及应届毕业生。

2.阿里校招数据分析师笔试题 篇二

8月19日，阿里校招数据分析师笔试题，共计21题(单选漏了一题，选择题每个人的都不一样，问答题是一样的。暂时没有答案，希望对大家有用。

单选题：

1、观测宇宙中单位体积内星球的个数，属于什么分布：

A学生分布B泊松分布C正态分布D二项分布

2、一些关于数据挖掘说法是正确的

A数据挖掘是万能的

B如果你建立了一个database，那就意味着你已经有足够的数据可以做数据挖掘了

C数据挖掘=数据+算法，数据挖掘人员大部分的时间用来处理复杂的挖掘算法

DABC均有错

3、已知随机变量X,Y分别服从泊松分布P(S),卡方分布X2(t)，E(X)=4,D(Y)=9,则参数s,t分别：

A2,9;B4,9C4,4.5;D2,4.5

4 、下面算法中哪一种不属于广义线性回归算法

A生存模型算法

Bbeta回归算法

Clogit回归算法

D判别分析算法

5、有一列1000万淘宝买家的淘宝运费险保费数据，要计算该列数据的P1-P100分位数，可使用哪个SAS语句?

Aproc sort

Bproc rank

Cproc univariate

Dproc freq

6、X服从区间(2，6)上的均匀分布，求对X进行3次独立观测中，至少有2次的观测值大于3的概率。

A0.84375

B0.75275

C0.65275

D0.80370

7、下面对于“预测变量间可能存在较严重的多重共线性”的论述中错误的是?

A回归系数的符号与专家经验知识不符

B方差膨胀因子(VIF)<5

C其中两个预测变量的相关系数>=0.85

D变量重要性与专家经验严重违背

8、由于淘宝买家消费数据是亿级别，假设为了快速计算买家每月的平均消费额，采用抽样1W个买家来计算

A采用分层抽样方法把全量淘宝买家按照星级，每层抽取相同的数量，计算平均值

B采用系统抽样方法，把全量买家随机排序，每隔一定数量抽一个，计算平均值

C采用无放回随机方法，从全量买家中随机挑选一个买家，不放回，如此循环

D采用有放回随机方法，从全量买家中随机挑选一个买家，然后再放回，如此循环

9、请找出数列4，9，23，60，157的下一项

A 411 B 314 C 425 D ABC均错

10(应该是没统计上)

多选题

11、以下哪个语法不是R的基础语言

Aproc glot

Bselect *from table

Ckc<-kmeans(data,3)

Dprint”hello world”

Esd<-summary(data)

Fimport

12、分析师在工作中的良好习惯是

A将工作空间的密码共享给别人

B将数据下载到私人电脑进行分析处理

C在处理资源高峰期提交大任务运算

D不定期地将分析报告分享给团队

E定期清理存储空间

F固话日常需要分析的数据表方便计算

13

14

15

16 、请分析淘宝消费者的.流失情况

17 、淘宝和天猫上每天都有大量的用户在线上购买，作为分析师可以从哪些角度对用户进行分析，说明理由

18

19

20已知A商家近五年每月的成交数据，请列出两种不同的时间序列预测模型可以用来预测商家接下来三个月的成交，并详细阐述在使用每一种方法前需要对数据进行什么预处理以及具体方法

21你理解中的分析师是什么样的?你觉得自己目前应聘分析师职位的优势是什么?并说明理由，

3.项目数据分析师事务所 篇三

“口味”仍旧是餐饮消费者最关注的因素，也是差评最高的因素。如何提升“口味”是餐饮发展重中之重。

该报告从互联网数据洞察消费者需求为出发点，以包括爬虫技术-信息归类算法-情感判断算法在内的智能语义分析处理方法为研究方法，对线上点评大数据进行分析，在餐饮业消费者研究领域，此种多维度调研方法尚属首例，为大数据在餐饮行业应用的典范。

在社交媒体发达的今天，餐饮消费者已经逐渐形成了实时点评的习惯。从餐饮点评网站――大众点评的评论数量来看，近两三年来，用户的评论数量有较大的增加：从2013年评论3000万条，到2015年年初，点评数量就已经达到了6000万条。

与传统的调研不同，线上点评的数据量非常庞大，可覆盖到各品类、各地区的消费者意见，从大数据角度更完整地把握消费者需求。成熟的语义分析技术可大大提升大数据的梳理、解读效率，可实现对非结构化的中文语句进行系统化地梳理：完整抓取、准确的断句、精准的情感判断及归类，对大数据的评论解读可以更加快速和到位，优化分析效率。

此报告抓取了北京、上海、广州、沈阳、南京、杭州、武汉和成都八个城市的点评数据，对中式正餐、中式快餐、西式简餐以及新兴餐饮品类典型案例-烤鱼进行了消费者需求画像，共抓取了57万条在线点评，通过口味、服务、环境、地理位置、优惠/团购、上菜速度、等位、性价比等八个维度进行分析，是当前国内餐饮消费者喜好和差评的真实写照。

中国饭店协会韩明会长表示，今天的中国餐饮业进入动力转换、结构转型的新时期，在互联网+和大众消费主导的双重推动下，餐饮企业的适应环境面临全新的颠覆性挑战。

面对新的挑战，餐饮企业不仅需要产品的转型、服务的转型、营销方式的转型，最关键的是根本上的理念转型，在科学分析、精准提炼基础上真实判断新一代的消费群体的差异化和特色化需求。

此报告不仅仅可以对当前餐饮业的经营、管理、质量、出品、营销提供指导，更主要的帮助餐饮业投资者和经营者重新梳理他们对消费市场的理解和思考，从而对今后的投资和经营战略提供科学的参考。

报告研究发现，“口味”仍旧是餐饮消费者最关注的因素，也是差评最高的因素。如何提升“口味”是餐饮发展重中之重。“服务”也属于差评率高的因素。对于逐渐成为餐饮消费的主力人群的80后90后新生代而言，餐饮消费更趋向为“体验消费”。“优惠/团购”的关注度反而低于预期，餐饮企业大力开展团购促销的经营方式值得反思。

《2015中国餐饮消费需求大数据分析报告》研究重点及研究结果：由于85.2%的消费者在外就餐选择多为中式正餐和快餐，此份报告以此为研究重点，并以烤鱼为新兴餐饮代表做研究分析。八大指标中，等位、上菜速度、地理位置是“便捷性”三大指标，除等位外，另外两个指标评论相对较少，并且消费者一旦具备品牌意识，品牌意识会弱化用户对地理位置的选择。

基于消费者对八大维度关注程度不同，报告对差评来源进行分析，得到中式正餐、中式快餐、西式简餐的改进方向为：依据不同城市差异针对八大维度差异化对待。

以下附关注因素、餐品在各程度现状及差评程度图表，源自报告。

从上表可以看出，消费者最关注中式正餐口味，但中式正餐等位差评最多的是等位，可见中式正餐在等位方面有很大提升空间，对这个维度的提升，能够降低差评率提高用户黏性。现今出现在等位方面做出改进并取得一定成绩的有海底捞等。

报告将烤鱼列为新兴餐饮，其实是用烤鱼代表现今出现的垂直单品餐饮如夹克的虾、叫个鸭子、黄太吉等。这类细分餐饮品牌把控口味、降低选择品类、提高服务质量，因此在当下很受欢迎。

4.项目数据分析师事务所 篇四

分析报告

文：周朝阳律师

李添睦律师

王艳花律师 前

言

继《2016年度最高人民法院涉房地产纠纷案件大数据分析报告》出炉后，本所律师团队为广大司法实务从业者准备的“2016年度浙江省高级人民法院涉建设工程纠纷案件大数据分析报告”亦新鲜发布。

作为建筑业大省，据相关统计显示，2016年，浙江省建筑业在转型升级中平稳发展，资质以上总承包和专业承包建筑业企业（简称建筑企业）总产值24989亿元，比上年增长4.2%。在整个行业的发展中出现了：新签合同额增长平稳；省外产值稳中有升；建筑强市贡献大等几大特点。

回眸2016年，北京盈科（杭州）律师事务所律师团队，运用大数据分析，以“中国裁判文书网”为数据来源，搜集整理了2016年度浙江省高级人民法院审理的169个建设工程纠纷纠纷案件，并对这些案件加以数据分析、归纳裁判观点，凝聚成文。以期使从事建筑行业的人士能更好的把握浙江省高级人民法院审理建设工程纠纷的脉络，便于预防风险，减少争端。

关键词：建设工程纠纷

大数据分析

裁判意见

一、2016年度最高院裁判数据统计

1、案由分布

我们以“中国裁判文书网”案件为依据，共检索出2016年度省高院审理的涉及建设工程合同纠纷案件169件，其中以二级案由建设工程合同纠案的16件，所占比例为9.47%，其余均为三级案由立案，建设工程勘察合同纠纷1件，占整个建设工程纠纷案件比例为0.59%，建设工程设计合同纠纷2件，所占比例为1.18%，建设工程施工合同纠纷111件，所占比例为65.68%，建设工程价款优先受偿权纠纷0件，建设工程分包合同纠纷27件，所占比例为15.98%，建设工程监理合同纠纷1件，所占比例为0.59%，装饰装修合同纠纷11件，所占比例为6.51%，铁路修建合同纠纷、农村建房施工合同纠纷0件。具体案件分布情况见表一：