怎样自己找数据分析项目来做?( 二 )
用途：金融小贷、逾期分析、逾期预测
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【怎样自己找数据分析项目来做?】 用途：时间戳、数据清洗、价格预测
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下面是我的转行经历：1个月，每天学习8小时以上，从工科转到互联网数据分析师《转行笔记.pdf》，在公众号【曾哥数据分析】自行领取~如何快速成为数据分析师？以及我推荐的数据分析书籍：做数据分析不得不看的书有哪些？（收藏是点赞的5倍多，T T，老铁们，点个赞再走嘛 ↓↓↓）
■网友
“找实习好难啊，没有相关经历是不是可以放弃了？”
“没有实习/项目怎么找第一份实习啊？”
“没有数据项目怎么在面试中展示自己呀？”
“零基础怎么转行数据分析？”
——这是我在公众号后台中收到最多的连环问题……
想必这张图道出了很多人的心声……
其实没有实习，也并不意味着数分岗位向你关上了大门。那些即使没有实习，但仍然能够利用有限资源，做出相关项目成果的同学，也能在面试中获得面试官的青睐。
我们2019届的校招里，没有实习，但仍然去了VIVO，去了滴滴，去了银联的大有人在。
“那，说这么多，没有数分相关项目，如何在面试展示自己呢？”
“还能咋办？从现在开始，自己动手找项目做。”
毕竟想要展示自己，首先你需要一个真实的项目……
对我们来说，最简单、快捷的方式就是利用kaggle和天池的数据集，参考优秀的代码以及答辩案例，融合自己的思路，整理出相关的数据项目经历。
敲重点，这里我所说的数据项目经历，是偏数据分析方向的，而非算法方向。
参考这个答案下的推荐，我自己对数据集又做了第二次筛选，推荐几个比赛数据集给你们，想提升自己Python能力，或者想补充数据分析项目经历的同学，都可以试试~
天池-数智教育可视化
链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231704/introduction?spm=5176.12281965.1006.1.835b24484p6EER
之所以将这个比赛放在第一位，是因为：和其他动辄需要搭建模型优化参数的算法比赛相比，这个数智教育可视化像是一股清流，更加看重你的思维能力，分析能力，指标量化能力，不需要过多的考虑算法优化问题，反而和数据分析实际工作的相似度更近。
数据集共计7份，全面包含了：近五年各班各学科的教师信息、当前在校学生详细信息、学生考勤信息、学生成绩、学生消费信息。
为什么说这个比赛项目和数据分析师日常的工作更加接近呢？
第一：最终呈现的结果是数据可视化看板，并且是针对不同人群的看板。这种输出方式要求我们充分考虑受众的特征，而不是一股脑的将所有指标放在一个看板上，只有经过深入的思考，才能确定应该向每个层次的人群展示什么数据。
第二：我们常说，数据分析除了展示日常的指标，最好能够给出结论。什么是展示结论呢？如果两个人同时展示班级维度的成绩、考勤数据，第一个人仅仅展示每个班级各科分数，考勤率等指标；而第二个人在此基础上，为每个指标赋予一定权重计算了班级综合得分，最终选出优秀班级以及问题班级，很明显，第二个人给出了结论，至少在班级评优时可以参考采用。
第三：根据已有的数据做简单的预测。其实建模并不是绝大多数数据分析师（商业分析师）的工作重点内容，针对这份数据集，简单的ARIMA时序模型就可以完成学生成绩分析的预测，在现实中能够辅助教师做学生指导的决策，当然，你也可以上XGBOOST,GBDT。
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