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“找實(shí)習(xí)好難啊，沒有相關(guān)經(jīng)歷是不是可以放棄了？”

“沒有實(shí)習(xí)/項(xiàng)目怎么找第一份實(shí)習(xí)啊？”

“沒有數(shù)據(jù)項(xiàng)目怎么在面試中展示自己呀？”

——這是我在公眾號(hào)后臺(tái)中收到最多的連環(huán)問題……

想必這張圖道出了很多人的心聲……

其實(shí)沒有實(shí)習(xí)，也并不意味著數(shù)分崗位向你關(guān)上了大門。那些即使沒有實(shí)習(xí)，但仍然能夠利用有限資源，做出相關(guān)項(xiàng)目成果的同學(xué)，也能在面試中獲得面試官的青睞。

我們2019屆的校招里，沒有實(shí)習(xí)，但仍然去了VIVO，去了滴滴，去了銀聯(lián)的大有人在。

“那，說這么多，沒有數(shù)分相關(guān)項(xiàng)目，如何在面試展示自己呢？”

“還能咋辦？從現(xiàn)在開始，自己動(dòng)手找項(xiàng)目做。”

畢竟想要展示自己，首先你需要一個(gè)真實(shí)的項(xiàng)目……

對我們來說，最簡單、快捷的方式就是利用kaggle和天池的數(shù)據(jù)集，參考優(yōu)秀的代碼以及答辯案例，融合自己的思路，整理出相關(guān)的數(shù)據(jù)項(xiàng)目經(jīng)歷。

敲重點(diǎn)，這里我所說的數(shù)據(jù)項(xiàng)目經(jīng)歷，是偏數(shù)據(jù)分析方向的，而非算法方向。

參考了許多的數(shù)據(jù)集和案例分享，我推薦幾個(gè)比賽數(shù)據(jù)集給你們，想提升自己Python能力，或者想補(bǔ)充項(xiàng)目經(jīng)歷的同學(xué)，都可以試試~

天池-數(shù)智教育可視化

賽題鏈接：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231704/introduction?spm=5176.12281965.1006.1.835b24484p6EER

之所以將這個(gè)比賽放在第一位，是因?yàn)椋汉推渌麆?dòng)輒需要搭建模型優(yōu)化參數(shù)的算法比賽相比，這個(gè)數(shù)智教育可視化像是一股清流，更加看重你的思維能力，分析能力，指標(biāo)量化能力，不需要過多的考慮算法優(yōu)化問題，反而和數(shù)據(jù)分析實(shí)際工作的相似度更近。

數(shù)據(jù)集共計(jì)7份，全面包含了：近五年各班各學(xué)科的教師信息、當(dāng)前在校學(xué)生詳細(xì)信息、學(xué)生考勤信息、學(xué)生成績、學(xué)生消費(fèi)信息。

為什么說這個(gè)比賽項(xiàng)目和數(shù)據(jù)分析師日常的工作更加接近呢？

第一：最終呈現(xiàn)的結(jié)果是數(shù)據(jù)可視化看板，并且是針對不同人群的看板。這種輸出方式要求我們充分考慮受眾的特征，而不是一股腦的將所有指標(biāo)放在一個(gè)看板上，只有經(jīng)過深入的思考，才能確定應(yīng)該向每個(gè)層次的人群展示什么數(shù)據(jù)。

第二：我們常說，數(shù)據(jù)分析除了展示日常的指標(biāo)，最好能夠給出結(jié)論。什么是展示結(jié)論呢？如果兩個(gè)人同時(shí)展示班級(jí)維度的成績、考勤數(shù)據(jù)，第一個(gè)人僅僅展示每個(gè)班級(jí)各科分?jǐn)?shù)，考勤率等指標(biāo)；而第二個(gè)人在此基礎(chǔ)上，為每個(gè)指標(biāo)賦予一定權(quán)重計(jì)算了班級(jí)綜合得分，最終選出優(yōu)秀班級(jí)以及問題班級(jí)，很明顯，第二個(gè)人給出了結(jié)論，至少在班級(jí)評優(yōu)時(shí)可以參考采用。

第三：根據(jù)已有的數(shù)據(jù)做簡單的預(yù)測。其實(shí)建模并不是絕大多數(shù)數(shù)據(jù)分析師（商業(yè)分析師）的工作重點(diǎn)內(nèi)容，針對這份數(shù)據(jù)集，簡單的ARIMA時(shí)序模型就可以完成學(xué)生成績分析的預(yù)測，在現(xiàn)實(shí)中能夠輔助教師做學(xué)生指導(dǎo)的決策，當(dāng)然，你也可以上XGBOOST,GBDT。

所以利用這些數(shù)據(jù)，我們可以做的事情包括：量化指標(biāo)&簡單預(yù)測+可視化輸出

??? 看了一下網(wǎng)上優(yōu)秀的答辯案例，整理了一份可視化分析框架，有興趣的同學(xué)可以動(dòng)手開始做了~~

天池-aribnb短租數(shù)據(jù)集分析賽

賽題鏈接：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231715/introduction?spm=5176.12281973.1005.9.3dd54c2ai3uqkT

因?yàn)樽约涸诠ぷ髦袝?huì)處理許多酒店相關(guān)的數(shù)據(jù)，在看見這個(gè)數(shù)據(jù)集的時(shí)候，有種莫名的熟悉感。

數(shù)據(jù)分為匯總版和明細(xì)版兩類。可從匯總版入手熟悉后，進(jìn)階使用完整版挖掘更多信息。

listings 數(shù)據(jù)為短租房源基礎(chǔ)信息，包括房源、房東、位置、類型、價(jià)格、評論數(shù)量和可租時(shí)間等等。

calendar 數(shù)據(jù)為短租房源時(shí)間表信息，包括房源、時(shí)間、是否可租、租金和可租天數(shù)等等。

reviews 數(shù)據(jù)為短租房源的評論信息。匯總版中僅包括房源 listing_id和評論日期，用來時(shí)間序列和數(shù)據(jù)可視化分析。明細(xì)版還包括評論相關(guān)的內(nèi)容和作者信息。

neighbourhoods 數(shù)據(jù)為北京的行政區(qū)劃。

那如何用這份數(shù)據(jù)集來體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的能力呢？我主要想到了以下可以做的事情：

【1】?? 計(jì)算房東的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，實(shí)現(xiàn)房東的精細(xì)化運(yùn)營管理

我們可以量化房東旗下房源數(shù)量，房源位置，房源價(jià)格，可租天數(shù)、房源評價(jià)等信息，為房東計(jì)算質(zhì)量分?jǐn)?shù)。有了這個(gè)質(zhì)量分?jǐn)?shù)，airbnb能夠有針對性的維護(hù)高質(zhì)量房東，為他們提供傭金折扣以及各種福利待遇；也能夠懲罰低質(zhì)量房東，督促房東改進(jìn)房源，提升平臺(tái)的整理質(zhì)量。

【2】?? 同理，也可以通過對房源信息進(jìn)行量化，挖掘最受用戶歡迎的房源

比如我們可能發(fā)現(xiàn)，整屋出租更受客戶的歡迎；市中心西邊地段9比市中心東邊地段3的房源更受客戶歡迎……通過對房源的地理位置，類型，最小供應(yīng)天數(shù)，價(jià)格等數(shù)據(jù)進(jìn)行量化建模，得到房源的歡迎度評分。可以指導(dǎo)airbnb和房東更有針對性的運(yùn)營房源資源。

【3】?? 向客戶推薦各個(gè)地區(qū)“最便宜”、“最精致”、“最小資”、“最有性價(jià)比”……的房源

Kaggle – hotel booking demand

賽題鏈接：

https://www.kaggle.com/jessemostipak/hotel-booking-demand

我可能對酒店數(shù)據(jù)有偏好……

這份賽題提供的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集里包括了城市酒店和度假酒店的預(yù)定維度數(shù)據(jù)，例如預(yù)定時(shí)間，停留時(shí)間，成人/兒童/嬰兒數(shù)量，早餐，停車位等等。

不僅可以做酒店預(yù)訂的預(yù)測，也可以做出一份用戶預(yù)定酒店的行為分析。

在大腦里構(gòu)想了一下，沒有比賽的壓力，沒有排名的限定，完全可以用這份數(shù)據(jù)做出一份簡易版本《酒店出行偏好分析報(bào)告》。

在分析報(bào)告的PPT里，可以展示用戶提前預(yù)定時(shí)長偏好、餐飲偏好、預(yù)定時(shí)間（月份）偏好、用戶出行結(jié)構(gòu)、酒店類型偏好等維度的數(shù)據(jù)。

不過缺點(diǎn)就是數(shù)據(jù)集脫離了實(shí)際需求場景。針對以上分析出來的行為偏好，我們都需要自己做進(jìn)一步的思考——數(shù)據(jù)能夠?yàn)闃I(yè)務(wù)帶來什么建議，想到這一層，才能夠足夠自信的在面試過程中展示自己的工作。

其實(shí)不論是天池還是kaggle，都為我們提供了豐富的數(shù)據(jù)集。但并不是所有的數(shù)據(jù)集都適合我們拿來練手作為項(xiàng)目經(jīng)歷的補(bǔ)充，絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)集都是偏向于算法優(yōu)化的，這就導(dǎo)致數(shù)據(jù)集本身的數(shù)據(jù)字段不一定能夠挖掘出和很多業(yè)務(wù)思想相關(guān)的東西。

數(shù)據(jù)分析和算法的區(qū)別之一就在于，以算法崗為求職目標(biāo)的同學(xué)在看見數(shù)據(jù)集的時(shí)候，腦子里想到的一定是“我要怎么做才能讓模型預(yù)測的更好？”；而以數(shù)分（商分）為求職目標(biāo)的同學(xué)在看見數(shù)據(jù)集的時(shí)候，應(yīng)該去判斷“這些數(shù)據(jù)對我優(yōu)化業(yè)務(wù)管理有什么幫助？”

其實(shí)沒有數(shù)分相關(guān)的實(shí)習(xí)或者項(xiàng)目經(jīng)歷并不可怕，花上1個(gè)月的時(shí)間，投入120%的精力選擇一個(gè)數(shù)據(jù)集琢磨，體驗(yàn)“數(shù)據(jù)清洗->數(shù)據(jù)探索->數(shù)據(jù)建模（數(shù)據(jù)可視化）->輸出結(jié)論”的過程，技巧性的總結(jié)成項(xiàng)目文檔，一定能有所收獲。甚至在面試的過程中，自己探索數(shù)據(jù)集的經(jīng)歷，能夠成為你的亮點(diǎn)項(xiàng)目。

沒有數(shù)分分析項(xiàng)目經(jīng)歷，如何在面試展示自己？