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数据分析师 是数据师Datician的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
数据分析是干什么的？
在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。
数据分析有什么用?
从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：
什么是cda数据分析师？
“CDA 数据分析师”，是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具 体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分 析人才。
作为一个优秀的数据分析师需要具备的条件有：1、对自己的业务知识有一定的了解。2、有比较好的数据处理能力、3、能够熟练的掌握数据分析和建模的方法。4、需要具有良好的沟通，能够和业务人员，和技术人员无障碍沟通。5、必须精通一种数据分析相关的应用工具。所谓的数据分析师是指数据师Datician['detn]的一种，就是指的是不同行业中，一些专门从事某个行业的数据搜集、整理、分析，并且依据数据做出的行业研究、评估和预测的专业工作人员。如果想要成为一位优秀的数据分析师，推荐先去CDA数据认证中心了解。CDA（Certified Data Analyst），即“CDA 数据分析师”；旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。
业务知识SQL查询较好的数据处理熟练掌握数据分析和建模的方法良好的沟通，和业务人员，和技术人员等精通一种数据分析工具
1、态度严谨负责2、好奇心强烈3、逻辑思维清晰4、擅长模仿5、勇于创新数据分析师职业要求 ：1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求。5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
使用spss excel等相关软件，案例分析等，详细的你可以去CDA数据分析师官网，那里是专门培训数据分析师的，CDA注册数据分析师协会会员是来自学界、实务界，国内大陆、台湾及国外数据分析和数据挖掘相关领域顶尖的教授、专家、工程师及企业高端人才，名师荟萃，学术浓厚，技术前沿，代表了国内数据分析研究领域的最高水平。
2023年4月29日，上海市免疫治疗创新研究院(以下简称“研究院”)经上海市人民政府批准、揭牌成立，由上海市人民政府和上海交通大学共同建设。研究院面向“健康中国”战略，由国际著名免疫学家、中国科学院院士董晨教授领衔，依托上海交通大学医学院及其附属仁济医院进行系统性建设。研究院聚焦肿瘤免疫治疗、慢性炎症疾病与移植免疫、传染性疾病与疫苗等研发方向和应用领域，致力成为具有全球影响力的免疫创新策源地、免疫学领域的高端和关键人才的引育基地、国际一流的免疫学基础创新到产业应用的转化基地。为满足研究院的科研发展需求，按照公开、平等、竞争、择优的原则，现面向社会公开招聘课题组科研人员。一、招聘岗位基本要求1.热爱党、热爱祖国、遵守中华人民共和国宪法及相关法律法规，坚持科学精神，严守科研诚信。2. 热爱科研工作，身心健康，责任心强;具有良好的团队协作精神和沟通能力;具有良好的中英文读写能力。3. 生物医学等相关专业，具有免疫学研究背景者优先(具体岗位的专业要求详见招聘岗位、人数及要求)。二、招聘岗位、人数及要求招聘岗位及人数：副研究员13名，助理研究员3名，科研助理7名。具体如下：课题组招聘岗位学位要求专业及其他要求投递邮箱鲁林荣教授课题组副研究员2名博士1.生物医学相关专业，博士毕业不超过6年，免疫学、生物信息学或微生物学相关学位或研究背景者优先考虑。2.具有一定的科研领导能力，能领导小组开展研究攻关；研究方向或研究兴趣与课题组研究方向契合。3.在课题组长指导下带教研究生并开展相对独立的研究工作；协助课题组长或独立申请各类科研项目。/ Guan Ng研究员课题组副研究员2名博士1.医学或者生物学相关专业，生物信息学或者神经生物学背景优先；2.协助课题组长或独立申请开展与课题组研究方向契合的项目。科研助理2名硕士/学士1.生物学或者医学专业背景者优先；2.负责实验室运行及行政管理相关工作；协助开展研究，辅助进行日常实验。3.有相关实验室工作经验者优先，有行政/财务相关经验优先。钟怡研究员课题组副研究员1名博士免疫学、细胞生物学、表观遗传学、肿瘤学等生物医学相关专业；有免疫学研究经历者优先。陈硕研究员课题组副研究员2名博士1.负责团队结构生物学（冷冻电镜为主）/计算生物学（深度学习为主）方向科学研究；具有相关专业博士学位；2.在课题组长指导下设计并进行科学研究，协助课题组实验平台建设；3.独立和参与科学研究项目申请；协助指导和培养助理研究员、博士后、及研究生。助理研究员2名博士1.协助团队结构生物学（冷冻电镜为主）/计算生物学（深度学习为主）方向科学研究，具有相关专业博士学位；2.在课题组长指导下设计并进行科学研究，协助课题组实验平台建设；3.独立和参与科学研究项目申请；协助指导和培养博士后及研究生。科研助理2名硕士/学士1.协助课题组实验平台建设；2.协助科学研究项目申请；3.协助课题组管理。付国通研究员课题组副研究员、计算生物学/生信分析师2名博士/硕士1.具有生物医学相关专业或生物信息学/计算机相关专业的博士或硕士学位，有免疫学相关研究背景者优先。2.能独立开展与课题组研究方向契合的实验或计算工作。科研助理1名硕士1.生物医学相关专业者优先；熟练掌握流式技术和有动物实验经验者优先；2.需要稳定工作至少两年；根据个人意愿与团队需求参与科研项目。吴凡研究员课题组副研究员1名博士1.生物学或基础医学相关专业，免疫学、病毒学、生物信息学等背景者优先；2.具有独立开展科研工作的能力。周磊研究员课题组副研究员/助理研究员2名博士1.生物学或基础医学相关专业，免疫学、神经生物学、肿瘤免疫或计算生物学背景者优先；2.具有独立开展科研工作的能力。刘志研究员课题组副研究员2名博士1.生物学或基础医学相关专业，具有扎实的免疫学基础，生物信息学、神经生物学、或肿瘤免疫背景者优先；2.具有独立开展科研工作的能力；3.对科研具有浓厚兴趣，能协助或者独立申请科研项目。科研助理2名学士及以上1.生物学、医药学相关专业。2.熟悉常规生物学实验操作（如PCR，流式细胞术，免疫组化等），以及有动物实验经验者优先；3.有相关实验室工作经验者优先。4.负责实验室运行及行政管理相关工作；协助开展课题研究，辅助进行日常实验并进行数据分析。三、课题组简介董晨院士课题组董晨教授是中国科学院院士。他是Th17细胞分化、调节和功能相关研究领域的奠基者和国际研究权威之一，还在Tfh和Tfr细胞的发现和研究中作出了开创性贡献。董晨教授课题组致力于免疫学研究，重点研究T细胞相关免疫耐受和免疫应答的分子调控机制，并深入探究自身免疫性疾病、炎症和肿瘤中的新型肿瘤免疫治疗方法。鲁林荣教授课题组鲁林荣教授是国家万人计划领军人才、国家杰出青年获得者。鲁教授领导的ICS(Immune Cell Signaling)课题组主要研究T细胞发育分化过程中的信号传导和调控机制。实验室重点关注自身免疫性炎症与自身免疫性疾病的发病机制、以及在抗病毒与抗肿瘤免疫反应中的免疫效应作用及调控机制等。Lai Guan Ng研究员课题组Ng Lai Guan为上海交通大学医学院附属仁济医院、上海市免疫治疗创新研究院系统免疫研究中心主任，资深研究员(Senior Investigator)。课题组长期致力于探索中性粒细胞和单核细胞的分化机制、迁徙特性及其在疾病中的作用，在髓系细胞学领域做了大量扎实的基础研究工作。在技术创新和开发开发并优化了诸如活体多光子、器官3D整体成像等显微成像技术。从2015年到2023年期间，在国际期刊发表了超过60篇SCI文章，其中超过20篇为通讯作者/共同通讯作者文章。根据google scholar统计，目前文章总引用超过15000次，h-index达到60;并于2020、2023年度连续两年在全球领域被评为“论文高被引用科学家”(Highly Cited Researcher)。实验室的主要研究方向是髓系细胞在稳态下和病理状态下的功能和机制，开发基于中性粒细胞的生物标志物和治疗靶点，以及高通量动态显微成像技术的开发和优化。具体研究方向主要包括(但不限于)以下几个方面：方向一：中性粒细胞分化谱系研究;方向二：肿瘤中性粒细胞的异质性研究;方向三：髓系免疫细胞在肥胖及2型糖尿病环境中的异质性和功能重编程;方向四：高通量显微成像技术开发及在免疫学中的应用。钟怡研究员课题组钟怡研究员，博士生导师。2016年于德国图宾根大学获生物信息学博士学位。博士阶段获欧盟玛丽-居里学者奖。后于美国纪念斯隆-凯特琳癌症中心/HHMIRudensky院士实验室从事免疫学博士后研究。2023年以人才引进途径入职上海交通大学医学院附属仁济医院，开展系统免疫学与计算生物学研究。先后以第一和通讯作者(含共同)在Nature Immunology (2022), Immunity(2019，2020)，CellResearch(2010，2011)和Bioinformatics(2017)等杂志发表多篇研究论文。团队课题研究以学科交叉为特点，综合运用细胞生物学、计算生物学、表观遗传学、单细胞测序技术等策略来研究免疫学问题。实验室详细信息见主页：。课题组涵盖以下研究方向：T细胞分化及长期记忆形成过程细胞亚群动态定量表观遗传调控;T细胞时空发育的调控图谱构建，及相关临床疾病发生与发展的分子病因研究;免疫细胞多层级转录调控网络的重构及细胞命运预测模型的建立。陈硕研究员课题组陈硕研究员本科毕业于复旦大学生命科学学院生物科学专业，在牛津大学医学院师从皇家学会会员Yvonne Jones和Dave Stuart学习肿瘤信号转导、病毒等的结构生物学，获得临床医学博士学位。之后于Yvonne Jones实验室及皇家学会会员卢欣负责的牛津大学Ludwig研究所从事肿瘤抑制研究。现回国加盟研究院，任医学结构生物学课题组组长。课题组依托上海交通大学医学院附属仁济医院、上海市免疫治疗创新研究院、上海市肿瘤研究所，以结构生物学为契入点，聚焦癌症和病毒引起的传染病等人类重大疾病中关键分子枢纽的作用和机制，深耕针对这些分子作用机制的精准医学，通过人工智能、蛋白工程等方法发现创造药物、构建纳米机器、打造分子工厂，从而为建设“健康中国”、促进人类健康做出贡献。付国通研究员课题组付国通，2017年于浙江大学获得博士学位，之后在美国St. Jude Children’s Research Hospital开展博士后工作。2022年1月入职SITI，研究方向为体液免疫和肿瘤免疫。近五年以第一作者在Nature和JEM等杂志发表学术论文，同时以共同作者发表多篇学术论文。实验室正在充分利用小鼠模型、免疫学方法、系统生物学(如CRISPR筛选和单细胞测序等)及计算生物学等方法揭示体液免疫和肿瘤免疫的调节机制。如：1. Tfh cell development;2. Metabolism in tumor immunity;3. CRISPR screening to study humoral response.吴凡研究员课题组吴凡研究员主要从事重大传染性病毒疾病的免疫致病机制、中和抗体和疫苗研究。在包括Nature、JAMA Internal Med、J Clin Invest、Cell Research、Cell Discovery等国际顶级学术期刊上发表SCI论文40余篇，引用次数逾万次(google citation)，连续入选爱思唯尔(Elsevier) “中国高被引学者”(详见个人Google Scholar主页citations?user=aJxlxP0AAAAJ)。周磊研究员课题组周磊研究员，2011年于西北农林科技大学获得学士学位，2016年于华东师范大学获得生物化学与分子生物学博士学位，2016-2023年在美国康奈尔大学医学院开展博士后研究工作，2022年入职上海市免疫治疗创新研究院任研究员，研究方向为黏膜免疫学和神经免疫学。近五年来以第一作者在Nature、Nature Immunology(共同通讯作者)等期刊发表研究论文，并以第一作者在Immunity、Science Immunology期刊发表综述文章，详情请见个人Google Scholar Citations主页(citations?user=u5PBXYsAAAAJ)。课题组将在利用小鼠动物模型和临床病人样本的基础上，结合高通量筛选和计算生物学方法来(i)揭示固有淋巴细胞在机体内稳态、炎症和癌症中的功能和作用机制，(ii)探究肠道菌群、免疫系统及肠神经系统的互作机制与功能。刘志研究员课题组刘志，2016年于中国科学院上海生命科学研究院获得博士学位，2016-2022在美国索尔克生物研究所从事博士后研究工作，获得MelvinCohnAward，2023年1月入职上海交通大学医学院附属仁济医院/上海市免疫治疗创新研究院。先后以第一作者在NatureImmunology，CellDeath&Differentiation，JMolCellBiol等期刊发表学术论文，并以共同作者发表多篇重要的研究论文。本课题组聚焦于组织T细胞的异质性与功能多样性，综合利用遗传突变小鼠、疾病模型，单细胞测序技术，并结合临床样本展开以下研究：1.调节性T细胞组织特异性功能(tissue-specialized function)的调控机理;2.免疫细胞促进组织修复与再生的分子机制;3.组织T细胞在机体衰老、自身免疫及癌症中的动态变化和作用机制。四、应聘方式1. 请应聘者将个人简历(包括教育和科研经历、发表文章、所获奖项和主要科研技能等)和学历、学位证明等支撑材料以PDF文件格式发送至对应的邮箱;邮件命名为“**课题组 应聘岗位 姓名”;2. 申请副研究员、助理研究员等岗位者，请同时提供如下申请材料：两位同行专家的推荐信及联络方式、其它能够说明科研和工作能力的材料;3. 招聘公告2023年12月31日前有效，招满即止。五、岗位待遇1. 富有竞争力的薪资待遇(具体面议)和良好的科研环境;根据个人兴趣与需求支持职业发展。2. 上海交通大学医学院附属仁济医院相关福利，包括五险二金、带薪年假等。六、招聘程序1. 我们将根据应聘材料进行初选与资格审查，并确定面试候选人员，由研究院组织院内外专家进行面试，确定拟聘人选。通过院部面试后确定录用。应聘材料恕不退还，招聘单位将予以保密。2. 体检：参照《国家公务员通用体检标准(试行)》，现三甲医院体检合格。3. 考察：由医院进行组织考察，主要考察应聘人员的思想政治素质、遵纪守法和诚信记录。根据考核、体检、考察结果，对拟录用在编人员在上海市人力资源和社会保障局网进行公示，公示时间7天，公示无异议报上海市人力资源和社会保障局核准备案，公示如有异议影响聘用的，根据查实结果确认是否录用。七、联系方式:联系人：余老师联系电话：上海交通大学医学院附属仁济医院2023年02月27日自考/成考有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚当地自考/成考政策，点击底部咨询官网老师，免费领取复习资料：
华西医院是中国西部疑难危急重症诊疗的医学中心，医疗水平处于全国先进行列，学科门类齐全、师资力量雄厚、医疗技术精湛、诊疗设备先进、科研实力强大。精准医学是现代医学的一种全新医疗模式，是华西医院重点发展战略方向之一。我院于2015年即成立了精准医学中心，搭建了国内、国际一流的高通量测序平台和生物信息分析平台。近六年，中心陆续获批国家精准医学产业创新中心，国家发改委双创示范基地之变革性技术国际研发转化平台创新药物与精准医疗中心、精准医学四川省重点实验室、四川省精准医学应用工程实验室等政府支撑平台，在精准医学科学研究、临床应用、成果转化等方面都取得了很好的成绩。 华西医院精准医学中心提供全院以基因组学为基础的高通量测序临床检测和科研服务，目前主要开展了全基因组测序、肿瘤用药指导、病原微生物宏基因组等检测项目。为加快推动我院精准医学学科发展、满足临床应用和科研需求的迅速增长，现面向社会公开招聘7名工作人员，详情如下： 一、高通量测序平台业务系统开发工程师，技术2人 1.岗位待遇：含五险一金，工资按华西医院相关规定执行。 2.岗位职责： 1)负责高通量测序业务系统需求分析、设计、开发、测试与维护; 2)负责科室信息化系统同医院系统对接，进行实时数据交互; 3)负责肺结节病种库的建设(参与架构设计,实现与维护工作); 4)负责全基因组数据安全管理，分析流程梳理，自动化流程构建; 5)负责批量自动化转存、预处理医学影像数据; 6)编程实现无人值守自动化分析流程和数据处理解决方案。 3.应聘基本要求： 1)计算机、生物信息专业本科及以上; 2)熟练使用linux系统,并能在linux环境下进行软件开发; 3)精通c语言、Java语言、HTML、java s c r i p t，掌握groovy语言优先; 4)精通 关系型数据库(例如：MySql，PostgreSQL等); 5)了解对象存储及NoSQL数据库(例如：MongoDB、Redis等)的使用; 6)了解NAS、SAN存储的基本使用方法并能灵活运用; 7)熟悉软件需求分析，开发设计和测试方法学等; 8)熟悉医院HIS、LIS系统业务流程，有医院信息化产品开发、运维或管理经验者优先考虑; 9)热爱临床检测工作，学习能力强，能适应高强度工作和压力; 10)态度严谨，积极主动，实事求是，具有团队精神和良好的沟通能力。 二、生物信息专家，1人 1.岗位待遇：含五险一金，工资按华西医院相关规定执行。 2.岗位职责： 1)制定、完善或者遵照标准操作规范和流程进行生信分析和临床检测报告解读，并定期更新分析、报告解读等方面的相关规定、规范及专家共识等; 2)协助科室管理、维护相关分析流程及数据，并整合和挖掘NGS数据; 3)协助科室进行项目设计、测序分析流程的搭建和数据分析比较、报告解读流程的制定、性能评估和验证等; 4)掌握相关领域的最新动态和方法，能阅读英文文献，并结合文献开发满足科室需求的分析方法，能独自撰写相关的英文文章; 5)协助完成科室分配的其他工作等。 3.应聘基本要求： 1)计算机，生物信息学、分子生物学专业硕士及以上; 2)熟悉Linux操作系统，熟悉临床相关的医学或生物学基础知识;熟练使用perl，Python或C/C，java或者R语言的一种或多种进行编程; 3)熟悉临床解读相关的医学或生物学数据库及其使用方法，如Clinvar、PharmGKB、GEO等;熟悉遗传病、肿瘤、病原微生物的报告解读原则及解读流程，有相关解读经验者可优先考虑; 4)熟悉人类基因组相关数据库的使用与维护，可以独立完成科研工作; 5)能独立构建生物信息分析平台，并有第一作者的文章支撑者优先; 6)拥有良好的团队合作精神和较强的责任心，喜欢与团队成员分享技术与心得等。 三、临床业务回访专员，1人 1.岗位待遇：含五险一金，工资按华西医院相关规定执行。 2.岗位职责： 1)负责制定科室回访计划与任务安排以及指定问题解决方案等; 2)负责对指定的患者进行电话或互联网回访; 3)负责定期对回访内容进行整理汇报，能用R/Python等语言开发工具对回访信息进行统一管理，并能对接到信息系统中; 4)负责自主编写算法对回访信息进行深度挖掘; 5)负责归纳投诉信息，提升科室对患者服务满意度; 6)英文文献搜集、归档和翻译相关工作。 3.应聘基本要求： 1)计算机、生物信息、遗传学、医学统计学等相关专业硕士及以上; 2)熟悉linux操作系统，精通R、python等编程语言; 3)具有较强的沟通能力，精通本地方言; 4)精通二代测序、单细胞测序、三代测序、空间转录组等分析; 5)具备英文文献阅读能力，能良好进行英文口语交流及书面表达。英语CET6级或雅思及以上; 6)热爱临床工作，学习能力强，能适应高强度工作和压力; 7)态度严谨，积极主动，实事求是，具有团队精神和良好的沟通能力。 四、临床业务支持，1人 1.岗位待遇：含五险一金，工资按华西医院相关规定执行。 2.岗位职责： 1)负责医疗产品市场调研、竞品分析、可行性分析等; 2)负责医疗产品临床功能规划、产品功能设计等; 3)负责医疗器械产品的市场定位分析; 4)负责产品注册工作，各项临床资料的撰写;负责专利和软件著作权相关申请流程; 5)负责和国家药监局、省药监局保持工作联系，配合产品注册各项工作; 3.应聘基本要求： 1)计算机、生物信息、临床医学等相关专业，研究生及以上学历; 2)热爱临床医学相关工作，学习能力强，态度严谨，积极主动，能适应高强度工作和压力;具有较好的沟通能力，具备优秀的项目管理、团队协作与管理能力，能够快速理解并执行既定工作; 3)具有丰富的医疗器械行业从业经验，熟悉临床医疗产品发展趋势与动向，对目标市场有清晰的认识; 4)具有医疗AI行业从业经验。了解AI产品研发、开发过程，并能进行市场分析、决策指导。 5)熟悉医疗器械相关法规，医疗器械监测中心工作流程，精通医疗产品注册流程; 6)若条件优异者，以上条件可适当放宽。 五、基因检测报告解读研究员，1人 1.岗位待遇：含五险一金，工资按华西医院相关规定执行。 2.岗位职责： 1)根据变异解读指南和文献与数据循证，对基因或基因组变异进行解读并撰写报告; 2)与生物信息分析人员协作，对高通量测序数据进行回顾分析; 3)负责科室科研项目方案选型、设计和评估; 4)负责科室各个项目大数据的挖掘与后续科研工作。 3.应聘基本要求： 1)遗传学或分子生物学博士学位; 2)国内三甲医院从事遗传检测报告解读工作经验3年以上者优先; 3)有临床遗传咨询工作经验者优先; 4)能利用项目空闲时间开展科研工作者优先; 5)热爱临床检测工作，学习能力强，能适应高强度工作和压力; 6)态度严谨，积极主动，实事求是，具有团队精神和良好的沟通能力。 六、医学方向深度/机器学习研究员，1人 1.岗位待遇：含五险一金，工资按华西医院相关规定执行。 2.岗位职责： 1)负责设计AI模型实现方案和新算法探索; 2)基于深度学习/神经网络技术对医学影像进行目标检测建模与调优; 3)负责优化AI模型，优化算法，提高识别率; 4)负责将研发的AI模型应用到实际的产品及工作中。 3.应聘基本要求： 1)计算机、生物信息、数学、医学相关专业博士学历; 2)熟悉医学影像分析方法，在分类、分割、检测、图像生成、降噪、检索等算法领域有研究成果或行业经验。 3)有机器学习、模式识别、计算机视觉方向实际工作经验者优先; 4)掌握CNN、RNN模型的基本理论，并应用于实际工作中; 5)有良好的数学建模能力，在领域内权威期刊以第一作者发表论文者优先; 6)热爱医学工作，学习能力强，能适应高强度工作和压力; 7)态度严谨，积极主动，实事求是，具有团队精神和良好的沟通能力。 (注意：本岗位有信息团队协助，不要求编程经验) 请有意向且符合条件者，于2022年03月01日前，登陆我院人事信息管理平台招聘系统填写应聘申请。 登陆网址： 联系电话：(招聘) 注意事项：请完整填写个人简历并上传自制简历(不仅限必填项)，以免影响简历筛选。
当下最紧缺的是什么？是人才，竞争靠什么？还是人才，那么怎样才能招聘到人才？小编分享经验（悬赏任务）。想招聘到好的数据分析师，离不开网络招聘、猎头挖掘，但现有的可以查找的数据分析师不多，而且分布比较集中，许多新生力量还在学校培训、培养；怎么办？小编认为有以下办法可以尝试：挖其他单位现有的知名数据分析师，好处是可靠（真实、可信度高），熟悉一下情况，就可以投入工作，坏处是代价比较高（高于原单位的薪资、待遇），风险大（随时可能被挖）；本单位储备人才培养，比较慢，短期不能排上用场，时间不等人，火烧眉毛；挖掘潜在资源（非数据分析师，但有此方面特长），给予数据分析师的待遇，好处你是伯乐，千里马一定归你所用（会知恩图报），坏处是不容易找（人才奇缺，但还是能找到的，小编就认识一位业余精算师，常常看他对数据进行分析），需要短期培训、实践；好的数据分析师：对数字敏感，数学功底好，数理统计专业、兼修计算机专业，逻辑思维清晰（逻辑混乱的，不适合做数据分析师），当然，口才好更好，不过会说不如会干。
绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。
大于也叫有意义？？？你才没学好，多元回归大于也是可以的多因素logistic分析的结果进行交互作用比较复杂的解释，看你是2分类数据还是多分类的
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
统计分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用χ2检验。对于回归分析,应结合专业知识和散布图,选用合适的回归类型,不应盲目套用简单直线回归分析,对具有重复实验数据的回归分析资料,不应简单化处理;对于多因素、多指标资料,要在一元分析的基础上,尽可能运用多元统计分析方法,以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。
excel只能做简单的数据处理，稍微难度些的建模分析，则需要用spss或者r等，一般毕业设计中都是不承认excel的吧
统计分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用χ2检验。对于回归分析,应结合专业知识和散布图,选用合适的回归类型,不应盲目套用简单直线回归分析,对具有重复实验数据的回归分析资料,不应简单化处理;对于多因素、多指标资料,要在一元分析的基础上,尽可能运用多元统计分析方法,以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。楼主信不信由你，这篇文章就是在、创新医学网那摘录下来的。别的太多的我也复制不下来....