论文答辩随机抽
专科专业学员的论文答辩不是必须的，因为专科没有学位，只有毕业证书，理论上和实际中都不需要论文答辩，但是在实际操作过程中，学校为了进一步规范化以及为了学校未来晋级的需要等等，一般会在毕业生中随机抽取部分学生进行论文答辩，一般在的概率，甚至直接就省略了学生现场答辩这一环节。
所以说你们学校很有可能不会进行毕业答辩，不过你最好还是做好准备，毕竟手里有粮才不慌嘛。而且不要以为是专科就自暴自弃，你怎么知道你比不上本科的呢，请给自己一点自信。
拓展资料：
怎么准备毕业答辩：
一、通看一遍论文
通看一遍论文，答辩前对自己的论文大致通看一遍，对自己的论文加深一下认识。很多学生对自己的论文即使是写过一遍，仍然对内容没有很好的认识，如果想答辩成绩高一些，建议你好好看看自己论文内容。
二、自我介绍
提前把自我介绍想好，不需要复杂，简单介绍即可，我叫xxx，是几班学生，我的论文题目是《XXX》，这样简单即可。
三、自信不紧张
答辩的话，老师一般不会问偏离你论文内容的问题，所以要自信，不要紧张，老师提问，你就按照自己所认识的讲出来就好，老师不会为难你。
四、检查论文格式
答辩前一定要把格式检查好，递交给答辩老师的时候要确保格式全是正确的，如果有错误，有可能会扣分，和自己的同学相互检查最保险。
五、多打几份论文备用
论文多打几份会有用的，毕业的最后一刻了，所以为你的大学论文充分的努力一把吧，最后一个在大学校园的任务了。
总结
答辩之后就代表了你真正的毕业了，答辩过程中不要紧张，没有老师会为难你的，充分做到礼貌，再自信点，祝你毕业顺利！
参考资料 百度百科 毕业论文答辩
在职研究生论文答辩一般程序：1、在职研究生硕士学位申请人在撰写硕士论文前，应先向所在院系交纳培养费。所在院系在审核申请人的所有材料后，安排论文指导教师及其他有关事宜。2、申请人在完成论文，申请答辩时，凭院系交纳的培养费发票到研究生院学位办办理论文答辩手续，并领取论文答辩时所需的材料。3、申请人需在论文答辩前两个月将论文提交研究生院学位办，由学位办随机抽取部分论文匿名送外单位评审。论文评阅通过后，方可参加答辩。4、申请人在论文答辩前，必须由各院系将其所学课程的试卷、成绩交研究生院学位办，试卷上必须由任课教师签字，学分及成绩必须同学位申请书上一致。5、在职研究生硕士学位申请人论文答辩后一个月内，由研究生院学位办再次审核申请人的有关材料，随机抽取部分论文匿名送外单位评审，以检查学位论文的质量。论文评阅通过后，授予硕士学位。6、研究生院学位办今后还将对以往已授予硕士学位的论文抽查，并将抽查结果报有关院系和导师。考研政策不清晰？同等学力在职申硕有困惑？院校专业不好选？点击底部官网，有专业老师为你答疑解惑，211/985名校研究生硕士/博士开放网申报名中：
毕业论文答辩的目的，对于组织者——校方，和答辩者——毕业论文作者是不同的。校方组织毕业论文答辩的目的简单说是为了进一步审查论文，即进一步考查和验证毕业论文作者对所著论文论述到的论题的认识程度和当场论证论题的能力；进一步考察毕业论文作者对专业知识掌握的深度和广度；审查毕业论文是否学员自己独立完成等情况。 本科专业学员论文答辩是必须的，这关乎学位的拿去与否，理论上讲非常严格，实际中答辩过程也只是程序化的例行。 专科专业学员的论文答辩不是必须的，因为专科没有学位，只有毕业证书，理论上和实际中都不需要论文答辩，但是在实际操作过程中，学校为了进一步规范化以及为了学校未来晋级的需要等等，一般会在毕业生中随机抽取部分学生进行论文答辩，一般在的概率，甚至直接就省略了学生现场答辩这一环节。按照你的情况来说，学校不会组织学生答辩。
层层评审完成的，就无需担心抽检。以上海交通大学为例，依据《上海交通大学研究生学术规范》第十七条被认定与学位申请和授予相关的研究生学术不端行为，经学位评定委员会审议，根据情节轻重，对当事人和导师做出以下处理：暂缓学位申请；取消学位申请资格或撤销已授予学位并注销学位证书。
对负连带责任的导师，做出停招1—3年或取消招收研究生（所有类型的研究生）资格的处理，情节严重的，由人力资源处按照相关规定给以相应处理。在校学生还可由学校有关部门按相关文件规定处理；在职人员通报其所在单位，所在单位可给予相应处理。
学位论文抽检的相关要求规定：
1、论文复评期间暂缓申请答辩，认定为“存在问题”的学位论文不能申请答辩，需按专家意见修改论文，修改后的论文重新提交盲审。
2、学校抽检的论文每篇由3名同行专家通讯评议，2名以上（含2名）专家评议意见为“不合格”的，认定为“存在问题”学位论文；1名专家评议意见为“不合格”的，再请2名同行专家复评，前后累计2名以上（含2名）专家评议意见为“不合格”的，认定为“存在问题”学位论文。
3、学校抽检的论文采取双盲评议，专家评议结果和意见是论文作者能否进行学位论文答辩的依据之一。抽检论文为研究生信息系统中通过重复率检测和导师、院系审核的学位论文盲审稿。
论文答辩的随机抽题
要。盲审是一种论文评审制度，为了保证审核的客观公正性 。 导师在审阅论文的时候不知道论文的名字，即匿名送审，一般的高校在论文答辩前都要进行论文盲审，随机抽取几篇论文，统一送审。送审又有盲审跟外审之分。
毕业论文抽样答辩是什么意思毕业论文答辩：一种有组织、有准备、有计划、有鉴定的比较正规的审查论文的重要形式。为了搞好毕业论文答辩，在举行答辩会前，校方、答辩委员会、答辩者（撰写毕业论文的作者）三方都要作好充分的准备。在答辩会上，考官要极力找出来在论文中所表现的水平是真是假。而学生不仅要证明自己的论点是对的，而且还要证明老师是错的。凡是参加毕业论文答辩的学生，要具备一定的条件，这些条件是：1．必须是已修完高等学校规定的全部课程的应届毕业生和符合有关规定并经过校方批准同意的上一届学生。2．学员所学课程必须是全部考试、考查及格；实行学分制的学校，学员必须获得学校准许毕业的学分。3．学员所写的毕业论文必须经过导师指导并有指导老师签署同意参加答辩的意见。以上三个条件必须同时具备，缺一不可，只有同时具备了上述三个条件的大学生，才有资格参加毕业论文答辩。另一方面，具备了上述三个条件的大学生，规定要进行论文答辩的除了个别有特殊情况经过批准者外，只有经过答辩并获得通过才准予毕业。
在进行高级职称论文答辩前要做的准备工作有：熟悉论文结构和重要关注点，提前思考可能问及的问题及回答的重点和难点。并且要注意答辩的时间规定如：按人事考试中心通知的时间按时到达，一般提前30分钟到达答辩地点，熟悉环境，平静心态。同时将
申报职改办，从XXX申报的（单位负责人统一办理的）学历情况、从事专业（评哪个专业就说哪个专业）公司的名称、地点、法人（经理）一定要记住。
毕业论文随机抽查
毕业后论文抽检检查的主要内容包括选题、逻辑、研究方法、写作安排、格式规范等，最重要的是检查你有没有学术不端！！！
拓展资料：
1、毕业后论文的抽检是怎样的？
毕业后论文抽检是指省级教育行政部门以随机抽样为主，重点抽样为辅，对各高校毕业生论文进行检查的一种措施。抽检论文覆盖全区所有普通高校以及本科专业，抽检比例原则上不低于2%。
2、毕业后论文抽检的内容是什么？
毕业后论文抽检检查的主要内容包括选题、逻辑、研究方法、写作安排、格式规范等。不同程度的主要检查内容不同。本科毕业论文的抽样检查主要考察学生的学术素养，而硕士论文和博士论文的抽样检查主要考察他们的创新能力和科研能力。论文抽查包括初评和复评两个环节。初步评估由三名专家进行。如果三位专家一致认为学生的论文没有问题，初评就会顺利通过。否则，该论文将继续参与重新评估，并由另外两名专家进行审查。如果重新评估仍然失败，将被视为有问题的论文。一旦有问题的文章被查实有抄袭、代写、篡改等学术不端行为，论文作者的学位将被取消，学位证书也将被取消。所以，为了顺利毕业，写论文的时候一定要认真写，保证原创性，否则，即使有幸通过了学校的检查，没能通过毕业后论文抽检也是白搭。
硕士毕业后论文抽检检查的方式如下：
在上一学年度以随机抽取方式复审授予学士学位的论文。所抽查的论文应包括本地区所有本科层次普通高校及其本科专业，原则上抽查所占比例不低于2%。通过硕士、博士抽样检查其创新科研能力，本科毕业论文抽检主要考查学生的学术素养。
论文抽查主要检查的内容包括论文选题、逻辑、研究方案和计划、开题报告、学术规范等。经核实，毕业论文确有抄袭、篡改、代写等学术不端行为的，将取消其学位授予，并取消学位证书。论文简介：
论文，古典文学中意为交谈辞章或交流思想，现多指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，
论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
按照教育部颁布的文件，自2021年1月1日起，每年会对本科毕业论文实行随机抽查，重点抽查对象为本科毕业毕业论文，若抽查发现有抄袭、伪造、代写等学术不端行为，论文作者的学士学位将被取消。
抽检办法：
一般对于硕士论文的抽检，每个学校的要求都是不一样的，有的学校可能会在所有学生之中随机抽取20%左右的学生论文再次进行检测，这就是抽检。但是对于论文抽检的标准其实是没有特定的标准的，具体有什么标准还是得看自己的学校是怎么规定的，而且如果是自己的论文查重通过了，最终的论文抽检抽到了自己，没有通过的话，那么对自己也是有一定影响的。
硕士毕业学位论文抽检每年进行一次，抽检范围为上一学年度授予博士、硕士学位的论文，硕士学位论文的抽检比例为5%左右。每篇抽检的学位论文送3位同行专家进行评议，专家按照不同学位类型的要求对论文提出评议意见。学位论文抽检专家评议意见以适当方式公开。
如下：
本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。省级教育行政部门采取随机抽取的方式确定抽检名单，抽检论文要覆盖本地区所有本科层次普通高校及其全部本科专业。
本科毕业论文抽检重点对选题意义、写作安排、逻辑构建、专业能力以及学术规范等进行合格性考察。区别于博士硕士学位论文抽检重点考察研究生创新性和科研能力，本科毕业论文抽检重点考察本科生基本学术规范和基本学术素养。
论文抽检结果处理
省级教育行政部门采取随机匹配方式组织同行专家对抽检论文进行评议，提出评议意见。每篇论文送3位同行专家，3位专家中有2位以上（含2位）专家评议意见为“不合格”的毕业论文，将认定为“存在问题毕业论文”。
3位专家中有1位专家评议意见为“不合格”，将再送2位同行专家进行复评。2位复评专家中有1位以上（含1位）专家评议意见为“不合格”，将认定为“存在问题毕业论文”。
随机森林论文答辩
随机森林是一种集成算法(Ensemble Learning)，它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。其可以取得不错成绩，主要归功于 "随机"和“森林” ，一个使它具有抗过拟合能力，一个使它更加精准。 Bagging 是一种在原始数据集上通过有放回抽样重新选出k个新数据集来训练分类器的集成技术。它使用训练出来的分类器的集合来对新样本进行分类，然后用多数投票或者对输出求均值的方法统计所有分类器的分类结果，结果最高的类别即为最终标签。此类算法可以有效降低bias，并能够降低variance。 【 自助法 】它通过自助法（bootstrap）重采样技术，从训练集里面采集固定个数的样本，但是每采集一个样本后，都将样本放回。也就是说，之前采集到的样本在放回后有可能继续被采集到。 【OOB】 在Bagging的每轮随机采样中，训练集中大约有的数据没有被采样集采集中。 对于这部分没有采集到的数据，我们常常称之为袋外数据(Out of Bag, 简称OOB) 。这些数据没有参与训练集模型的拟合，因此可以用来检测模型的泛化能力。 【随机性】 对于我们的Bagging算法，一般会对样本使用boostrap进行随机采集，每棵树采集相同的样本数量，一般小于原始样本量。这样得到的采样集每次的内容都不同 ，通过这样的自助法生成K个分类树组成随机森林，做到样本随机性 。 【输出】 Bagging的集合策略也比较简单，对于分类问题，通常使用简单投票法，得到最多票数的类别或者类别之一为最终的模型输出。对于回归问题，通常使用简单平均法，对T个弱学习器得到的回归结果进行算术平均得到的最终的模型输出。 【弱分类器】 首先，RF使用了CART决策树作为弱学习器。换句话说，其实我们只是将实验CART决策树作为弱学习器的Bagging方法称为随机森林。 【随机性】 同时，在生成每棵树的时候， 每个树选取的特征都不仅仅是随机选出的少数特征，一般默认取特征总数m的开方。 而一般的CART树则会选取全部的特征进行建模。因此 ，不但特征是随机的，也保证了特征随机性 。 【样本量】 相对于一般的Bagging算法，RF会选择采集和训练集样本数N一样个数的样本。、 【特点】 由于随机性，对于降低模型的方差很有作用，故随机森林一般不需要额外剪枝，即可以取得较好的泛化能力和抗拟合能力(Low Variance)。当然对于训练集的拟合程度就会差一点，也就是模型的偏倚会大一些(High Bias)，仅仅是相对的。 在关于随机森林的原始论文中，显示随机森林错误率取决于两件事： 森林中任何两棵树之间的相关性。增加相关性会增加森林错误率。 森林中每棵树的力量(具有低错误率的树是强分类器)。增加单棵数据的强度(分类更精确)会降低森林错误率。 随机森林的弱分类器使用的是CART树，CART决策树又称为分类回归树。当数据集的因变量为连续型数值时，该树算法就是一个回归树，可以用叶节点观察的均值作为预测值；当数据集的因变量为离散型数值时，该树算算法就是一个分类树，可以很好地解决分类问题。但是需要注意的是，该算法是一个二叉树，即每一个叶节点只能引申出两个分支，所以当某个非叶节点是多水平(2个以上)的离散变量时，该变量就有可能被多次使用。同时，若某个非叶节点是连续变量时，决策树也将把他当做离散变量来处理(即在有限的可能值中做划分)。 特征选择目前比较流行的方法是信息增益、增益率、基尼系数和卡方检验。这里主要介绍基于基尼系数(Gini)的特征选择，因为随机森林采用的CART决策树就是基于基尼系数选择特征的。 基尼系数的选择的标准就是每个子节点达到最高的纯度，即落在子节点中的所有观察都属于同一分类，此时基尼系数最小，纯度最高，不确定度最小。对于一般的决策树，加入总共有K类，样本属于第K类的概率：pk,则该概率分布的基尼指数为： 基尼指数越大，说明不确定性就越大；基尼系数越小，不确定性越小，数据分割越彻底，越干净。 对于CART树而言，由于是二叉树，可以通过下面的表示： 在我们遍历每个特征的每个分割点时，当使用特征A=a，将D划分为两部分，即D1（满足A=a的样本集合），D2（不满足A=a的样本集合）。则在特征A=a的条件下D的基尼指数为： Gini(D)：表示集合D的不确定性。 Gini(A,D)：表示经过A=a分割后的集合D的不确定性。 随机森林中的每棵CART决策树都是通过不断遍历这棵树的特征子集的所有可能的分割点，寻找Gini系数最小的特征的分割点，将数据集分成两个子集，直至满足停止条件为止。 首先，正如Bagging介绍中提到的，每个树选择使用的特征时，都是从全部m个特征值随机产生的，本身就已经降低了过拟合的风险和趋势。模型不会被特定的特征值或特征组合所决定，随机性的增加，将控制模型的拟合能力不会无限提高。 第二，与决策树不同，RF对决策树的简历做了改进。对于普通的决策树，我们会在节点上所有的m个样本特征中选择一个最优的特征来做决策树的左右子树划分。但是RF的每个树，其实选用的特征是一部分，在这些少量特征中，选择一个最优的特征来做决策树的左右子树划分，将随机性的效果扩大，进一步增强了模型的泛化能力。 假设每棵树选取msub个特征，msub越小，此时模型对于训练集的拟合程度会变差，偏倚增加，但是会泛化能力更强，模型方差减小。msub越大则相反。在实际使用中，一般会将msub的取值作为一个参数，通过开启OOB验证或使用交叉验证，不断调整参数以获取一个合适的msub的值。 优点： （1）由于采用了集成算法，本身精度比大多数单个算法要好。 （2）在测试集上表现良好，由于两个随机性的引入，使得随机森林不容易陷入过拟合( 样本随机，特征随机 ) （3）在工业上，由于两个随机性的引入，使得随机森林具有一定的抗噪声能力，对比其他算法具有一定优势。 （4）由于树的组合，使得随机森林可以处理非线性数据，本身属于非线性分类(拟合)模型。 （5） 它能够处理很高维度(feature很多)的数据 ，并且不用做特征选择，对数据集的适应能力强：既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化。 （6）训练速度快，可以运用在大规模数据集上。 （7）由于袋外数据(OOB)，可以在模型生成过程中取得真实误差的无偏估计，且不损失训练数据量。 （8）在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响， 且可以得出feature的重要性 ，具有一定参考意义。 （9）由于每棵树可以独立、同时生成，容易做成并行化方法。 （10）由于实现简单、 精度高、抗过拟合能力强 ，当面对非线性数据时，适于作为基准模型。 缺点： （1）随机森林在解决回归问题时，并没有像它在分类中表现的那么好，这是因为它并不能给出一个连续的输出。当进行回归时，随机森林不能够作出超越训练集数据范围的预测，这可能导致在某些特定噪声的数据进行建模时出现过拟合。（PS:随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或者回归问题上会过拟合） （2）对于许多统计建模者来说，随机森林给人感觉就像一个黑盒子，你无法控制模型内部的运行。只能在不同的参数和随机种子之间进行尝试。 （3）可能有很多相似的决策树，掩盖了真实的结果。 （4）对于小数据或者低维数据(特征较少的数据)，可能不能产生很好的分类。( 处理高维数据，处理特征遗失数据，处理不平衡数据是随机森林的长处 )。 （5）执行数据虽然比boosting等快，但是比单棵决策树慢多了。 （1） 不要求是线性特征，比如逻辑回归很难处理类别型特征 ，而树模型，是一些决策树的集合，可以很容易的处理这些情况。 （2） 由于算法构建的过程，这些算法很容易处理高维的数据，大量的训练数据的场景 。 极端随机树是随机森林的一个变种，原理几乎和RF一模一样，仅有区别有： （1）对于每个决策树的训练集，RF采用的是随机采样bootstrap来选择采样集作为每个决策树的训练集，而extra trees一般不采用随机采样，即每个决策树采用原始训练集。 （2）在选定了划分特征后，RF的决策树会基于基尼系数，均方差之类的原则，选择一个最优的特征值划分点，这和传统的决策树相同。但是极端随机树比较的激进，他会随机的选择一个特征值来划分决策树。
Ⅰ 学数据分析，报考数据分析师考试有哪些条件
在考试前也应注意的：要模拟练习，想像老师可能出的题目，从考古题中，或从自我评量的题目中，从关键的词汇里尝试来自我解答，相信在不断的练习，你可以知道哪些部分需要再加强。
Ⅱ 项目数据分析师报考条件是什么
人才认证 主管机构 项目数据分析师专业技术培训项目的主办单位是中回国商业联合会数据分析专答业委员会及工业和信息化部教育与考试中心。 分管机构 各盛直辖市构建专业认证体系的形式存在，并开展培训、继续教育等工作。
Ⅲ 如何考大数据分析师
大数据分析师报考要求如下：
1、初级数据分析师：
（1）具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；
（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。
2、中级数据分析师：
（1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；
（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；
（3）通过中级实践应用能力考核。
3、高级数据分析师：
（1）研究生以上学历，或从事相关工作五年以上；
（2）获得中级数据分析师证书。
（3）通过高级笔试、报告考核后，获取准高级数据分析师证书；
（4）考生在获得准高级证书后，在专业领域工作五年，并撰写一篇专业数据分析论文，经答辩合格，获取高级数据分析师合格证书。
(3)数据分析师条件扩展阅读
技能要求
1、懂业务
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
Ⅳ 2016数据分析师报考条件
2016数据分析师分报考条件（具备以下条件之一）：
1.大专以上学历，在相关行业连续半年以上实践、实习经历（提供学历证书原件、复印件和单位证明原件）。
2.中专学历者，相关专业（电子商务、计算机及其应用、通信工程、电子信息工程等）毕业，从事相关行业连续1年以上实践、实习经历。 非上述专业，须在相关行业连续实践3年以上（提供学历证书原件、复印件和单位证明）。
3.在校学生（含自学考试）大专层次以上相关专业（同上）学生报考必须已学习相关专业2年以上；其它学生报考须按教学大纲经系统培训80学时以上（培训学校结业证书或证明）。
4.持有相关职业技术证书的人员（提供证书原件、复印件）均可申报。
数据分析师考试相关知识：
考试安排：
数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，截止2014年8月，考试共有三门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》，每门100分，60分及格制。
考试时间：
每年有4次考试。具体时间请关注CPDA数据分析师官网考试通知，大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬。
颁发证书：
考核合格，学员获得：由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《数据分析师证书》，证书可查询。见下图
希望能帮到您
Ⅳ 成为一名优秀的数据分析师需要什么条件
1、对上级：了解数据需求。最核心的是搞清楚领导对数据工作的满意/不满意点。用小本子记下来，交办了多少项事情，紧急程度如何。这样每周汇报完成了多少。慢慢做不等于闷不吭声做，越是见效慢的工种就越得分阶段的、日常的汇报进度。不然，领导看不到进展，就会以为新招一个人来了也没啥起色，就会心生怨念。大部分悲剧都是从这里开始的。 2、对业务部门平级：了解业务背景。业务流程自然要慢慢熟悉，之前发生过哪些重大业务动作要逐步了解。这些和构建分析思路，解答问题有重大关系。暗中观察不同部门对数据的态度，后续合作的时候，可以有针对性的。 3、对技术部门平级：了解数据流程。数据采集-清洗-存储-BI开发-维护，每个环节上都是谁在干，情况如何。要一一整明白。以后大家常在一起干活，关系自然要维护好。 4、对下级（如果有）：先别急着摆官威，先整明白现有的数据需求（报表/专题/BI）种类，用途，日常工作中下级有什么困惑。已经吃过饼的人，才最知道饼的滋味。别被老板画的大饼忽悠了，多听听基层真实情况，可以让自己更好理解形势。 以上~~听起来很怂，可却是比较稳妥的立足方式。也有些小伙很 *** ，进门就怀着“我为大家带阿尔法狗来啦！”的想法，指望着一进公司就做出超牛逼算法毁天灭地，哦不，改天换地。这种特激进的做法，往往容易惹麻烦。先处理好人际关系，摸清形势再有的放矢。
Ⅵ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能
接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。
数据获取：公开数据、Python爬虫
如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、 *** 会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）
网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。
数据存取：SQL语言
你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。
那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……
你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。
python数据分析
如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。
比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。
系统实战
这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。
如何进行实战呢？
上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。
另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。
开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。
你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。
在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：
员工离职预测训练赛
美国King County房价预测训练赛
北京浓度分析训练赛
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！
Ⅶ 数据分析师的入职条件是什么
任职要求： 1.大专抄及以上学历有半年袭以上统计工作经验; 2.熟练运用office办公软件，熟练掌握、运用excel表格函数，有较强的数据统计、分析能力; 3.工作认真积极进取有较强的工作责任感和事业心有强烈的集体认同感和团队合作精神。
Ⅷ 数据分析师做什么工作，报考条件是什么
数据分析来师是为了适应大数据源时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，经国家相关部委统一颁布实施，旨在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。 报考条件没有限制。
Ⅸ 数据分析师主要做什么
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。
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
(9)数据分析师条件扩展阅读
数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家，在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。
有的偏机器学习、建模，有的偏数据分析。有的叫数据科学家，干的很多事情跟软件工程师（SWE）很类似。有的偏产品，风格短平快。有的偏长期研究，看的是一两年甚至更久的效果。
做数据分析的最终目的，那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能，归根结底都需要为这个目的服务。
Ⅹ 项目数据分析师报考条件是什么
至少大专学历，大专学历需有数据分析相关工作2年经验 本科及以上学历，可直接报名 项目数据分析师，是考培一体化的，需要参加培训，方可考试 现在，项目数据分析师已经改名为 数据分析师
摘 要 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等，有着非常广泛的应用价值。随机森林以它自身固有的特点和优良的分类效果在众多的机器学习算法中脱颖而出。随机森林算法的实质是一种树预测器的组合，其中每一棵树都依赖于一个随机向量，森林中的所有的向量都是独立同分布的。本文简单介绍了随机森林的原理，并对近几年来随机森林在姿势识别和人脸识别中的应用进行讨论。 1.人体识别概述 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等。其研究方法几乎囊括了所有的模式识别问题的理论与技术，例如统计理论，变换理论，上下文相关性，分类与聚类，机器学习，模板匹配，滤波等。人体识别有着非常广泛的应用价值。 绝大多数人脸识别算法和人脸表情分析算法在提取人脸特征之前,需要根据人脸关键点的位置(如眼角,嘴角)进行人脸的几何归一化处理。即使在已知人脸粗略位置的情况下,人脸关键点精确定位仍然是一个很困难的问题,这主要由外界干扰和人脸本身的形变造成。 当前比较流行的算法有：基于启发式规则的方法、主成分分析(PCA)、独立元分析(ICA)、基于K-L 变换、弹性图匹配等。 2.随机森林综述 随机森林顾名思义，使用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的死后，就让森林的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类能被选择最多，就预测这个样本为那一类。 随机森林是一种统计学习理论，其随机有两个方面：首先是在训练的每一轮中，都是对原始样本集有放回的抽取固定数目的样本点，形成k个互不相同的样本集。第二点是：对于每一个决策树的建立是从总的属性中随机抽取一定量的属性作分裂属性集，这样对于k个树分类器均是不相同的。由随机生成的k个决策树组成了随机森林。 对于每一个决策树来讲，其分裂属性是不断的选取具有最大信息增益的属性进行排列。整个随机森林建立后，最终的分类标准采用投票机制得到可能性最高的结果。 下图是随机森林构建的过程： 图1 随机森林构建过程 3.随机森林在人体识别中的应用 随机森林应用于姿势识别 以[1]一文来讨论，论文中所涉及到的人体识别过程主要分为两步，首先是，身体部位标记：对于从单张景深图像中对人体进行分段，并标记出关键节点。之后进行身体关节定位，将标记的各个人体部分重新映射到三维空间中，对关键节点形成高可靠的空间定位。 图2 深度图像-身体部位标记-关节投影 文的最主要贡献在于将姿势识别的问题转化成了物体识别的问题，通过对身体不同部位的空间位置的确定来实现，做到了低计算消耗和高精确度。在身体部位标记的过程中，将问题转化成了对每个像素的分类问题，对于每个像素点，从景深的角度来确定该点的局域梯度特征。该特征是点特征与梯度特征的良好结合。 举个例子，对于不同点的相同属性值的判别，如下图，图a中的两个测量点的像素偏移间均具有较大的景深差，而图b中的景深差则明显很小。由此看出，不同位置像素点的特征值是有明显差别的，这就是分类的基础。 图3 景深图像特质示例 文中对于决策树的分裂属性的选择来说。由于某两个像素点、某些图像特征选取的随意性，将形成大量的备选划分形式，选择对于所有抽样像素对于不同的分裂属性划分前后的信息熵增益进行比较，选取最大的一组ψ=(θ, τ)作为当前分裂节点。（信息增益与该图像块最终是否正确地分类相关，即图像块归属于正确的关键特征点区域的概率。） 图4 决策时分类说明 决策树的建立后，某个叶子节点归属于特定关键特征点区域的概率可以根据训练图像最终分类的情况统计得到，这就是随机森林在实际检测特征点时的最重要依据。 在人体关节分类中，我们由形成的决策森林，来对每一个像素点的具体关节属性进行判断，并进行颜色分类。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。 如图所示，是对于景深图像处理后的结果展示。 图5 姿势识别处理结果 应该这样说，这篇文章在算法的层面对随机森林没有太大的贡献。在划分函数的形式上很简单。这个团队值得称道的地方是通过计算机图形学造出了大量的不同体型不同姿势的各种人体图像，用作训练数据，这也是成为2011年CVPR Best Paper的重要原因。正是因为论文的成果运用于Kinect，在工业界有着巨大的作用，落实到了商用的硬件平台上，推动了随机森林在计算机视觉、多媒体处理上的热潮。 随机森林应用于人脸识别 基于回归森林的脸部特征检测通过分析脸部图像块来定位人脸的关键特征点，在此基础上条件回归森林方法考虑了全局的脸部性质。对于[2]进行分析，这篇论文是2012年CVPR上的论文，本文考虑的是脸部朝向作为全局性质。其主要描述的问题是如何利用条件随机森林，来确定面部10个关键特征点的位置。与之前不同的是，在随机森林的基础上，加入了面部朝向的条件约束。 图6 脸部10个特征点 对于面部特征标记的问题转化成了对大量图像块的分类问题。类似于人体识别中的局域梯度特征识别。本文中，对于每一个图像块来说，从灰度值、光照补偿、相位变换等图像特征，以及该图像块中心与各个特征点的距离来判断图像块的位置特征。在决策树的分裂属性确定过程，依然使用“最大信息熵增益”原则。 图7 条件随机森林算法说明 文中提出了更进一步基于条件随机森林的分类方法，即通过设定脸部朝向的约束对决策树分类，在特征检测阶段能够根据脸部朝向选择与之相关的决策树进行回归，提高准确率和降低消耗。此论文还对条件随机森林，即如何通过脸部朝向对决策进行分类进行了说明，但这与随机森林算法没有太大关系，这里就不再继续讨论了。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。 另一篇文章[3]对于脸部特征标记，提出了精确度更高、成本更低的方法。即，基于结构化输出的随机森林的特征标记方式。文中将面部划分为20个特征点，对于各个特征点来说，不仅有独立的图像块分类标记，还加入了例如，点4，对于其他嘴唇特征点3,18,19的依赖关系的判断。这样的方法使特征点标记准确率大大增加。 该方法依然是使用随机森林的方法，有所不同的是引入了如式中所示的与依赖节点之间的关系。对于决策树的建立依然是依赖信息熵增益原则来决定，叶子节点不仅能得到特征的独立划分还会得到该特征对依赖特征的贡献，最终特征节点的判断会综合原始投票及空间约束。 图8 脸部特征标记 图9 决策树依赖关系 例如当对下图中人脸特征点进行分类时，使用简单的随机森林方法，经过判断会将各个点进行标注，可以看到 红色的点，标注出的鼻子特征。如果利用依赖节点进行判断，鼻子的点会被局限在其他鼻子特征点的周围，进行叠加后，得到了这个结果。显然，对于此节点的判断，利用结构输出的方式，准确度更高了。 图10 结构化输出结果 4.随机森林总结 大量的理论和实证研究都证明了RF具有很高的预测准确率，对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合。可以说，RF是一种自然的非线性建模工具，是目前数据挖掘算法最热门的前沿研究领域之一。具体来说，它有以下优点： 1.通过对许多分类器进行组合，它可以产生高准确度的分类器； 2.它可以处理大量的输入变量； 3.它可以在决定类别时，评估变量的重要性； 4.在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计； 5.它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。 6.它提供一个实验方法，可以去侦测变量之间的相互作用； 7.学习过程是很快速的； 8.对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合； 随机森林的缺点： 1.对于有不同级别的属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的； 2.单棵决策树的预测效果很差：由于随机选择属性，使得单棵决策树的预测效果很差。 参考文献： [1] Shotton, J.; Fitzgibbon, A.; Cook, M.; Sharp, T.; Finocchio, M.; Moore, R.; Kipman, A.; Blake, A., “Real-time human pose recognition in parts from single depth images,”Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on , vol., no., , 20-25 June 2011 [2] Dantone M, Gall J, Fanelli G, et al. Real-time facial feature detection using conditional regression forests[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, 2012: 2578-2585. [3] Heng Yang, Ioannis Patras, “Face Parts Localization Using Structured-output Regression Forests”, ACCV2012， Dajeon, Korea. 本文转自：，仅供学习交流
随机抽奖器毕业论文
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4：答题闯关
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5：幸运大转盘
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6：全民战疫
2020年全民对抗疫情，极大提高了民族凝聚力，众志成城，攻坚克难。结合了疫情期消灭病毒的想法，玩法和水果忍者相似。企业可以通过这个互动，提升企业内部凝聚力，普及对健康习惯的认知。
7：描福
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如上所有的互动，1000人以内免费即可使用！同时搭配奖品核销系统和直播系统，连接线上线下构成活动整体解决方案，并由支持过阿里双十一和各种大型会议的微媒网络大屏互动团队研发并在线提供会务经验及技术支持，更在年会季期间为您提供完备的年会/晚宴活动策划解决方案（邀请函、签到、弹幕、抽奖、红包雨、照片墙、投票评分、流程控台、年会直播/云年会等），能很好的帮您解决您遇到的问题。
（1）这次抽奖活动，中奖的可能性是：100÷（20+30+50）=100%；（2）第一个人抽奖中一等奖可能性是：20÷（20+30+50）=15，中二等奖的可能性是：30÷（20+30+50）=310，中三等奖的可能性是：50÷（20+30+50）=12；（3）抽奖到一半，已经有10人中一等奖，15人中二等奖，25人中三等奖；则：一等奖还有10个，二等奖还有15个，三等奖还有25个，10+15+25=50（个），这里李明第51个抽奖，中一等奖的可能性是：10÷50=15，中二等奖的可能性是：15÷50=310，中三等奖的可能性是：25÷50=12；故答案为：100%，15，310，12，15，310，12．
用rand（）函数，作为随机参数。10个数存入数组。rand（）函数是用数学方法返回给你一个随机数。对他用%10，就可以得到0-9的随机数。
为了帮助网友解决“如何设计一个可以电脑随机抽奖程序？”相关的问题，中国学网通过互联网对“如何设计一个可以电脑随机抽奖程序？”相关的解决方案进行了整理,用户详细问题包括:RT,我想知道:如何设计一个可以电脑随机抽奖程序？，具体解决方案如下：解决方案1：如果你是对编程一窍不通，又想快速学会做小程序的话，建议学flash+as3。因为flash本来就是动画软件，有简单易懂的界面绘制系统，不像java之类的语言需要用代码来解决界面问题。相对来说，初学者要做小程序，学这个会比较速成。以下我列举一些你制作这个程序应该要用到的一些基本知识，你搞懂这些大概就可以做出这个程序了。不过，这样速成的学习方法，也会有弊端，我会在下面补充说明。首先你可以熟悉一下flash的界面。为编程做准备，至少要了解库和属性面板，要了解影片剪辑或按钮。然后应该学习一下编程的基本知识，比如变量(Variable)、数据类型(Datatype)、方法(Method)的概念，还有if、for等常见语句的用法。你可以把这些当关键词在百度搜索一下（如果直接搜搜不到相关内容，可以多加一个关键词，比如编程或as3之类的，如果中文搜不到就搜英文关键词）。要了解一下as3的常用语法。比如声明变量、方法的语句。关于这个可以搜一下as3的var和function关键词。最后，当你对编程有了一个大致的概念之后，你就可以着手准备你的这个小程序。你可能需要用到的关键方法：addEventListener() //你最可能用到的事件是()()或()或() //这三个都是可以用来数字取整的方法，有细微的不同addChild()因为你是初学者，即使是做这么简单的小程序，也有可能会遇到各种各样的情况。建议你一开始不要想得太复杂，把基本的效果做出来再说，否则很有可能在一些非关键的问题上屡屡碰壁，最后半途而废。而且有时因为自己想得太复杂，遇到问题连想问人都没法问，因为表达不清楚。如果只是抽奖的程序，学会了以上这些之后，要做出来应该没有什么大问题。如果你要搞什么附加的模块，那就另当别论了——比如用户帐号、联网、界面特效等等，我列举的知识点不足以支持实现这些功能，那需要更多的学习。那么，最后说一下这种速成学习法的弊端。很明显的，速成=基础不扎实，这简直就是自然而然的逻辑关系。有可能出现的结果是：学习花的时间少，但写代码的效率低，花的时间多；一旦出现错误，不知道该如何排错；跟别人交流的时候，听不懂各种术语；代码不规范，别人不好帮你修改……等等。要解决这些问题，只有一个途径，就是系统、正规地学习编程。但是这样一来，跟你这个问题的出发点就相差十万八千里了。这就好比，本来你只是想自己做一艘船。但想做一艘正儿八经的船，而不是玩具船，不是破破烂烂的船，那就要费不少功夫。从它的材料开始，精心培育树木、采集矿物、打制零件……如此涉及到整个制船业的知识。看起来，你并没有打算走那么深。如果我仅仅告诉你速成的学习方法，感觉上有点儿像害人。因为对于学习编程来说，这不是一个好的开始。但如果我告诉你“乖乖从基础开始学起吧”，似乎又有点儿强行替你做决定的感觉。总而言之，现在我把两个选项都告诉你了。从基础开始系统地学习，这样比较正规，但也比较枯燥，可能你自学了半天也做不出什么像样的东西，然后最初的那股兴趣就渐渐消失了。不过，如果是这样，flash+as3的建议就不一定合适了，或许你要仔细考虑一下职业规划什么的，再决定发展的方向——这样的话，就是比较严肃的话题了。速成的学习法，如果你悟性好的话，能比较快地掌握一些重点的知识，对编程有一个大概的了解（但是悟性不好的话，说不定反而会搞得更烦躁），很快地做出一些小成果出来。不感兴趣的话，那就这样了。感兴趣的话，再往后发展。基础的缺乏、不良的书写代码习惯，这些也是可以后来再补充、纠正的。如果你不确定要往编程这条路上深入发展（比如打算以码农为职业），倒也可以用这种方法玩票，能走多远算多远。解决方案2：网赛有很多模版。没必要自己做解决方案3：不知道你会那些语言啊 做桌面的一般用C# Web的用J2EE 至于什么编程软件 ，，，，，建议还是自己补一补知识把，这个我不知道怎么回答你 貌似你好象什么都不知道