上海瑞尼爾金融信息服務有限公司

『壹』 石家莊市瑞尼爾傢具有限公司怎麼樣

簡介：石家莊市瑞尼爾傢具有限公司成立於2001年01月02日，主要經營范圍為傢具、五金、玻璃製品、家居飾品的批發、零售及組裝、售後服務，辦公用品、計算機軟硬體的批發、零售及技術服務，板式傢具的生產與組裝（僅供辦理分支機構）、建築裝飾材料（木材除外）、廚房設備的批發、零售等。
法定代表人：劉慶輝
成立時間：2001-01-02
注冊資本：300萬人民幣
工商注冊號：130100000143364
企業類型：有限責任公司(自然人獨資)
公司地址：石家莊長安區和平東路289號和平路裝飾建材廣場6-110

『貳』 各位好，問瑞尼爾公司怎樣

這里應該沒有人知道，建議面試時具體了解公司情況，如果你覺得公司不適合你發展，這段時間也可以留意其他工作機會。

『叄』 四川瑞尼爾園藝有限公司怎麼樣

四川瑞尼爾園藝有限公司是2016-09-09在四川省成都市溫江區注冊成立的有限責任公司(自然人投資或控股)，注冊地址位於成都市溫江區光華大道三段1868號1棟2單元22樓2210號。

四川瑞尼爾園藝有限公司的統一社會信用代碼/注冊號是91510115MA61XJRD9T，企業法人唐元茂，目前企業處於開業狀態。

四川瑞尼爾園藝有限公司的經營范圍是：種植、銷售：花卉、苗木；銷售：肥料、農葯（不含危險化學品）、營養土、機械設備、五金產品、電子產品、日用百貨、工藝美術品、建築材料、化工產品（不含危險化學品）、塑料製品、文具用品、通訊器材、軟體及輔助設備；園林景觀工程設計；園林綠化工程設計、施工；綠化管理；盆景租擺；苗木種植技術研究；生物技術、農業技術的研究及技術咨詢和技術推廣服務；農業觀光旅遊；旅遊資源開發；貨物及技術進出口。（依法須經批準的項目，經相關部門批准後方可展開經營活動）。

四川瑞尼爾園藝有限公司對外投資1家公司，具有0處分支機構。

通過愛企查查看四川瑞尼爾園藝有限公司更多信息和資訊。

『肆』 北京瑞尼爾是it公司嗎

北京瑞尼爾技術有限公司是由具有十多年美國華爾街高級金融管理經驗的歸國留學人士------柯兆明先生創辦的金融精細化管理策略發展和現代金融管理智能系統設計的高知識高技術企業，是以數據挖掘技術（需求診斷分析）為核心競爭力的公司，是國內該行業領域少有的初具規模的公司之一，也是一支國內極少數具備4年以上金融領域豐富的數據挖掘經驗的專業團隊。

是從事IT行業的公司。

『伍』 如何快速成為數據分析師

接下來我們分別從每一個部分講講具體應該學什麼、怎麼學。

數據獲取：公開數據、Python爬蟲

如果接觸的只是企業資料庫里的數據，不需要要獲取外部數據的，這個部分可以忽略。

外部數據的獲取方式主要有以下兩種。

第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。

另一種獲取外部數據費的方式就是爬蟲。

比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。

在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數（鏈接的菜鳥教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。如果是初學，建議從 urllib 和 BeautifulSoup 開始。（PS：後續的數據分析也需要 Python 的知識，以後遇到的問題也可以在這個教程查看）

網上的爬蟲教程不要太多，爬蟲上手推薦豆瓣的網頁爬取，一方面是網頁結構比較簡單，二是豆瓣對爬蟲相對比較友好。

掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、模擬用戶登錄、使用代理、設置爬取頻率、使用cookie信息等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。

除此之外，常用的的電商網站、問答網站、點評網站、二手交易網站、婚戀網站、招聘網站的數據，都是很好的練手方式。這些網站可以獲得很有分析意義的數據，最關鍵的是，有很多成熟的代碼，可以參考。

數據存取：SQL語言

你可能有一個疑惑，為什麼沒有講到Excel。在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據，如果你是一個分析師，也需要懂得SQL的操作，能夠查詢、提取數據。

SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情況下的數據：企業資料庫里的數據一定是大而繁復的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根據你的需要提取2018年所有的銷售數據、提取今年銷量最大的50件商品的數據、提取上海、廣東地區用戶的消費數據……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。

資料庫的增、刪、查、改：這些是資料庫最基本的操作，但只要用簡單的命令就能夠實現，所以你只需要記住命令就好。

數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系：這個部分是SQL的進階操作，多個表之間的關聯，在你處理多維度、多個數據集的時候非常有用，這也讓你可以去處理更復雜的數據。

數據預處理：Python（pandas）

很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。

比如空氣質量的數據，其中有很多天的數據由於設備的原因是沒有監測到的，有一些數據是記錄重復的，還有一些數據是設備故障時監測無效的。比如用戶行為數據，有很多無效的操作對分析沒有意義，就需要進行刪除。

那麼我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺數據，我們是直接去掉這條數據，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。

對於數據預處理，學會 pandas 的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：

選擇：數據訪問（標簽、特定值、布爾索引等）

缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充

重復值處理：重復值的判斷與刪除

空格和異常值處理：清楚不必要的空格和極端、異常數據

相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等

合並：符合各種邏輯關系的合並操作

分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組

Reshaping：快速生成數據透視表

概率論及統計學知識

數據整體分布是怎樣的？什麼是總體和樣本？中位數、眾數、均值、方差等基本的統計量如何應用？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？如何在不同的場景中做假設檢驗？數據分析方法大多源於統計學的概念，所以統計學的知識也是必不可少的。需要掌握的知識點如下：

基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等

其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等

其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar

概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程

其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等

有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。通過可視化的方式來描述數據的指標，其實可以得出很多結論了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎樣的，近幾年的變化趨勢如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做這些可視化的分析，你會輕松地畫出各種可視化圖形，並得出具有指導意義的結果。了解假設檢驗之後，可以對樣本指標與假設的總體指標之間是否存在差別作出判斷，已驗證結果是否在可接受的范圍。

python數據分析

如果你有一些了解的話，就知道目前市面上其實有很多 Python 數據分析的書籍，但每一本都很厚，學習阻力非常大。但其實真正最有用的那部分信息，只是這些書里很少的一部分。比如用 Python 實現不同案例的假設檢驗，其實你就可以對數據進行很好的驗證。

比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。比如DataCastle的訓練競賽「房價預測」和「職位預測」，都可以通過回歸分析實現。這部分需要掌握的知識點如下：

回歸分析：線性回歸、邏輯回歸

基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……

基本的聚類演算法：k-means……

特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型

調參方法：如何調節參數優化模型

Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。

當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類，然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去學習如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。這就有點數據挖掘和機器學習的味道了，其實一個好的數據分析師，應該算是一個初級的數據挖掘工程師了。

系統實戰

這個時候，你就已經具備了數據分析的基本能力了。但是還要根據不同的案例、不同的業務場景進行實戰。能夠獨立完成分析任務，那麼你就已經打敗市面上大部分的數據分析師了。

如何進行實戰呢？

上面提到的公開數據集，可以找一些自己感興趣的方向的數據，嘗試從不同的角度來分析，看看能夠得到哪些有價值的結論。

另一個角度是，你可以從生活、工作中去發現一些可用於分析的問題，比如上面說到的電商、招聘、社交等平台等方向都有著很多可以挖掘的問題。

開始的時候，你可能考慮的問題不是很周全，但隨著你經驗的積累，慢慢就會找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如top榜單、平均水平、區域分布、年齡分布、相關性分析、未來趨勢預測等等。隨著經驗的增加，你會有一些自己對於數據的感覺，這就是我們通常說的數據思維了。

你也可以看看行業的分析報告，看看優秀的分析師看待問題的角度和分析問題的維度，其實這並不是一件困難的事情。

在掌握了初級的分析方法之後，也可以嘗試做一些數據分析的競賽，比如 DataCastle 為數據分析師專門定製的三個競賽，提交答案即可獲取評分和排名：

員工離職預測訓練賽

美國King County房價預測訓練賽

北京PM2.5濃度分析訓練賽

種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現在。現在就去，找一個數據集開始吧！！