玩樂不寫程式！用我自己的方式做專案

玩樂不寫程式！用我自己的方式做專案

目錄

1. 專案介紹
   1. 建置資料分析專案
   2. Chat GBT的角色
2. 步驟一：連接資料來源
   1. 使用BigQuery資料庫
   2. 安全性考量
   3. 提取資料
3. 步驟二：數據分析與視覺化
   1. 探索性數據分析
   2. 薪資分佈視覺化
   3. 人才需求與薪資關聯
   4. 技能統計與可視化
4. 步驟三：問題解決與最佳技能選擇
   1. 技能評分與標準化
   2. 技能的重要性與薪資關聯
   3. 最佳技能選擇分析
5. 整合與分享專案結果
   1. 數據科學專案分享
   2. 利用GitHub分享專案
   3. 重要免責聲明

📚 專案介紹

在這個專案中，我將向您展示如何在不到一小時的時間內使用Chat GBT建立一個數據科學專案。除了能夠使用SQL和Python進行深度分析並生成有洞察力的可視化圖表外，Chat GBT還能夠提供對分析結果的深入洞察，甚至能夠發現您之前未曾意識到的問題。我會逐步介紹我建立專案的步驟，以便您也能夠進行相同的操作。Chat GBT不會取代您的工作，而是成為您工作的良好協助者。

在本專案中，我們將解決一個問題：如何找到不僅受歡迎而且薪資高的技能。我將利用大數據分析的方法，以全球近兩百萬個職位招聘信息為基礎，總結出數據分析從業者最頂級的技能。此外，我還將根據不同的技能評估薪資水平，從而幫助您做出最佳選擇。

🚀 步驟一：連接資料來源

在開始專案之前，我們需要將Chat GBT與資料庫進行連接，以便提取所需的資料。我們將使用Google Cloud的BigQuery資料庫作為資料來源，這是一個安全可靠的選擇。通過將Chat GBT與BigQuery連接，我們可以輕鬆地從中提取數據進行分析。

在連接之後，我們將Chat GBT設定為執行數據分析代碼的角色。Chat GBT將根據我們的指示進行分析並提供深入的洞察。我們可以根據分析結果引導Chat GBT進行下一步的操作。

📊 步驟二：數據分析與視覺化

在這一步中，我們將使用Chat GBT進行探索性數據分析（EDA）並生成相應的視覺化圖表。我們將通過對數值欄位進行描述性統計，來了解數據集的基本情況。同時，我們還會生成一些視覺化圖表，以便更直觀地了解薪資分佈以及技能需求。

Chat GBT將自動生成相應的代碼並運行，生成所需的視覺化圖表。這些圖表將幫助我們更好地理解數據，提供有價值的洞察。

🔍 步驟三：問題解決與最佳技能選擇

在本步驟中，我們將解決我們在專案中設立的問題：如何找到不僅受歡迎而且薪資高的技能。我們將使用Chat GBT進行技能評分與標準化。我們將為每個技能分配一個技能乘數，該乘數將基於該技能的需求量和薪資水平進行計算。這樣，我們就可以使用標準化後的數據進行比較和分析。

Chat GBT將生成一個視覺化圖表，該圖表將展示不同職位的最佳技能選擇。我們將根據這些圖表進一步研究各種職位的技能需求和薪資水平，找到最佳的技能組合。

📦 整合與分享專案結果

完成數據分析後，我們需要整合並分享我們的專案結果。我們將把專案中生成的所有圖表和分析報告整合在一起，以便他人可以更方便地瞭解我們的工作。

為了分享專案結果，我們將使用GitHub來存儲我們的代碼和報告。我們可以利用Chat GBT的功能來將結果導出到GitHub中，以便其他人可以查看我們的工作。

在README文件中，我們將提供專案的概述和相關的解釋。我們還會提供必要的免責聲明，確保所有的工作都是在Chat GBT的幫助下完成的。

📝 重點摘要

• Chat GBT能夠協助在短時間內建立數據科學專案。
• 使用BigQuery作為資料庫，能夠安全且方便地提取數據。
• 探索性數據分析能夠幫助我們更好地理解數據集。
• 技能評分與標準化能夠幫助我們找到最佳技能選擇。
• 整合GitHub專案可以方便地分享專案結果。

❓ 常見問題

問：我需要在專案中具備哪些技能？

答：在這個專案中，您需要具備SQL和Python的基本知識，以便進行數據提取和分析。此外，對於使用GitHub和BigQuery進行數據管理和存儲也會有所幫助。

問：我需要購買任何設備或工具嗎？

答：您需要擁有一台電腦和可以上網的環境。此外，需要安裝相應的軟件工具，如Chat GBT和GitHub。

問：這個專案會花費多少時間？

答：根據我自己的經驗，完成這個專案大約需要一小時的時間。但是，根據您的專案規模和需求，所需時間可能會有所不同。

問：如何獲得進一步的幫助？

答：如果您遇到任何問題或需要進一步的幫助，可以在相關的討論區或社群中尋求支持。此外，您也可以參考Chat GBT和GitHub的官方文檔和教學資源。

問：如何將專案結果應用到實際工作中？

答：專案中所使用的方法和工具都是實際工作中常見的，在您的工作中也是可以應用的。通過這個專案，您可以學到許多關於數據分析和專案管理方面的知識，並將其應用到您的實際工作中。

📚 資源

• Chat GBT
• BigQuery
• GitHub

以上是這個專案的詳細內容，希望對您有所幫助。如果您有任何問題，請隨時向我們尋求幫助。祝您順利完成專案！