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數據分析精進學些什麼東西

發布時間:2023-12-01 12:52:48

數據分析要學習哪些

學什麼?

數據分析要學的內容大致分為6個板塊,分別是:

Excel

精通Excel分析工具,掌握Excel經典函數,准確快速地完成數據清洗,利用Excel數據透視及可視化,可以透過現象看本質。

MySQL

理解MySQL資料庫相關概念及存儲原理,掌握SQL基本的增、刪、改、查等語法掌握資料庫性能調優策略,熟練使用SQL進行數據清洗與數據規范化。

BI商業智能工具

了解商業智能的核心價值,精通FineReport、FineBI,快速挖掘數據價值,掌握行業場景應用。

Python

學習Python基本編程語言知識,了解Python程序的計算機運行原理,能夠使用Python編程處理工作中的重復性工作。 掌握網路數據抓取技術,Python資料庫應用開發,實現Python數據可視化操作,提高數據收集和數據分析能力。 掌握Python數據分析處理基礎庫,具有應用Python語言解決數據分析中實際問題能力。

數據分析思維與理論

掌握微積分、線性代數、概率論、參數估計、假設檢驗、方差分析等數理統計基礎 掌握基本的數學、統計學知識,學習數據運營方法論、機器學習夯實基礎,提升數據敏感性,建立數據思維和數據素養。

掌握如何撰寫行業分析報告和數據分析項目流程,能夠獨立完成數據分析項目。 掌握常見的數據運營方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性統計分析、相關分析、指數系統搭建等,培養利用多種數據分析方法解決實際工作問題能力。

機器學習

掌握機器學習常用經典演算法原理及sklearn代碼的實現、機器學習演算法的選取、調優及模型訓練、神經網路的特點及原理,增加個人核心競爭力,擁有能夠用相關數據挖掘演算法為解決實際問題能力;奠定人工智慧演算法入門基礎。

如何學?

至少花三個月掌握技術

「磨刀不誤砍柴工」,要想從為「工人」,甚至熟悉工,也需要很多技能,因為怎麼說數據分析師也是技術工種。我覺得至少你要花3個月時間來學習一些最基礎的知識。

Ⅱ 數據分析需要掌握些什麼知識

數據分析需要學習以下幾點:

一、統計學。二、編程能力。三、資料庫。四、數據倉庫。五、數據分析方法。六、數據分析工具。

想要成為數據分析師應該重點學習以下兩點:

1.python、SQL、R語言

這些都是最基礎的工具,python都是最好的數據入門語言,而R語言傾向於統計分析、繪圖等,SQL是資料庫。既然是數據分析,平時更多的時間就是與數據分析打交道,數據採集、數據清洗、數據可視化等一系列數據分析工作都需要上面的工具來完成。

2.業務能力

數據分析師存在的意義就是通過數據分析來幫助企業實現業務增長,所以業務能力也是必須。企業的產品、用戶、所處的市場環境以及企業的員工等都是必須要掌握的內容,通過這些內容建立幫助企業建立具體的業務指標、輔助企業進行運營決策等。

當然這些都是數據分析師最基本也是各位想轉行的小夥伴需要重點學習的內容,以後想要有更好的發展,還需要學習更多的技能,例如企業管理,人工智慧等。


關於數據分析師的學習可以到CDA數據分析認證中心看看。全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念,遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范,發揮著自身數據專業能力,推動科技創新進步,助力經濟持續發展。

Ⅲ 數據分析需要學哪些

數據分析第一步就是要學習excel,從基本操作、函數公式、數據透視表、數組等等,都要熟悉。要重點說一下excel函數公式,個人覺得函數公式是數據分析的基礎,拉個透視表實在不算啥,能熟練地運用函數公式,那才是牛人。

如果對編程很懼怕,那就直接跳過VBA,下面就是powerBI。powerBI的發展完全出乎我的預料,因為在我看來,powerBI就是一個可視化的工具,沒有什麼分析功能,但是學員以及學員的老闆都喜歡,我也不好說什麼。powerBI在數據整理、可視化方面做得還不錯,反正現在是熱點。

數據分析軟體

如果是比較專業地做數據,我建議學一個工具,就是SPSS,這個是統計分析的入門級大牌軟體,SPSS搞清楚了,基本的統計概念、模型都搞清楚了。下面一個就是VBA,VBA是一個很傳統老舊的工具,但是在excel環境中,超級實用。

曾經有學員跟我說,其實VBA就可以搞定大部分工作上的問題了。資料庫方面也需要掌握,mysql是一個很好的選擇,掌握了mysql,資料庫的基本原理就清楚了。

再往下,就是專業數據分析工具了,有兩個選擇python和R,我個人傾向於python,python現在更流行熱門一點。最後說一句,傷其五指不如斷其一指,干任何事情講的都是專業性,不太需要雜家,以上講的工具,任何一個要做到牛人級別都很難,都需要努力學習。




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