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数据分析精进学些什么东西

发布时间:2023-12-01 12:52:48

数据分析要学习哪些

学什么?

数据分析要学的内容大致分为6个板块,分别是:

Excel

精通Excel分析工具,掌握Excel经典函数,准确快速地完成数据清洗,利用Excel数据透视及可视化,可以透过现象看本质。

MySQL

理解MySQL数据库相关概念及存储原理,掌握SQL基本的增、删、改、查等语法掌握数据库性能调优策略,熟练使用SQL进行数据清洗与数据规范化。

BI商业智能工具

了解商业智能的核心价值,精通FineReport、FineBI,快速挖掘数据价值,掌握行业场景应用。

Python

学习Python基本编程语言知识,了解Python程序的计算机运行原理,能够使用Python编程处理工作中的重复性工作。 掌握网络数据抓取技术,Python数据库应用开发,实现Python数据可视化操作,提高数据收集和数据分析能力。 掌握Python数据分析处理基础库,具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。

数据分析思维与理论

掌握微积分、线性代数、概率论、参数估计、假设检验、方差分析等数理统计基础 掌握基本的数学、统计学知识,学习数据运营方法论、机器学习夯实基础,提升数据敏感性,建立数据思维和数据素养。

掌握如何撰写行业分析报告和数据分析项目流程,能够独立完成数据分析项目。 掌握常见的数据运营方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性统计分析、相关分析、指数系统搭建等,培养利用多种数据分析方法解决实际工作问题能力。

机器学习

掌握机器学习常用经典算法原理及sklearn代码的实现、机器学习算法的选取、调优及模型训练、神经网络的特点及原理,增加个人核心竞争力,拥有能够用相关数据挖掘算法为解决实际问题能力;奠定人工智能算法入门基础。

如何学?

至少花三个月掌握技术

“磨刀不误砍柴工”,要想从为“工人”,甚至熟悉工,也需要很多技能,因为怎么说数据分析师也是技术工种。我觉得至少你要花3个月时间来学习一些最基础的知识。

Ⅱ 数据分析需要掌握些什么知识

数据分析需要学习以下几点:

一、统计学。二、编程能力。三、数据库。四、数据仓库。五、数据分析方法。六、数据分析工具。

想要成为数据分析师应该重点学习以下两点:

1.python、SQL、R语言

这些都是最基础的工具,python都是最好的数据入门语言,而R语言倾向于统计分析、绘图等,SQL是数据库。既然是数据分析,平时更多的时间就是与数据分析打交道,数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。

2.业务能力

数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长,所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容,通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。

当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容,以后想要有更好的发展,还需要学习更多的技能,例如企业管理,人工智能等。


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Ⅲ 数据分析需要学哪些

数据分析第一步就是要学习excel,从基本操作、函数公式、数据透视表、数组等等,都要熟悉。要重点说一下excel函数公式,个人觉得函数公式是数据分析的基础,拉个透视表实在不算啥,能熟练地运用函数公式,那才是牛人。

如果对编程很惧怕,那就直接跳过VBA,下面就是powerBI。powerBI的发展完全出乎我的预料,因为在我看来,powerBI就是一个可视化的工具,没有什么分析功能,但是学员以及学员的老板都喜欢,我也不好说什么。powerBI在数据整理、可视化方面做得还不错,反正现在是热点。

数据分析软件

如果是比较专业地做数据,我建议学一个工具,就是SPSS,这个是统计分析的入门级大牌软件,SPSS搞清楚了,基本的统计概念、模型都搞清楚了。下面一个就是VBA,VBA是一个很传统老旧的工具,但是在excel环境中,超级实用。

曾经有学员跟我说,其实VBA就可以搞定大部分工作上的问题了。数据库方面也需要掌握,mysql是一个很好的选择,掌握了mysql,数据库的基本原理就清楚了。

再往下,就是专业数据分析工具了,有两个选择python和R,我个人倾向于python,python现在更流行热门一点。最后说一句,伤其五指不如断其一指,干任何事情讲的都是专业性,不太需要杂家,以上讲的工具,任何一个要做到牛人级别都很难,都需要努力学习。




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