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3 U$ b& X8 L% Q& S& _ a学习数据技能包括:Sql, Excel, Python, Tableau,统计,机器学习,数据逻辑等
' j7 M# s/ G P8 s. k) W基础知识
! [6 I0 r4 n5 O- |' S% S5 c统计学
& m# W9 J* U6 A' t需要从基础的统计理论出发,到基本的统计分析,最后到商业常用的模型(回归分析、方差分析等),学习数据分析背后的逻辑,掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。
机器学习" ~2 T5 p- Y" `- k0 B
基本的分类算法:决策树、随机森林等;, j, ~' L7 W- n
基本的聚类算法、数据挖掘、常见的机器学习算法的了解等等
工具技能学习
+ D- B4 C# ]4 Y- ]9 o4 S- zPPT* g$ q2 t" h; x0 c
PPT作为主流汇报、展示工具,是将分析关键结果传递给其他的重要手段。学好PPT可以提升沟通和消息传递效率,也是数据分析师必备的技能。
Excel1 {; k; u. q7 J! p1 T) j, h; r
Excel 应该是数据分析师最常用的统计分析工具了.应该说只有学会了Vlookup,数据透视和基本公式才算 Excel 入门,其次 Excel 最大的惊喜是数据可视化,拥有大量的图表模板,可以减轻很多工作。
SQL
/ R, s% s- A! B要想获取数据,肯定就要和数据库打交道,因此SQL肯定是要掌握的,在招聘要求中,SQL也是很多数据分析岗位的能力要求之一。
Python
t: ]2 r7 ~: M* x; vPython作为目前最火的编程软件之一,确实在数据分析、数据挖掘上有着独特优势。是否具备编程能力,也是初级数据分析和高级数据分析的分水岭。
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