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统计学: n3 E& s4 H1 C
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
( y$ U2 x2 E1 c8 w, O, R' F4 f2 k# k基本的分类算法:决策树、随机森林等;
! d, \0 t$ q( p$ c) `* e2 {4 z4 v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
2 R! R* D. Z* s; r) aPPT3 Y! F) t! z% u+ Z
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。 Excel
: B+ u* t3 [% eExcel 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
( z4 @9 a( q3 |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。 Python7 z9 Z6 m# `1 D4 B8 e! d) d1 r
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