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基础知识
" S2 T. ~) B- D# I4 ]/ R2 n统计学
X/ t' R, g* S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/ { [5 _9 m" T; \; H
基本的分类算法:决策树、随机森林等;2 }/ j: z; p) A' M* o+ ^& X
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
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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
6 g* n5 N9 n3 xExcel 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。 SQL7 |! C$ W0 X6 Y+ X2 Y
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( u4 z3 w q$ R* q. j( }! u6 T l
Python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。 所以,如果你是真的想系统地去学习数据分析,learning by doing 的形式,这MetaDataPlus0基础数据分析培训课程很适合你! 扫码咨询课程:
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