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5 S+ B! k! l1 N学习数据技能包括:Sql, Excel, Python, Tableau,统计,机器学习,数据逻辑等
" o W5 C d' s8 X2 L; O" \, ?- U基础知识
) l9 v+ A8 u' t& D7 c统计学
$ Q/ ^7 P$ V8 H5 Z/ o" W3 @( O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
/ r* r; p) h; i. Z, y9 l, `基本的分类算法:决策树、随机森林等;0 }9 [0 r, r! T7 h8 h' G2 N8 h
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
4 p- ]0 }% g- z, r1 h, T: BPPT
4 |4 Z. G O& J/ OPPT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' f, y- B; u# l. 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* O$ r$ y8 c' S5 M* V, N3 a
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
! K# r% Z7 T" A* w7 F6 X; WPython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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