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学习数据技能包括:Sql, Excel, Python, Tableau,统计,机器学习,数据逻辑等6 u- v: e7 u. C# r* k$ a2 g$ h ~
基础知识
% u2 I5 C: w1 m7 S* J统计学; X* F+ s' L1 g4 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& B4 _" @# d' c- z
基本的分类算法:决策树、随机森林等;% a) d- B6 \% v2 K# _. ~6 K9 r; F
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
) s* Z0 D2 B% s0 G3 Z% T& ePPT
( a: }' j* O; ]" Q9 X2 |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
. l9 p6 F! M( J/ R9 ~& X( ~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
$ Z: z9 }1 u- ^3 I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/ k4 N4 F* {/ ]4 h. | S
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