华体会登录口:数据分析「技能学习」必备指南

   刊发时间:2022-07-07 08:33:10   来源:华体会网站链接 作者:华体会电竞官网入口

  如果你打算成为一名数据分析师,希望能提升数据获取、数据分析、数据可视化的水平。但是网上资料一大堆,完全0基础的你该从哪开始学习?视频下载了很多,无法坚持学习?经常遇到问题,却得不到及时解决,浪费大量宝贵时间。

  它是日常工作中最常用的工具,如果不考虑性能和数据量,它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走,Excel依旧是无可争议的第一工具。

  对于没有经验的你,Excel是一款必须熟练的工具。它是日常工作中最常用的工具。Excel在数据分析中主要用到的功能如下图:

  作为数据分析人员,我们首先要知道如何去获取数据,其中最常见的就是从关系型数据库中取数,因此你可以不会R,不会Python,但是你不能不会SQL。

  DT时代,数据正在呈指数级增长。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题,但是往小处说,但凡产品有一点规模,数据都是百万起,这时候就需要学习数据库。

  目前的招聘JD中,越来越多的产品和运营岗位,将SQL作为优先的加分项。SQL是数据分析的核心技能之一,从Excel到SQL是数据处理效率的一大进步。

  学习SQL最快的方法是能自己下载数据库管理工具,找些数据练习。客户端这里推荐MySQL。

  数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能,数据报告显示,数据可视化技能在2017年中国最热门技能中排名第一。

  可视化工作几乎是你正式进行数据分析的第一步,通过SQL拿到数据之后,我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律。

  数据分析界有一句经典名言,字不如表,表不如图。实际上除掉数据挖掘这类高级分析,不少数据分析就是监控数据和观察数据。

  除此之外,数据分析的大多时候都是要兜售自己的观点和结论的,而兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT和报表给老板看。

  可视化的工具有很多,这里我推荐 Power BI 或者 Tableau 。这两款都不要编程功底,实现起来简单,功能强大。

  统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情,你的分析技巧也会显著提高。

  这里我们需要从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发,到基本的统计分析(T 检验、方差分析等),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。

  SPSS是统计分析入门软件,如果你想快速入门而又不想学习编程,我推荐使用SPSS。

  SPSS软件是世界三大统计分析软件之一,以其易于操作、易于入门,结果易于阅读的优点,一直备受数据分析人员的青睐,一般经过短期学习即可用SPSS 做简单的数据分析,包括绘制图表、简单回归、相关分析等等。

  学习SPSS的重点并不在于软件本身,而是相关的统计学知识,这也是在前面建议大家铺垫的,也就是你要学会怎样去分析“输入数据后,软件给你呈现的结果”。

  数据挖掘,英文是Data Mining 也叫作数据勘探,类似于采矿,但是数据是贫矿。我们需要结合行业课题,利用数据挖掘工具,建置数据挖掘模型,发掘规律和商业价值。另外数据挖掘是交叉学科,涉及统计学、计算机、机器学习、运筹学等多门学科,是一个运用广泛和富有前景的学科领域。

  学习算法模型包括线性回归、逻辑回归、主成分分析、因子分析、聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、神经网络等。

  对于工具,这一阶段,建议选择一门编程语言来学习。Python或者R语言,这一点是必备项也是加分项,在数据挖掘方向是必备项,语言相比较工具更加灵活也更加实用。

  对于数据分析师来说,业务的了解比数据方法论更重要。当然很遗憾,业务学习没有捷径。

  以上就是数据分析师的完整入门到进阶的路线,如果你沿着此路线学习,相信你在数据分析道路上有所收获。

  当然,如果你能接触到真实的数据分析项目和实战,同时“独学而无友,则孤陋而无寡闻”,如果你有同行的伙伴和导师,你的提升和进步会非常快。

  爱数据教育深耕数据领域教育10余年,以数据分析实战课程为核心产品,专注为数据领域培养潜在行业人才,构建快速高效的求职解决方案。

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