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数据分析需要掌握哪些知识?
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要熟练使用Excel、熟悉一种数据挖掘工具和语言、良好的SQL基础
1、要熟练使用 Excel
Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,作为常用的数据处理和展现工具。
2、熟悉一种数据挖掘工具和语言
数据挖掘工具和语言可以解决大部分数据处理、变换、统计分析、可视化的问题,并可以重现细节。
4、扎实的 SQL 基础
数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取来的。有SQL基础能提取到需要的数据,还能提高工作效率。
1、要熟练使用 Excel
Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,作为常用的数据处理和展现工具。
2、熟悉一种数据挖掘工具和语言
数据挖掘工具和语言可以解决大部分数据处理、变换、统计分析、可视化的问题,并可以重现细节。
4、扎实的 SQL 基础
数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取来的。有SQL基础能提取到需要的数据,还能提高工作效率。
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从技术角度上来看,数据分析虽然有应用级数据分析和开发级数据分析两种方式,但是从业者都需要具备三方面基础知识,分别是数学基础、统计学基础和计算机基础。
具体要学习并掌握的知识点有以下部分:
Java基础、NIO、MySQL、JDBC、HTML5与CSS3、jQuery、AJAX&JSON、Servlet、JSP、Cookie&Session、Spring、SpringMVC、MyBatis、Maven、Redis、Git/GitHub、Shell、Linux、Hadoop、Hive、Zookeeper、Java8、Scala、SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、ElasticSearch、Kafka、HBase、Java9、Java10、MySQL优化、JVM原理、JUC多线程、CDH版Hadoop、Impala、Flume、Sqoop、Azkaban、Oozie、HUE、Kettle、Kylin、SparkMllib机器学习、Flink、Python、SpringBoot、Hadoop3.x新特性、ClickHouse、Ku、Presto、Druid、Ambari、DataX、Logstash、Kibanna、数据结构......
具体要学习并掌握的知识点有以下部分:
Java基础、NIO、MySQL、JDBC、HTML5与CSS3、jQuery、AJAX&JSON、Servlet、JSP、Cookie&Session、Spring、SpringMVC、MyBatis、Maven、Redis、Git/GitHub、Shell、Linux、Hadoop、Hive、Zookeeper、Java8、Scala、SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、ElasticSearch、Kafka、HBase、Java9、Java10、MySQL优化、JVM原理、JUC多线程、CDH版Hadoop、Impala、Flume、Sqoop、Azkaban、Oozie、HUE、Kettle、Kylin、SparkMllib机器学习、Flink、Python、SpringBoot、Hadoop3.x新特性、ClickHouse、Ku、Presto、Druid、Ambari、DataX、Logstash、Kibanna、数据结构......
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1.《线性代数》:基本上在做数据分析的时候,通常情况下是对数据进行各种操作,线性代数中的矩阵算是这方面的入门吧
2.《概率论与数理统计》:基本上大学都会学到,应该跟你说的那本《统计学》类似。个人感觉概率论的思想在数据分析和数据挖掘中非常有用
3.《机器学习》:现在的数据分析和数据挖掘的界限越来越模糊了,如果有时间的情况下可以看下周志华老师的机器学习
4.《离散数学》:如果是做图像方面的分析,可以学习下离散数学,对于图像的分割的理解很有帮助
2.《概率论与数理统计》:基本上大学都会学到,应该跟你说的那本《统计学》类似。个人感觉概率论的思想在数据分析和数据挖掘中非常有用
3.《机器学习》:现在的数据分析和数据挖掘的界限越来越模糊了,如果有时间的情况下可以看下周志华老师的机器学习
4.《离散数学》:如果是做图像方面的分析,可以学习下离散数学,对于图像的分割的理解很有帮助
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Excel:提到Excel大家都不陌生,很多小白非常喜欢用Excel来进行数据分析。即使是专业的分析人员,他们也会使用Excel处理聚合数据。
2、SQL:SQL(结构化查询语言)是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言,是关系数据库管理系统的标准语言。
3、可视化工具:将数据可视化可以让人更加理解数据。
4、 Python:Python是一种面向对象的高级编程语言,主要用于Web以及应用程序的开发。Python拥有图形和可视化工具、以及扩展的分析工具包,能够更好地帮助我们进行数据分析。
5、SAS:SAS(统计分析软件)是一套模块化的大型集成应用软件系统。SAS能够对数据进行深层次的挖掘和分析。
6、Alteryx:Alteryx是一种自助服务分析工具。
2、SQL:SQL(结构化查询语言)是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言,是关系数据库管理系统的标准语言。
3、可视化工具:将数据可视化可以让人更加理解数据。
4、 Python:Python是一种面向对象的高级编程语言,主要用于Web以及应用程序的开发。Python拥有图形和可视化工具、以及扩展的分析工具包,能够更好地帮助我们进行数据分析。
5、SAS:SAS(统计分析软件)是一套模块化的大型集成应用软件系统。SAS能够对数据进行深层次的挖掘和分析。
6、Alteryx:Alteryx是一种自助服务分析工具。
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数据分析基础(一定的数据思维、统计学基础和sql能力)——能做最基本的取数工作
数据分析能力(使用各种分析工具、套用数据模型、做可视化报表等)——能做简单的分析工作
业务分析经验(熟悉各种业务逻辑和指标体系)——能做复杂的业务拆解
数据分析能力(使用各种分析工具、套用数据模型、做可视化报表等)——能做简单的分析工作
业务分析经验(熟悉各种业务逻辑和指标体系)——能做复杂的业务拆解
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