一、统计学
对于互联网的数据分析来说,并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材,学一下统计学就够了。
二、编程能力
学会一门编程语言,会让处理数据的效率大大提升。如果只会在 Excel 上复制粘贴,动手能力是不可能快的。
三、数据库
数据分析师经常和数据库打交道,不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理,可以说是必不可少的技能。
四、数据仓库
许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异,简单来说,数据仓库记录了所有历史数据,专门设计为方便数据分析人员高效使用的。
五、数据分析方法
对于互联网数据分析人员来说,可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》,掌握常用的数据分析方法,然后再根据自己公司的产品调整,灵活组合。
六、数据分析工具
SAS、Matlab、SPSS 这些工具经常有人推荐。
关于数据分析师的学习可以到CDA认证机构咨询一下,CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新,确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。
学什么?
数据分析要学的内容大致分为6个板块,分别是:
Excel
精通Excel分析工具,掌握Excel经典函数,准确快速地完成数据清洗,利用Excel数据透视及可视化,可以透过现象看本质。
MySQL
理解MySQL数据库相关概念及存储原理,掌握SQL基本的增、删、改、查等语法掌握数据库性能调优策略,熟练使用SQL进行数据清洗与数据规范化。
BI商业智能工具
了解商业智能的核心价值,精通FineReport、FineBI,快速挖掘数据价值,掌握行业场景应用。
Python
学习Python基本编程语言知识,了解Python程序的计算机运行原理,能够使用Python编程处理工作中的重复性工作。 掌握网络数据抓取技术,Python数据库应用开发,实现Python数据可视化操作,提高数据收集和数据分析能力。 掌握Python数据分析处理基础库,具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。
数据分析思维与理论
掌握微积分、线性代数、概率论、参数估计、假设检验、方差分析等数理统计基础 掌握基本的数学、统计学知识,学习数据运营方法论、机器学习夯实基础,提升数据敏感性,建立数据思维和数据素养。
掌握如何撰写行业分析报告和数据分析项目流程,能够独立完成数据分析项目。 掌握常见的数据运营方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性统计分析、相关分析、指数系统搭建等,培养利用多种数据分析方法解决实际工作问题能力。
机器学习
掌握机器学习常用经典算法原理及sklearn代码的实现、机器学习算法的选取、调优及模型训练、神经网络的特点及原理,增加个人核心竞争力,拥有能够用相关数据挖掘算法为解决实际问题能力;奠定人工智能算法入门基础。
如何学?
至少花三个月掌握技术
“磨刀不误砍柴工”,要想从为“工人”,甚至熟悉工,也需要很多技能,因为怎么说数据分析师也是技术工种。我觉得至少你要花3个月时间来学习一些最基础的知识。
花1个月学习数据库知识及基础的统计学知识。
花1~2个月学习最基础的数据分析软件操作。
花1个月时间进行时间项目操作及业务练习
数据分析入门容易提高难,题主目前处于初级阶段,可以通过自学观看视频,或者系统培训来提高自己,已工作来说,接受系统培训会更加快速,更推荐跟着课程系统性的学习,搭建好逻辑框架。
2022-07-18 · 百度认证:北京环球兴学科技发展有限公司广州分公司官方账号,教...
1、数学知识
数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分。
2、分析工具
对于初级数据分析师,玩转Excel是必须的,数据透视表和公式使用必须熟练,VBA是加分。另外,还要学会一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。
对于高级数据分析师,使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。
3、编程语言
对于初级数据分析师,会写SQL查询,有需要的话写写Hadoop和Hive查询,基本就OK了。对于高级数据分析师,除了SQL以外,学习Python是很有必要的,用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
数据分析师可从事:IT系统分析师、数据科学家、运营分析师、数据工程师。
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