Question

数据分析需要学哪些

Answer 1

数据分析要学的内容如下：

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

6、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。


把握数据分析的角度：

一是目标

数据分析的关键在于设立目标，专业上叫作“有针对性”，其实就是对业务需求的把握。

二是方法

数据分析的方法包括描述性分析、统计分析、数据挖掘和大数据分析四种，不同的分析方法所使用的情景和功能都是不一样的，这需要在做数据分析时结合具体的情况选择使用。

三是结果

数据分析最终要得出分析的结果，结果对目标解释的强弱，结果的应用效果如何。