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数学知识
对于初级数据分析师来说,则需要了解统计相关的基础性内容,公式计算,统计模型等。当你获得一份数据集时,需要先进行了解数据集的质量,进行描述统计。
而对于高级数据分析师,必须具备统计模型的能力,线性代数也要有一定的了橘厅解。
分析工具
对于分析工具,SQL 是必须会的,还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用,另外,还要学会一个统计分析工具,SAS作为入门是比较好的升伍扮,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)可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用,R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足,学习曲线比较陡峭。Python 适用性强,可以将分析的过程脚本化。所以,如果你想在这一领域有所发展,学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的吵灶能力, 这其中SQL 是最基本的,你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然,编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到:Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础,数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
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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,还要学会唤磨一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。
对于高级数据分析师稿链困,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、键念数据科学家、运营分析师、数据工程师。
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