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数据分析师怎么学?数据分析从入门到进阶

作者:张老师 浏览次数: 2020-08-06 18:22
根据相关数据显示,自2016年以来,国内的数据分析相关岗位有明显的需求增长,不管是传统行业,还是互联网科技行业,对专业数据分析人才的需求,都在增加。而想要学习数据分析的小伙伴,也越来越多。那么数据分析师怎么学?下面为大家分享一份数据分析从入门到进阶的学习指南。

数据分析工作、从数据获取,到数据分析处理、数据挖掘、数据可视化,其中的各个环节都需要专业的工具来辅助,而这些工具是数据分析师们学习的重点。

数据分析师怎么学

第一阶段:数理统计

统计学是数据分析最重要的基础之一,是数据分析的基石和方法论。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是关键。

第二阶段:Excel数据分析

Excel是数据分析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。

第三阶段:SQL数据库语言

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SQL是入门必备。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。

SQL部分,主要了解数据库查询语言,where,group by,orderby,having,like,count,sum,min,max,distinct,if,join,left join,limit,and和or的逻辑,时间转换函数等。

第四阶段:数据分析编程语言

面对更大规模的数据分析任务,就需要用上Python了。Python的几个科学计算库,Numpy、Pandas、Scipy等,需要重点掌握。

第五阶段:数据可视化&商业智能

数据可视化是数据分析师的强大加分项。可视化的工具有很多,这里推荐Power BI或者Tableau,不要编程功底,实现起来简单,功能强大。

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