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数据分析所需要掌握的知识:
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,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。
对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师,需要对业务有较为深入的了解,能够基于数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师,对业务有基本了解就可以,重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
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