小白数据分析师学什么

1理解需求

知道要什么,才能考虑怎么做

2获取数据

数据库SQL技能

网络爬虫(简单的分析师做,复杂的技术部门)

3数据预处理:缺失、异常、异构

Excel:处理数据量不大,不能处理太多复杂字符结构

SQL:数据量大结构简单

Python:结构复杂数据

大数据平台hadoop、spark:数据量特别大

4统计分析:根据分组变量数据聚合计算、求均值、求和、求方差标准差;特征相关性分析、列连分析、假设检验

数理统计知识

统计工具SPSS、SAS或编程语言如Python、R等

5数据建模:量化数据关系,方便预测分类,常用模型有线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络, 这些模型大部分都可以在Python的第三方库Scikit learn中发现

统计知识

熟悉机器学习算法

有一定的编程能力

6数据可视化及数据报告的撰写

Excel、Tableau、R、Python

统计知识和业务知识

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