【推薦收藏!】數據分析師必備的10大技能,大多數人只知道一半 | 台北公廁地圖
這是因為他沒有完全把大數據分析的價值挖掘出來,資料分析是為了通過對資料現象的...工具、python大數據處理框架:Hadoop、storm、spark資料庫:SQL、MySql、DB ...
昨天有位剛入行資料分析的朋友跟我吐槽,自己入門到現在只會用Excel和做分析圖表,但是感覺越做越沒有價值,資料分析似乎就是業務資料的分析員,不知道該如何提升自己。
這是因為他沒有完全把大數據分析[1]的價值挖掘出來,資料分析是為了通過對資料現象的查看來完成對產品、行銷策略、運營策略的優化,不僅是對業務,更重要的是要掌握資料分析的各種技能,從能力增長上突破職業的天花板。根據我多年總結的經驗,一個合格的、高級的數據分析師必須要掌握以下10種技能:
統計分析:大數定律、抽樣推測規律、秩和檢驗、回歸、預測 視覺化輔助工具:excel、BI工具、python 大數據處理框架:Hadoop、storm、spark 資料庫:SQL、MySql、DB 資料倉庫:SSIS、SSAS 資料採擷工具:Matlab、R語言、python AI人工智慧:機器學習 挖掘演算法:資料結構、一致性 程式設計語言:Java、python 撰寫報告的能力
眾所周知,統計學是資料分析的基石。學了統計學,你會發現很多時候的分析並不那麼準確,比如很多人都喜歡用平均數去分析一個事物的結果,但是這往往是粗糙的的。而統計學可以幫助我們以更科學的角度看待資料,逐步接近這個資料背後的“真相”。
大部分的資料分析,都會用到統計方面的以下知識,可以重點學習:
基本的統計量:均值、中位數、眾數、方差、標準差、百分位數等 概率分佈:幾何分佈、二項分佈、泊松分佈、正態分佈等 總體和樣本:瞭解基本概念,抽樣的概念 置信區間與假設檢驗:如何進行驗證分析 相關性與回歸分析:一般資料分析的基本模型
瞭解統計學的原理之後,你不一定能夠通過工具實現,那麼你需要去對應的找網上找相關的實現方法,也可以看書。先推薦一本非常簡單的:吳喜之-《統計學·從資料到結論》,也可以看《商務與經濟統計》,結合業務能更容易理解。
另外,如果想要更進一步,請掌握一些主流演算法的原理,比如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、神經網路、關聯分析、聚類、協同過濾、隨機森林...
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