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大家都知道。数据分析主要包括统计学、计算机、业务知识三个部分内容。对于大多数人来说。目前比较欠缺的应该是计算机知识。因为统计学入门门槛不高。可以跟着课程学。而业务知识在短期内也无法积累。最后只剩计算机知识。可计算机知识很多人一听就发怵。不知道自己需要学哪些内容。学到什么程度?
今天老李就根据我10年+的在软件、互联网大厂等公司负责大数据、数据分析和平台的经验。按照由易到难的进阶步骤。一步一步告诉你。做数据分析应该要懂哪些计算机知识?每一个知识点又需要学到什么程度?
1、excel
老生常谈了。Excel。在大多数中小公司。数据分析80%的工作都可以用Excel处理。很多人会觉得Excel太简单。看不起它。但其实在工作之前我也认为Excel很low。可当我真进入职场后才愈发觉得Excel才是工作利器。比其他那些乱七八糟的软件好用多了。
简单的数据处理以及数据可视化。Execl集成地非常好。Excel功能的强大只有真正把它学透的人才知道。特别是在学完VBA之后。Excel几乎能解决大多数人在日常工作中遇到的所有问题。Excel是成为数据分析师的必备条件。需要学习的内容我用思维导图给大家罗列出来了。可以收藏下来学习。
2、SQL
不夸张地说。想成为一名数据分析师。第一个需要掌握的除了Excel就是SQL。行业内有句调侃数据分析师的话。说数据分析师有80%的工作是在和SQL打交道。是名副其实的SQL boy/girl。
说回正题。入门SQL其实不难。找个在线学习SQL的网站。边学边练。花个一下午就能懂个七八分了。但入门容易。想要做得好却很难。比如取同样的数据。SQL写得好的人十五分钟就能把数取出来。而你却要一个多小时。那你说老板选谁?所以会写SQL是必须的。但写不写得好又是另外一回事了。经验告诉我。SQL写的好的人是可以大幅度提高工作效率。
SQL从入门到进阶的学习内容我也放在脑图里了。自行查看。
3、Python/R
熟悉使用Python/R能让自己在看项目时的视野更加宽阔。在工作中。有时一些看着就摸不着头脑的数据分析项目其实就非常适合用模型来分析。比如涉及到时间序列的、涉及到逻辑回归的。如果你不会Python或者根本不知道这些模型。那么遇到类似的项目就很难下手。
4、SpsS / SAS
到这个阶段。就需要精通一门统计分析软件了。一般来说。SPSS界面友好。操作简单。统计分析功能强大。侧重于统计分析类模型。在做市场研究时用的比较多。平时使用频率比较一般。如果你所处行业的日常工作中用不到的话。可以不用学。
SAS一般是金融企业用的多。是金融投资数据建模常用的工具之一。不过很多银行业人员也经常用SAS做统计。跟SPSS一样。用不到的话。可以不用学。
来源于CDA
最后
今天老李给大家总结了数据分析师必须要学的计算机知识。想成为数据分析师的你一定要学会。
但也要清楚。数据分析师最重要的能力还是对业务知识的了解程度。对业务的认识和解读深刻比计算机科学能力重要的太多了。在学会计算机知识和操作的基础上。再对业务的认知程度高。对数据敏感。能从数据中发现非常有价值的东西。真正促进了业务的增长。那你就是一名优秀的数据分析师。
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