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数据分析之路#xff0c;开启吧。 以下是借鉴网上的学习路线。 这个学习路线图主要分为以下几个部分#xff1a; 基础知识 #xff1a;包括数学、统计学和编程语言。这是数据分析的…咱就是说工作以后就是重新学习的开始啊。 祝自己顺顺利利。 前路漫漫亦灿灿。
数据分析之路开启吧。 以下是借鉴网上的学习路线。 这个学习路线图主要分为以下几个部分 基础知识 包括数学、统计学和编程语言。这是数据分析的基础需要掌握。 数据预处理 数据清洗、数据集成、数据变换以及数据规约等为后续分析做好准备。 统计分析 包括假设检验、回归、因子分析、聚类等探究变量之间的相关性和影响因素。 机器学习 分类、聚类、关联规则、回归等学习如何使用机器学习算法挖掘数据。 可视化 制作图表和仪表板为决策提供直观的数据支持。 应用领域 将数据分析应用到实际领域中如商业、金融、健康等。 这只是一个简单的学习路线图你也可以根据自己的学习进度和兴趣制定一份适合自己的学习计划。
SQL是数据分析的核心技能之一从Excel到SQL绝对是数据处理效率的一大进步。
学习围绕Select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。主要了解wheregroup byorder byhavinglikecountsumminmaxdistinctifjoinleft joinlimitand和or的逻辑时间转换函数等。如果想要跟进一步可以学习row_numbersubstrconvertcontact等。另外不同数据平台的函数会有差异例如Presto和phpMyAdmin。再有点追求就去了解Explain优化了解SQL的工作原理了解数据类型了解IO。以后就可以和技术研发们谈笑风生毕竟将“这里有bug”的说话换成“这块的数据死锁了”逼格大大的不同。SQL的学习主要是多练网上寻找相关的练习题刷一遍就差不多了。
好了经过这三步之后你已经具备数据分析基本功力剩下的需要训练的就是你的思维和实际的业务分析能力了。
下面我们就说说一般数据分析师常用的工具有哪些 1、数据处理工具Excel
数据分析师在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像VisioXmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位因此在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。
在Excel需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真掌握数据主动权全面掌控数据Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值轻松整合海量数据各种图表类型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的应用可展现数据可视化效果让数据说话。因此想从事数据分析岗位的需要快速掌握快各种Excel数据处理与分析技巧。
2、数据库MySQL
Excel如果能够玩的很转能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。
3、数据可视化Tableau Echarts
如果说前面2条是数据处理的技术那么在如今“颜值为王”的现在如何将数据展现得更好看让别人更愿意看这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报那么你不可能给他看单纯的数据一样你需要让数据更直观甚至更美观
如何理解数据可视化像我们以前上学的时候学过的柱状图饼状图也是数据可视化的一种。只是在现在简单的柱状图已经不能满足工作所需。目前比较流行的商业数据可视化工具是Tableau Echarts。
Echarts是开源的代码可以自己改种类也非常丰富这里不多做介绍可以去创建一个工作区了解下。
4、大数据分析SPSS Python HiveSQL 等
如果说Excel是“轻数据处理工具”Mysql是“中型数据处理工具”那么大数据分析涉及的面就非常广泛技术点涉及的也比较多。这也就是为什么目前互联网公司年薪百万重金难求大数据分析师的原因
大数据分析需要处理海量的数据这对于数据分析师的工作能力要求就比较高一般来说大数据分析师需要会
1会使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。知道Hive如何在Hadoop生态系统进行数据分析工作。
2会一些SPSS modeler基础应用这部分技能对应数据建模分析师
3何使用R语言进行数据集的创建和数据的管理等工作会使用R语言数据可视化操作让学员学会如何用R语言作图如条形图、折线图和组合图等等是R语言数据挖掘本部分数据挖掘工程师
4用Python来编写网络爬虫程序从页面中抓取数据的多种方法提取缓存中的数据使用多个线程和进程来进行并发抓取等。
届时有变动再补充。
