学习数据分析需要哪些方面的数学基础?这取决于你对数据分析使用的数学方法的复杂程度。如果你只是求一下均值方差、搞一下线性回归之类,那都不需要什么数学基础,随便用Excel或者任何的统计工具就能轻松实现。如果你想到达一个专业的程度,比如能够理解P值的含义,比如能做逻辑回归,那就必须学习好微积分、线性代数,然后再学习概率论、各种统计模型
学习数据分析需要哪些方面的数学基础?
这取决于你对数据分析使用的数学方法的复杂程度。如果你只是求一下均值方差、搞一下线性回归之类,那都不需要什么数学基础,随便用Excel或者任何的统计工具就能轻松实现。如果你想到达一个专业的程度,比如能够理解P值的含义,比如能做逻辑回归,那就必须学习好微积分、线性代数,然后再学习概率论、各种统计模型。做数据分析需要学什么?
数据分析最主要的是要有数学知识,它是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数(繁:數)据分析师,统计模mó 型相关知识是必备能力,线性代数(主要是矩(读:jǔ)阵计算相关知识)最好也有一定的了解。
而对于数据挖掘工程师,除了统《繁体:統》计学以外,各类算法也需要熟练使{拼音:shǐ}用,对数学的要求是最高的。
所以数据分析并非一定要数学[繁体:學]能力非常好才能学习,只要看你想往哪个方向发展(读:zhǎn),数据分析也有偏“文”的一面,特别是女孩子,可以往文档写作这一方向发展。
其次是要学习使用分析工具。熟练掌握Excel是必须的,娱乐城数据透视表和公式使用必须熟练,ⅤBA是加分。另外还要学会一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师,使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟《shú》练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。
三,编程语言(拼音:yán)
对于初级数据分析师《繁体:師》,会写SQL查询,有需要的话写写Hadoop和Hive查询,基[读:jī]本《读:běn》就OK了。
对于高级数据分析师,除了SQL以外,学习Python是{shì}很有必要的,用来获取和处理数据(繁:據)都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
对于数据挖掘工程师,Hadoop得熟悉,Python/Java/C 至少(练:shǎo)得dé 熟悉一门,Shell得会用……总之编程语言(yán)绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。
四,业务理解(pinyin:jiě)
业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过,数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察《拼音:chá》,都依赖于数据分析师对业{练:yè}务本身的理解。
对于初级数(繁:數)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(读:jī)本了解就可以。
对于高级数据分析师,需要[pinyin:yào]对业务有较为深入的了解,能够基于开云体育数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。
对(繁体:對)于(繁:於)数据挖掘工程师,对业务有{练:yǒu}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。
业务能力是优秀数据分析师必备的,如果你之前对某一行业已经非常熟悉,再学习数据分析,是非常正确的做法。刚(繁体:剛)毕业没有行业经世界杯验也可以慢慢培养,无需担心。
五,逻辑思[读:sī]维
这项能力在我之前的文章中提的比较少,这次单独拿出来说(繁体:說)一下。
对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一(pinyin:yī)步都有目的性,知道自澳门伦敦人己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。
对于高级数据分析师,逻辑思维(繁:維)主要{拼音:yào}体现在搭建完整有效的分析框架,了《繁体:瞭》解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。
对于数据挖掘工程师,逻辑思维(繁:維)除了体现在和业务相关的分析工作上(shàng),还包括算法逻辑,程序(练:xù)逻辑等,所以对逻辑思维的要求也是最高的。
六、数据可视化《读:huà》
数据可视化说起来很高大上,其实[繁体:實]包括的范围很广,做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化,所以yǐ 我认为这是一项普遍需要的能力。
对于初级数据分析师,能用Excel和PPT做出基本的图表和报告,能清楚的展示数据,就达到目标了。
对于高级数据分析师,需要探寻更好的数据可视化方法,使shǐ 用更有效的数据可视化工具,根据实际需求做出或[读:huò]简单或复杂,但适合[繁体:閤]受众观看的数据可视化内容。
对于数据挖掘工程师,了解一些数据可视(繁体:視)化工具是有必要的,也要根据需求做{读:zuò}一些复杂的可视化图表,但通常不需要考虑太多美化的问题。
七,协调沟通【读:tōng】
对于初级数据分析师,了解业务、寻找数据、讲解报告,都需{拼音:xū}要和不同部门的人rén 打交道,因此沟通能力很重要。
对于高级数据分析师,需要开澳门威尼斯人始独立带项目,或者和产品做一些合作,因此除了沟通能力以外,还需要一些项目协(繁体:協)调能力。
对于数据挖【拼音:wā】掘工程师,和人沟通技术方面内容偏多,业《繁体:業》务方面相对少一些,对沟通协调的要求也相对低一些。
八,快速学[繁:學]习
无论做数据分析的哪个方向,初级还是高级,都需要有快速学习的{练:de}能力,学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析【练:xī】领域中有学不完的内容,需要大家有一颗时刻不忘学习的心。
快速学习非常重要,只有快速【读:sù】进入这一行业,才能抢占先机,获得更多的(练:de)经验和机会。如果你完全零基础想要尽快进入数据分析行业,选择一家专业的大数据培训机构是《读:shì》个不错的选择。缩短学习周期,提高学习效率,时间即金钱!
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