优秀的数据分析师,不仅需要掌握良好的分析方法,同时还需要具备雄厚的知识体系。那么成为数据分析师需要具备的知识体系包括哪些呢?

成为数据分析师需要具备的知识体系

第一阶段:数理统计学。
统计学是数据分析最重要的基础之一,是数据分析的基石和方法论。统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情,你的分析技巧也会显著提高。

第二阶段:SQL数据库语言。
作为数据分析人员,我们首先要知道如何去获取数据,其中最常见的就是从关系型数据库中取数,因此你可以不会R,不会Python,但是你不能不会SQL。主要了解数据库查询语言,where,groupby,orderby,having,like,count,sum,min,max,distinct,if,join,leftjoin,limit,and和or的逻辑,时间转换函数等。

成为数据分析师需要具备的知识体系

第三阶段:数据可视化。
这几乎是你正式进行数据分析的第一步,通过SQL拿到数据之后,我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律。数据分析界有一句经典名言,字不如表,表不如图。实际上除掉数据挖掘这类高级分析,不少数据分析就是监控数据和观察数据。

第四阶段:数据分析与软件应用。
如果你想快速入门而又不想学习编程,我推荐使用SPSS。SPSS软件是世界三大统计分析软件之一,以其易于操作、易于入门,结果易于阅读的优点,一直备受数据分析人员的青睐,一般经过短期学习即可用SPSS做简单的数据分析,包括绘制图表、简单回归、相关分析等等。

第五阶段:数据挖掘与软件应用。
数据挖掘,英文是DataMining也叫作数据勘探,类似于采矿,但是数据是贫矿。我们需要结合行业课题,利用数据挖掘工具,建置数据挖掘模型,发掘规律和商业价值。另外数据挖掘是交叉学科,涉及统计学、计算机、机器学习、运筹学等多门学科,是一个运用广泛和富有前景的学科领域。

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