目前,我国数据分析人才缺口已经达到了150万,人才缺口导致大量岗位空缺,培养数据分析人才刻不容缓。面对如此大的市场需求,现在选择数据分析,绝对是最明智的选择。
数据分析师不可不接触的统计学
大概是数学不好的原因,统计学的书籍看起来像天书。不过,对于数据分析从业人员来讲,统计学是必须学的基础之一。统计学在科技、工业、金融领域有着重要的应用,可以帮我们了解各种技术背后的想法,并且掌握如何使用,当然统计学更是培养数据科学家的基本要素。
因此,要当好数据分析师,统计学是不得不接触、不可不接触的学科。
那么统计学都有哪些方法,诸如线性回归、分类、重采样方法、子集选择、收缩、降维、非线性模型、基于树的方法、支持向量机、无监督学习等。这些都学习统计技术活方法。
学习统计学更像是数据分析的根本,不至于依葫芦画瓢。通过理解统计学分析的基础,可以让团队有更好的方法,便于更好地进行抽象思维。
数据分析师除基础知识还需掌握什么
在掌握Excel之后,接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了,可以从关系型数据库开始学起,重点在于Sql语言。掌握数据库之后,数据分析能力会有一个较大幅度的提升,能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合,那么数据分析的结果会更加丰富,同时也会有一个比较直观的呈现界面。
数据分析的最后一步就需要学习编程语言了,目前学习Python语言是个不错的选择,Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用,而且Python语言自身比较简单易学,即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。
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