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数据分析师有哪些必备的技能-创新互联

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数据分析师有哪些必备的技能?很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。

  一、基础篇-数据分析必备技能
  由浅入深系统化讲解,内容详尽,囊括了平时学习工作中经常用到的分析技能,特别适合对数据分析感兴趣想要入门提高的人学习。握数据分析必备技能。对自己掌握知识点进行查缺补漏,帮助你扫除知识盲区、重构知识体系。

  数据分析基础知识点:

  1. 基础-Excel数据可视化
  Excel经典10种数据表;Excel函数offset的3种动态图表;Matplotlib 5个必会基础用法;Matplotlib 5种常用图表绘制;Matplotlib 2种三维图形绘制。

  2. 基础-Python数据可视化
  JIEBA分词绘制词云图;Pandas中的绘图函数;统计与机器学习-散点图矩阵;统计与机器学习-逻辑回归;3步轻松绘制决策树

  3. 进阶-使用SQL实现数据操作
  SQL基础语法;SQL表连接;SQL普通函数;SQL窗口函数;SQL优化

  4. 进阶-K-means聚类分析
  利用K-Means聚类分析做客户分群;利用客户关系模型对客户进行细分;3种工具快速实现客户价值分析;案例:互联网金融行业客户价值分析

  5. 高级-数据挖掘逻辑回归
  数据挖掘应用前景;逻辑回归预测算法;信用评分卡 ;建立评分模型流程和统计量;生成信用评分模型

  二、常用数据分析方法论进阶
  验证分析与建模预测,理论与实战结合,特别适合缺少系统分析理论支撑或想深耕数据分析领域的人学习,对你进入大厂或者从事数据工作会有不少帮助。学完掌握主流的数据分析模型和方法。如何在工作中高效地输出一份有价值的数据分析报告。

  常用数据分析方法论知识点:

  1. 数据集中趋势
  数理统计基础之均值、中位数、众数、三者之间的关联与对比

  2. 假设检验
  推论统计之假设检验概念;小概率事件;P-Value与显着性水平;假设检验步骤

  3. 多元线性回归程序与可视化
  Python实现多元线性回归;3D可视化拟合效果

  4. 逻辑回归模型
  模型简介;分类思想;sigmoid函数

  5. 分类模型评估指标

  分析模型评估之正确率、精准率、召回率、F1调和平均值

  6. 数据分析基本流程之AQI分析与预测
  数据分析基本流程;流程对比理解

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