數(shù)據(jù)分析師有哪些必備的技能

數(shù)據(jù)分析師有哪些必備的技能？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

　　一、基礎篇-數(shù)據(jù)分析必備技能
　　由淺入深系統(tǒng)化講解，內(nèi)容詳盡，囊括了平時學習工作中經(jīng)常用到的分析技能，特別適合對數(shù)據(jù)分析感興趣想要入門提高的人學習。握數(shù)據(jù)分析必備技能。對自己掌握知識點進行查缺補漏，幫助你掃除知識盲區(qū)、重構(gòu)知識體系。

　　數(shù)據(jù)分析基礎知識點：

　　1. 基礎-Excel數(shù)據(jù)可視化
　　Excel經(jīng)典10種數(shù)據(jù)表；Excel函數(shù)offset的3種動態(tài)圖表；Matplotlib 5個必會基礎用法；Matplotlib 5種常用圖表繪制；Matplotlib 2種三維圖形繪制。

　　2. 基礎-Python數(shù)據(jù)可視化
　　JIEBA分詞繪制詞云圖；Pandas中的繪圖函數(shù)；統(tǒng)計與機器學習-散點圖矩陣；統(tǒng)計與機器學習-邏輯回歸；3步輕松繪制決策樹

　　3. 進階-使用SQL實現(xiàn)數(shù)據(jù)操作
　　SQL基礎語法；SQL表連接；SQL普通函數(shù)；SQL窗口函數(shù)；SQL優(yōu)化

　　4. 進階-K-means聚類分析
　　利用K-Means聚類分析做客戶分群；利用客戶關系模型對客戶進行細分；3種工具快速實現(xiàn)客戶價值分析；案例：互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)客戶價值分析

　　5. 高級-數(shù)據(jù)挖掘邏輯回歸
　　數(shù)據(jù)挖掘應用前景；邏輯回歸預測算法；信用評分卡 ；建立評分模型流程和統(tǒng)計量；生成信用評分模型

　　二、常用數(shù)據(jù)分析方法論進階
　　驗證分析與建模預測，理論與實戰(zhàn)結(jié)合，特別適合缺少系統(tǒng)分析理論支撐或想深耕數(shù)據(jù)分析領域的人學習，對你進入大廠或者從事數(shù)據(jù)工作會有不少幫助。學完掌握主流的數(shù)據(jù)分析模型和方法。如何在工作中高效地輸出一份有價值的數(shù)據(jù)分析報告。

　　常用數(shù)據(jù)分析方法論知識點：

　　1. 數(shù)據(jù)集中趨勢
　　數(shù)理統(tǒng)計基礎之均值、中位數(shù)、眾數(shù)、三者之間的關聯(lián)與對比

　　2. 假設檢驗
　　推論統(tǒng)計之假設檢驗概念；小概率事件；P-Value與顯著性水平；假設檢驗步驟

　　3. 多元線性回歸程序與可視化
　　Python實現(xiàn)多元線性回歸；3D可視化擬合效果

　　4. 邏輯回歸模型
　　模型簡介；分類思想；sigmoid函數(shù)

　　5. 分類模型評估指標

　　分析模型評估之正確率、精準率、召回率、F1調(diào)和平均值

　　6. 數(shù)據(jù)分析基本流程之AQI分析與預測
　　數(shù)據(jù)分析基本流程；流程對比理解

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