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  1. 如何學習數據分析?

如何學習數據分析?

學習數據分析可以遵循以下步驟:

  1. 學習基礎數學和統計學知識。從零成數據分析需要掌握一定的開始數學和統計學知識,包括概率、學營銷國信營銷中心電行業銷售***設檢驗、際國際短回歸分析等。話助好
  2. 學習數據分析工具。達人短信掌握一些數據分析工具,國際如Excel、從零成Python、R等,可以幫助你更好地進行數據分析。
  3. 學習數據可視化。學習數據可視化工具,如Tableau、Power BI等,可以將數據分析結果以圖形化的方式呈現出來,更加直觀地展示數據分析結果。
  4. 學習實踐案例。通過學習實際的數據分析案例,可以更好地理解數據分析的應用場景和方法。
  5. 參加培訓課程。參加一些數據分析相關的培訓課程,可以加速學習過程并且獲得實踐經驗。
  6. 擴展閱讀。閱讀相關的書籍、文章、博客等,可以幫助你了解更多的數據分析知識和技能。
  7. 實踐練習。通過實踐練習,將學到的知識應用到實際項目中,進一步鞏固和提高數據分析能力。

一、數據分析前世今生

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近年來,越來越多的企業開始出現數據分析師這個崗位,無非可以分為技術類和非技術類,技術類要運用算法搭建模型,非技術類對模型結果進行可視化展現、數據報告撰寫等。

二、數據分析的未來

不要把自己單純地定義為一名數據分析師,企業不乏做表的(初級數據分析師)、搞模型的(高級數據分析師),財務做報表更厲害,程序員比你更容易上手。數據分析一定是一項必備技能,就和PPT、Excel一樣,它是來***工作的,而不是工作的全部。

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三、學習路線

技術:

Excel

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SQL

謝邀

現在發達城市北上廣,已經開始用大數據,運做基金了。而且門檻很高,必須金融和計算機的本科以上人員,研究生擇優錄取。

可見大數據,發展的力度。很多人不知道大數據怎么交易股票,這這里簡單說下,現在好多券商軟件支持,大數據自動化交易,也就是說,當你編寫好自己的預期策略后,由程序根據你的策略實行,自動化交易。現在名聲僅次于巴菲特的詹姆斯.西蒙斯,就是大數據量化交易的先驅,他名下的大獎章基金,就是根據大數據量化交易運行。

大數據量化交易,可以實現。一天成百上千次此交易,只要資金允許。這也是發達發達城市為什么著重研究的對象。還有大數據是未來的趨勢。電腦在對市場熱度的分析,要強于人工識別。但是論單個交易,人工肯定強于電腦,但是從現在的基金規模來看。電腦交易是主要趨勢。不管多厲害的基金經理,精力都是有限的。

目前的大數據都是借助python為主要語言編寫的,感興趣的可以看看相關方面的學習。券商對自動化交易的資金,一般是5w門檻。所以,隨著市場的發展。大數據量化交易,會慢慢普及。

以上就是本人對大數據的看法,喜歡的可以加個關注,點個贊。

很高興回答您的問題。

作為一個數據分析師,結合工作我談談我自己的看法。

首先,做數據分析首先得學習數據庫,比較數據是最基本的***。

其次,是數據分析相關的理論,為建模或者進行進一步分析打基礎。代數和統計知識要求較高。

再次,學習各種軟件。Excel是最最最基本的工具,各種函數、插件的學習;SPSS、R至少掌握一種吧,個人認為SPSS更容易上手,當然每個行業有自己相對認可的工具;Python建議掌握,很強大的工具,清洗數據、建模、可視化、爬蟲等等都可以完成。最后建議掌握一個可視化軟件比如Tableau。當然分析完需要寫報告,不管文字功底、概括能力、審美能力,都是有要求的。

最后,模型學習,這個沒的說,要知道每個模型是用來干什么,比如決策樹做畫像是經常會用到的。

特別想說一點,數據分析不能只看數據,還要相對了解業務,脫離業務的數據分析什么都不是。

希望對您有幫助。


對于普通用戶來說,以下是一些學習數據分析的建議:

  1. 了解基礎知識:首先,學習數據分析需要掌握一些基礎知識,例如數據類型、數據結構、基本統計學概念和 Excel 等工具的基本功能。可以通過在線課程、教科書或參考書籍來學習這些基礎知識。
  2. 學習統計學和數學知識:數據分析需要涉及到很多統計學和數學的概念,例如概率、***設檢驗、回歸分析等等。因此,建議在學習數據分析前,先學習一些基礎的統計學和數學知識。
  3. 使用數據分析工具:了解如何使用數據分析工具是學習數據分析的關鍵。Excel 是一個常見的工具,而 Python 和 R 則是比較流行的編程語言。學習如何使用這些工具,并掌握一些基本的編程技能可以讓您更快地進行數據分析。
  4. 實踐練習:理論學習和工具使用只是學習數據分析的第一步,更重要的是通過實踐練習來掌握數據分析的技能。可以通過實際的數據分析項目來練習,例如使用 Excel 或 Python 對數據集進行分析。
  5. 加入社群:加入數據分析社群可以與其他學習者交流經驗,并學習其他人的技能。可以通過在線社群、網絡論壇或參加數據分析培訓班來了解更多相關知識。
  6. 選擇合適的 BI 工具:根據您的數據分析需求,選擇合適的 BI 工具。常見的 BI 工具包括 Tableau、Power BI、QlikView 等。使用 BI 工具進行數據分析可以大大簡化您的工作流程,并提高您的數據分析效率。如果您需要學習使用 BI 工具,請考慮參加培訓課程或在線教程。

學習數據分析需要一定的時間和精力, 通過堅持不懈地學習和實踐, 可以掌握這一重要的技能,并且走向高薪數據分析,數據挖掘,數據開發等崗位。

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