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  1. 如何学习数据分析?

如何学习数据分析?

学习数据分析可以遵循以下步骤:

  1. 学习基础数学和统计学知识。从零成数据分析需要掌握一定的开始数学和统计学知识,包括概率、学营销国信营销中心电行业销售***设检验、际国际短回归分析等。话助好
  2. 学习数据分析工具。达人短信掌握一些数据分析工具,国际如Excel、从零成Python、R等,可以帮助你更好地进行数据分析。
  3. 学习数据可视化。学习数据可视化工具,如Tableau、Power BI等,可以将数据分析结果以图形化的方式呈现出来,更加直观地展示数据分析结果。
  4. 学习实践案例。通过学习实际的数据分析案例,可以更好地理解数据分析的应用场景和方法。
  5. 参加培训课程。参加一些数据分析相关的培训课程,可以加速学习过程并且获得实践经验。
  6. 扩展阅读。阅读相关的书籍、文章、博客等,可以帮助你了解更多的数据分析知识和技能。
  7. 实践练习。通过实践练习,将学到的知识应用到实际项目中,进一步巩固和提高数据分析能力。

一、数据分析前世今生

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近年来,越来越多的企业开始出现数据分析师这个岗位,无非可以分为技术类和非技术类,技术类要运用算法搭建模型,非技术类对模型结果进行可视化展现、数据报告撰写等。

二、数据分析的未来

不要把自己单纯地定义为一名数据分析师,企业不乏做表的(初级数据分析师)、搞模型的(高级数据分析师),财务做报表更厉害,程序员比你更容易上手。数据分析一定是一项必备技能,就和PPT、Excel一样,它是来***工作的,而不是工作的全部。

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三、学习路线

技术:

Excel

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SQL

谢邀

现在发达城市北上广,已经开始用大数据,运做基金了。而且门槛很高,必须金融和计算机的本科以上人员,研究生择优录取。

可见大数据,发展的力度。很多人不知道大数据怎么交易股票,这这里简单说下,现在好多券商软件支持,大数据自动化交易,也就是说,当你编写好自己的预期策略后,由程序根据你的策略实行,自动化交易。现在名声仅次于巴菲特的詹姆斯.西蒙斯,就是大数据量化交易的先驱,他名下的大奖章基金,就是根据大数据量化交易运行。

大数据量化交易,可以实现。一天成百上千次此交易,只要资金允许。这也是发达发达城市为什么着重研究的对象。还有大数据是未来的趋势。电脑在对市场热度的分析,要强于人工识别。但是论单个交易,人工肯定强于电脑,但是从现在的基金规模来看。电脑交易是主要趋势。不管多厉害的基金经理,精力都是有限的。

目前的大数据都是借助python为主要语言编写的,感兴趣的可以看看相关方面的学习。券商对自动化交易的资金,一般是5w门槛。所以,随着市场的发展。大数据量化交易,会慢慢普及。

以上就是本人对大数据的看法,喜欢的可以加个关注,点个赞。

很高兴回答您的问题。

作为一个数据分析师,结合工作我谈谈我自己的看法。

首先,做数据分析首先得学习数据库,比较数据是最基本的***。

其次,是数据分析相关的理论,为建模或者进行进一步分析打基础。代数和统计知识要求较高。

再次,学习各种软件。Excel是最最最基本的工具,各种函数、插件的学习;SPSS、R至少掌握一种吧,个人认为SPSS更容易上手,当然每个行业有自己相对认可的工具;Python建议掌握,很强大的工具,清洗数据、建模、可视化、爬虫等等都可以完成。最后建议掌握一个可视化软件比如Tableau。当然分析完需要写报告,不管文字功底、概括能力、审美能力,都是有要求的。

最后,模型学习,这个没的说,要知道每个模型是用来干什么,比如决策树做画像是经常会用到的。

特别想说一点,数据分析不能只看数据,还要相对了解业务,脱离业务的数据分析什么都不是。

希望对您有帮助。


对于普通用户来说,以下是一些学习数据分析的建议:

  1. 了解基础知识:首先,学习数据分析需要掌握一些基础知识,例如数据类型、数据结构、基本统计学概念和 Excel 等工具的基本功能。可以通过在线课程、教科书或参考书籍来学习这些基础知识。
  2. 学习统计学和数学知识:数据分析需要涉及到很多统计学和数学的概念,例如概率、***设检验、回归分析等等。因此,建议在学习数据分析前,先学习一些基础的统计学和数学知识。
  3. 使用数据分析工具:了解如何使用数据分析工具是学习数据分析的关键。Excel 是一个常见的工具,而 Python 和 R 则是比较流行的编程语言。学习如何使用这些工具,并掌握一些基本的编程技能可以让您更快地进行数据分析。
  4. 实践练习:理论学习和工具使用只是学习数据分析的第一步,更重要的是通过实践练习来掌握数据分析的技能。可以通过实际的数据分析项目来练习,例如使用 Excel 或 Python 对数据集进行分析。
  5. 加入社群:加入数据分析社群可以与其他学习者交流经验,并学习其他人的技能。可以通过在线社群、网络论坛或参加数据分析培训班来了解更多相关知识。
  6. 选择合适的 BI 工具:根据您的数据分析需求,选择合适的 BI 工具。常见的 BI 工具包括 Tableau、Power BI、QlikView 等。使用 BI 工具进行数据分析可以大大简化您的工作流程,并提高您的数据分析效率。如果您需要学习使用 BI 工具,请考虑参加培训课程或在线教程。

学习数据分析需要一定的时间和精力, 通过坚持不懈地学习和实践, 可以掌握这一重要的技能,并且走向高薪数据分析,数据挖掘,数据开发等岗位。

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