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從事數(shù)據(jù)分析需要掌握工具到何種程度,此篇文章幫你總結全了

日期:2025-01-21     瀏覽:53    來源:全國綜合學習咨訊網(wǎng)
核心提示:數(shù)據(jù)分析,橫向來看,屬于計算機與統(tǒng)計學的結合;縱向來看,始于數(shù)據(jù)、終于業(yè)務。因此需要掌握的工具/技能跨度還是比較大的,從數(shù)據(jù)流


數(shù)據(jù)分析,橫向來看,屬于計算機與統(tǒng)計學的結合;縱向來看,始于數(shù)據(jù)、終于業(yè)務。因此需要掌握的工具/技能跨度還是比較大的,從數(shù)據(jù)流轉角度來看,涵蓋從「數(shù)據(jù)倉庫→數(shù)據(jù)提取→數(shù)據(jù)分析→數(shù)據(jù)展示→數(shù)據(jù)匯報」幾個模塊,為大家梳理了各模塊涉及的工具內容,并標注重要性,供大家參考。


01 數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)分析崗位,一般不會涉及數(shù)據(jù)倉庫的搭建及維護,但對數(shù)據(jù)倉庫的了解,有助于下游數(shù)據(jù)提取,以及做一些ADS層的數(shù)倉建設,有益于自身成長。其中涉及到的工具/技巧主要涵蓋:SQL、Python、Java、Flink等。

其中SQL是*為重要的,會在下文詳細展開;Python、Java在數(shù)據(jù)處理層會應用到,Python會在下文展開,Java的優(yōu)先級不高,大家了解即可;Flink在處理實時流時會應用到,優(yōu)先級同樣不高,了解即可。


02 數(shù)據(jù)提取

數(shù)據(jù)提取是數(shù)據(jù)分析的*環(huán)節(jié),將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫中,按照指定的格式輸出出來。在這個過程中,SQL是必備工具。

SQL「重要性:五星」

非常重要!非常重要!非常重要!建議掌握程度如下。

熟練掌握增、刪、查、改等基礎語句。

熟練掌握基礎函數(shù),在遇到問題時,能夠快速檢索出用什么類型函數(shù)來解決問題。

熟練掌握語法結構,能夠寫出相對復雜的嵌套語句。

有清晰的代碼邏輯,在遇到不同類型需求時,能夠快速在腦海中形成輸出結構。


03 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)提取后,分析是日常工作的核心環(huán)節(jié),將數(shù)據(jù)加工處理,探索其中的業(yè)務價值。這里涉及的工具比較多,包含但不限于:Excel、Python、R、Spss、Eviews、Sas等。

Excel「重要性:五星」

雖然不高端,但仍然是數(shù)據(jù)分析*好用、*常用的工具。建議掌握程度如下。

熟練掌握常用函數(shù)。例如:sum、average、vlookup等。

熟練掌握常用操作技巧。例如:行列轉置、選擇性粘貼等。

熟練掌握常用快捷鍵。例如:快速刪除行列、快速篩選內容等。

了解VBA,能夠簡單實現(xiàn)Excel自動化。這一點不是必須,但對提高工作效率會有幫助。


Python「重要性:四星」

Python并不是數(shù)據(jù)分析必備工具,但卻能夠決定你的發(fā)展上限。主要應用場景涵蓋:創(chuàng)建SQL中應用的UDF函數(shù)、通過腳本快速產(chǎn)出分析報告、通過數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)出模型。建議掌握程度如下。

熟練掌握Python基礎語法、函數(shù),能夠看懂別人寫的代碼。

熟練掌握分析及挖掘常用工具包。例如:numpy、pandas、matplotlib、sklearn等。

熟悉通用的Python項目目錄結構。


R「重要性:三星」

從功能角度來說,R與Python很多功能是交叉的。R更加偏向于統(tǒng)計分析與繪圖,一般在學術研究中應用較多。對于數(shù)據(jù)分析同學,Python與R二選一即可,個人推薦前者,應用方向更廣一些。


Spss「重要性:三星」

Spss是一款數(shù)據(jù)統(tǒng)計與應用軟件,在處理「離線+中小數(shù)據(jù)量」的統(tǒng)計分析時比較好用。通過「可視化界面+點選方式」選擇不同類型的統(tǒng)計分析,例如:概率統(tǒng)計、相關分析、回歸分析等,甚至還包含了機器學習算法與文本分析等,應用方向較廣。建議掌握程度如下。

熟練掌握常用的統(tǒng)計學原理,并了解各原理中的參數(shù)含義。

了解工具能解決哪些問題,至于具體的操作細節(jié),可在用到的時候查詢。


Eviews、Sas「重要性:兩星」

Eviews和Sas在非經(jīng)濟學領域出現(xiàn)頻次不太高。Eviews主要在時間序列分析中有較多應用;而Sas主要在銀行及金融業(yè)應用較多,屬于付費軟件。這兩個工具,大家了解就好,用到的時候再深入研究。


04 數(shù)據(jù)展示

產(chǎn)出數(shù)據(jù)結論后,往往需要配合圖表進行展示,Excel、Python Matplotlib基本就可滿足需求。但如果希望配置成例行圖表,則需要通過BI軟件來完成。一般公司內部會有自己的BI平臺,而至于外部軟件,Tableau應用較為廣泛。

BI平臺操作相對比較簡單,但如果之前沒有應用過,建議下載Tableau用一用,了解一下BI平臺的一般功能,并能夠實現(xiàn)一些簡單的看板搭建(Tableau是付費的)。


05 數(shù)據(jù)匯報

數(shù)據(jù)對于業(yè)務的價值,需要通過匯報讓更多人知曉。這里PPT是*常用的工具。

PPT「重要性:五星」

只有一個原則,匯報的PPT「思路清晰+內容簡潔+突出結論」即可。

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