2. 데이터 처리 도구: Excel. 데이터 분석가, 일부 회사, 데이터 제품 관리자, 데이터 마이닝 엔지니어 등이 있습니다. 그들의 주요 및 가장 중요한 도구는 엑셀입니다. 일부 회사에서는 Visio, Xmind, PPT 등의 설계도에 대한 데이터 분석 고급 기술도 다루고 있습니다.
3. 데이터베이스: MySQL. Excel 이 잘 할 수 있다면, 데이터 양이 적은 일부 기업에게는 감당할 수 있을 것이다. 그러나 Excel 기반 데이터 처리 능력은 제한되어 있으며, 중형인터넷 회사에서는 여전히 데이터 분석직을 감당하기 어렵다. 그래서 데이터베이스 기술, 보통 Mysql 을 배워야 한다.
4. 데이터 시각화: Tableau & amp；; 스마트 소프트웨어. 처음 두 가지가 데이터 처리 기술이라면,' 얼굴값이 왕이다' 는 현재 어떻게 데이터를 더 잘 보여줄 수 있는지, 다른 사람이 더 보고 싶어할 수 있도록 하는 것도 기술적인 일이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터명언)
빅 데이터 분석: SPSS & amp；; Python & ampHiveSQL 등 Excel 을' 경량 데이터 처리 도구' 로, Mysql 을' 중형 데이터 처리 도구' 로 꼽는다면 대용량 데이터 분석은 광범위하고 기술적 포인트가 많다. 이것이 인터넷 회사들이 연봉 백만 달러를 받는 빅 데이터 분석가를 찾기 어려운 이유이기도 하다.
데이터 분석 소프트웨어가 신뢰할 수 없습니다. 스마트 비 (Smartbi) 를 시도해 봅시다. 수년간의 자체 개발 끝에 Smartbi 는 다양한 업계 데이터 분석 및 의사 결정 지원의 기능 요구 사항을 통합하는 비즈니스 인텔리전스 모범 사례 경험을 통합했습니다. 엔터프라이즈급 보고, 데이터 시각화 분석, 셀프 검색 분석, 데이터 마이닝 모델링, AI 지능형 분석 등 최종 사용자의 데이터 분석 요구를 충족합니다.
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