1, 징계 지식: 데이터 분석과 관련된 전문 지식 포인트를 보면 주로 다음과 같습니다.
(1) 통계: 매개변수 검사, 비모수 검사, 회귀 분석 등
(2) 수학: 선형 대수학, 미적분 등.
(3) 사회학: 주로 사회학의 양적 통계 지식 (예: 설문 조사, 통계 분석 등) 입니다. 마케팅에 종사하는 데이터 분석가에게 도움이 되는 사회학 지식도 있다.
(4) 경제금융: 만약 당신이 이 업계의 데이터 분석가라면, 경제금융지식이 필요하다면, 여기서는 더 이상 말하지 않겠습니다.
(5) 컴퓨터: 데이터 분석에 종사하는 사람들은 사용하는 데이터가 어떻게 처리되는지, 데이터베이스의 구조와 기본 원리를 이해해야 합니다. 또한 조건이 충분하다면 데이터베이스에서 필요한 데이터를 추출할 수 있는 충분한 능력이 있습니다 (예: SQL 로 쿼리). 이러한 데이터 추출 및 원자재 분석 능력은 각 데이터 종사자에게 필요합니다. 또한 더 멀리 가고 싶다면 프로그래밍 기술을 익혀야 합니다. 그러면 전문적인 데이터 분석 도구를 빌려서 일을 완성할 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언)
열심히 공부해라, 피곤하지만, 견지해야 한다!
소프트웨어 관련: 데이터 분석에 필요한 도구는 무엇입니까?
(1) 데이터 분석 보고서 클래스: Microsoft 사무용 소프트웨어 등 Excel 양식의 기본 조작도 처리하지 않고 PPT 보고서도 할 수 없다면, 나는 네가 데이터 분석 직위에서 아직 멀다고 말할 수 밖에 없다. 현재의 데이터 렌더링은 더 이상 단순한 표 형식이 아니라, 데이터 결과를 시각화할 수 있는 도표가 더 많기 때문에 데이터 시각화 소프트웨어가 필수적입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 데이터명언) BDP 개인판과 ECharts 를 어떻게 선택하느냐에 달려 있습니다.
(2) 전문 데이터 분석 소프트웨어: 오피스 전부는 아닙니다. 데이터 분석을 잘하려면 SPSS, SAS, Matlab 등과 같은 일반적인 전문 데이터 분석 소프트웨어 도구를 사용해야 합니다. 이러한 소프트웨어는 전문적인 알고리즘이나 모델 분석, 고급 파이썬 및 R 을 완료하는 데 도움이 됩니다.
(3) 데이터베이스: hive, Hadoop, impala 등의 데이터베이스 관련 지식을 배울 수 있습니다.
(3) 액세서빌러티: MindManager (예: MindManager, MindNode Pro 등). ) 분석 아이디어를 정리하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
가장 중요한 것은 이론 지식+소프트웨어 도구+데이터 사고 = 데이터 분석의 기초입니다. 마지막으로, 이러한 데이터 분석 기반을 실제 업무 및 업무에 적용하고, 비즈니스 논리를 잘 이해하고, 데이터 분석을 통해 웹 사이트 운영 및 비즈니스 관리를 유도하고, 데이터의 가치를 실현할 수 있도록 해야 합니다.
구이저우 () 는 대데이터 산업 기지로, 대데이터 방면의 인재 수요가 비교적 커서 취업 전망이 분명 좋을 것이다.