数据分析需要学哪些?

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數據分析需要學哪些?

匿名提問者 2023-03-28 17:00:15

數據分析需要學哪些(xie)?

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小鋒 2023-03-28 17:00:15

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　　數據分(fen)析是一門涵蓋多(duo)種技(ji)能和工具(ju)的學(xue)科(ke)，需要學(xue)習的內容包括(kuo)但不限于(yu)以下幾個方面：

　　統計學(xue)基礎(chu)：掌握基本的統計學(xue)概念和方法，如描述統計、概率分布、假設檢驗等。

　　數(shu)(shu)據處理(li)技(ji)能：熟悉常用的(de)數(shu)(shu)據處理(li)工具(ju)和技(ji)術，如Excel、SQL、Python、R等，能夠進行數(shu)(shu)據清洗、預處理(li)、轉換等操作。

　　數據(ju)(ju)可(ke)(ke)視化(hua)：掌握(wo)數據(ju)(ju)可(ke)(ke)視化(hua)的原(yuan)理(li)和方法，熟練使用常用的可(ke)(ke)視化(hua)工具(ju)和庫，如(ru)matplotlib、ggplot2、Tableau等。

　　機器(qi)學(xue)習：了解機器(qi)學(xue)習的(de)基本概念和(he)方法，能夠使用常用的(de)機器(qi)學(xue)習算(suan)法進行(xing)數據(ju)建模和(he)預測，如(ru)回(hui)歸、分類、聚類等。

　　深(shen)度(du)學(xue)習(xi)：了解(jie)深(shen)度(du)學(xue)習(xi)的基本概(gai)念和方法，能夠使用(yong)常用(yong)的深(shen)度(du)學(xue)習(xi)框架(jia)進行模型設計和訓練，如(ru)TensorFlow、PyTorch等。

　　商業分(fen)(fen)(fen)析：了解商業分(fen)(fen)(fen)析的基本理念和方法，能夠(gou)進行市場分(fen)(fen)(fen)析、競爭分(fen)(fen)(fen)析、用戶行為分(fen)(fen)(fen)析等，為企(qi)業決策提供支持(chi)。

　　業(ye)務領(ling)域(yu)知識(shi)：對(dui)所從(cong)事的業(ye)務領(ling)域(yu)有一定的了解和認識(shi)，能夠將數據分析(xi)結(jie)果轉化(hua)為(wei)實(shi)際業(ye)務問(wen)題的解決方案。

　　需(xu)要注意的(de)是，數據分析是一(yi)個不斷發展和(he)(he)(he)演進的(de)領域，需(xu)要持(chi)續學(xue)習和(he)(he)(he)掌握(wo)新的(de)技術和(he)(he)(he)工具(ju)，不斷提高自己的(de)能力(li)水平。

其他答案

匿名(ming)用戶(hu) 2023-03-28 17:00:15

　　數(shu)據分析師(shi)(shi)是數(shu)據師(shi)(shi)的(de)(de)一種，指的(de)(de)是不(bu)同行(xing)業中(zhong)，專門從(cong)事行(xing)業數(shu)據搜集、整理(li)、分析，并依據數(shu)據做出行(xing)業研究、評(ping)估(gu)和預(yu)測的(de)(de)專業人員。
匿名(ming)用戶 2023-03-28 17:00:15

　　數(shu)據(ju)分(fen)析(xi)(xi)主要(yao)需要(yao)學(xue)習：認識數(shu)據(ju)、數(shu)據(ju)基礎運算(suan)：科(ke)學(xue)計(ji)(ji)算(suan)模(mo)塊Numpy—基礎操作(zuo)、數(shu)據(ju)統計(ji)(ji)分(fen)析(xi)(xi)：科(ke)學(xue)計(ji)(ji)算(suan)模(mo)塊Numpy進階(jie)(jie)—統計(ji)(ji)分(fen)析(xi)(xi)、數(shu)據(ju)可視化基礎：matplotlib基礎繪圖模(mo)塊、數(shu)據(ju)可視化高階(jie)(jie)：pyecharts三方庫(ku)html動圖繪制(zhi)、表(biao)格數(shu)據(ju)操作(zuo)：pandas操作(zuo)表(biao)格數(shu)據(ju)、pandas進階(jie)(jie)—數(shu)據(ju)清洗、數(shu)據(ju)集成、數(shu)據(ju)規約等(deng)內容。