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解讀 | 入門數據分析必學的四個工具(CDA知識分享)
2021-12-15
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解讀 | 入門數據分析必學的四個工具(CDA知識分享)

CDA數據分析師 出品

作者:徐楊老師

編輯:Mika

Hello,大家好!我是徐楊老師,今天和大家聊聊入門數據分析必學的四個工具,你知道是哪幾個嗎?

01、Excel

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那么第一個需要學習和掌握的就是Excel了。

基本上我們都會操作一些基本模塊,會一些基本的函數:比如if函數、sum函數、甚至vlookup函數;還有數據透視表和一些常用的數據分析方法。

而且你知道嗎?現在的Excel已經可以跑統計算法了。比如方差分析、線性回歸都已經可以用Excel來完成。

因此,如果我們只是在日常工作中進行數據分析,一個Excel完全可以幫你解決。

02、SQL

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在大家可以熟練的使用Excel去隨心所欲地處理各種數據、圖表之后,我們就可以開始學習結構化的查詢語言了。簡稱SQL,是一種數據庫語言??梢杂糜诖嫒祿约安樵?、更新和管理關系型數據庫系統。

SQL是所有數據分析師都必須掌握的基本功之一。

SQL學習起來最大的問題就是容易忘,幾天不寫就覺得手生想不起來,所以建議大家集中學習。推薦去看《Mysql必知必會》這本書,比較經典,然后可以輔助視頻來學習。記得一定要多上手實踐,不要只聽不練。

03、Power BI

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在搞定了Excel和SQL之后,我們就要開始輕松的學習BI了。

比如Power BI,一款人人可用的數據可視化分析工具。

Power BI可以在數分鐘內輕松完成數據處理和可視化。無論是電子表格、數據庫還是 Hadoop大數據平臺,甚至云服務,任何數據都可以輕松探索。任何人都可以使用直觀明了的拖放來分析各種數據。無需編程即可深入分析。集合多個數據視圖,可以進行更深入、更豐富的深入分析。

04、Python

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最后我們來說說這幾年最火的數據分析工具——Python。

作為一門編程語言,可以通過調用不同的庫,實現從分析到建模的所有功能。

對于數據分析師來說,主要應掌握基礎語法和數據科學的模塊,主要包括Numpy、Pandas 以及機器學習的庫,比如statsmodels、sklearn等。

它也是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注于解決問題,而不是去搞明白語言本身。

也正因為它功能強大,所以它的上手也比其他三種工具難得多。

以上就是這期的分享,希望我的解說對各位應屆畢業生或者剛工作幾年想轉行的小伙伴有幫助!關注我,也歡迎有同樣困惑的小伙伴私信我!

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