2021-07-05 09:54发布
1、数据处理工具:Excel
数据分析师,在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio,Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位,因此,在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。
在Excel,需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用,特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真,掌握数据主动权,全面掌控数据;Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值,轻松整合海量数据:各种图表类型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的应用可展现数据可视化效果,让数据说话。因此想从事数据分析岗位的,需要快速掌握快各种Excel数据处理与分析技巧。
2、数据库:MySQL
Excel如果能够玩的很转,能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限,如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术,一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。
3、数据可视化:Tableau & Echarts
如果说前面2条是数据处理的技术,那么在如今“颜值为王”的现在,如何将数据展现得更好看,让别人更愿意看,这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报,那么你不可能给他看单纯的数据一样,你需要让数据更直观,甚至更美观
如何理解数据可视化?像我们以前上学的时候学过的柱状图,饼状图,也是数据可视化的一种。只是在现在,简单的柱状图已经不能满足工作所需。目前比较流行的商业数据可视化工具是Tableau & Echarts。
Echarts是开源的,代码可以自己改,种类也非常丰富,这里不多做介绍,可以去创建一个工作区了解下。
4、大数据分析:SPSS & Python& HiveSQL 等
如果说Excel是“轻数据处理工具”,Mysql是“中型数据处理工具”那么,大数据分析,涉及的面就非常广泛,技术点涉及的也比较多。这也就是为什么目前互联网公司年薪百万重金难求大数据分析师的原因
大数据分析需要处理海量的数据,这对于数据分析师的工作能力要求就比较高,一般来说,大数据分析师需要会
(1)会使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。知道Hive如何在Hadoop生态系统进行数据分析工作。
(2)会一些SPSS modeler基础应用,这部分技能对应数据建模分析师
(3)何使用R语言进行数据集的创建和数据的管理等工作;会使用R语言数据可视化操作,让学员学会如何用R语言作图,如条形图、折线图和组合图等等;是R语言数据挖掘,本部分数据挖掘工程师
(4)用Python来编写网络爬虫程序,从页面中抓取数据的多种方法,提取缓存中的数据,使用多个线程和进程来进行并发抓取等
总结一下:
Excel
SQL
Python
Tableau
Power BI
虽然数据分析的工具千万种,综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。
Python,是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。
常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。
R软件
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具,但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数,从而使使用者能灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。
SPSS
SPSS是世界上最早的统计分析软件,具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能,能够读取及输出多种格式的文件。
Python、Excel、等
主要是一些常用指标数据的同比和环比,比如访客、页面浏览量、跳出率、访问深度、注册转化等,
首先打开百度推广客户端,下载指定时间的关键词数据复制到Excel表中。 接着导出对话数据和转化数据,把这两个数据关联到关键词表中(关联数据用url进行关联,需要用到两个函数,一个是Countif,用来统计对话、转化次数;一个是Vlookup,把对话、转化数对应到...
NumPy:N维数组容器SciPy:科学计算函数库Pandas:表格容器matplotlib:图表绘制scikit-learn: 机器学习相关
每日报表分析市场S量关系图(搞清楚总转的概念)市场推广部门、网络咨询客服部门、咨询师各中心部门,3者互相监督,相辅相成。1、 网咨日控表分析(日期、姓名、53kf弹出量、对话量、小于3条对话量、大于10条对话量)2、单元创意不易过多,同样单元结构可用...
一、每日数据分析没有去公司的第一件事,应该就是查看前一天的账户整体数据,了解昨天的消费情况和账户流量质量,制定当天的优化策略!1.看整体消耗数据图查看整体数据时,最主要的是看指标概况,他反映了昨天数据相对于前天数据的比较,是对昨天优化策略实施...
1.统计基础理工科的学生在本科阶段学习过概率论与数理统计,单从做数据分析的角度已经够用。其他方面,可以根据需要查看相关书籍,随时进行查漏补缺即可。个人推荐《深入浅出统计学》,可以让统计理论的学习有趣又自然。2.数据库知识关系型数据库很重要。在学...
Python代码简洁、可读性强,而且有大量的库和现成的轮子可以用(尤其是数据挖掘)。相比起来Java可能代码更多,但如果要写大项目的话Java效率和可维护性更强一些 。
这两个不一样吧,excel只能做简单的数据处理,python是做后台数据分析,像股票数据等等
数据分析是属于大数据里面的,但是要想学大数据需要先学python语言,大数据课程要学的内容包括python语言和数据分析,所以是需要学大数据的
会写基本的Sql就可以了;建议重点关注select 部分的学习,增删改根本用不上,但是类似于join ,group by这些还是要回的
属于网络营销范畴
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1、数据处理工具:Excel
数据分析师,在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio,Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位,因此,在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。
在Excel,需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用,特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真,掌握数据主动权,全面掌控数据;Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值,轻松整合海量数据:各种图表类型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的应用可展现数据可视化效果,让数据说话。因此想从事数据分析岗位的,需要快速掌握快各种Excel数据处理与分析技巧。
2、数据库:MySQL
Excel如果能够玩的很转,能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限,如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术,一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。
3、数据可视化:Tableau & Echarts
如果说前面2条是数据处理的技术,那么在如今“颜值为王”的现在,如何将数据展现得更好看,让别人更愿意看,这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报,那么你不可能给他看单纯的数据一样,你需要让数据更直观,甚至更美观
如何理解数据可视化?像我们以前上学的时候学过的柱状图,饼状图,也是数据可视化的一种。只是在现在,简单的柱状图已经不能满足工作所需。目前比较流行的商业数据可视化工具是Tableau & Echarts。
Echarts是开源的,代码可以自己改,种类也非常丰富,这里不多做介绍,可以去创建一个工作区了解下。
4、大数据分析:SPSS & Python& HiveSQL 等
如果说Excel是“轻数据处理工具”,Mysql是“中型数据处理工具”那么,大数据分析,涉及的面就非常广泛,技术点涉及的也比较多。这也就是为什么目前互联网公司年薪百万重金难求大数据分析师的原因
大数据分析需要处理海量的数据,这对于数据分析师的工作能力要求就比较高,一般来说,大数据分析师需要会
(1)会使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。知道Hive如何在Hadoop生态系统进行数据分析工作。
(2)会一些SPSS modeler基础应用,这部分技能对应数据建模分析师
(3)何使用R语言进行数据集的创建和数据的管理等工作;会使用R语言数据可视化操作,让学员学会如何用R语言作图,如条形图、折线图和组合图等等;是R语言数据挖掘,本部分数据挖掘工程师
(4)用Python来编写网络爬虫程序,从页面中抓取数据的多种方法,提取缓存中的数据,使用多个线程和进程来进行并发抓取等
总结一下:
回答: 2022-03-24 10:54
Excel
SQL
Python
Tableau
Power BI
虽然数据分析的工具千万种,综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。
Python
Python,是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。
常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。
R软件
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具,但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数,从而使使用者能灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。
SPSS
SPSS是世界上最早的统计分析软件,具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能,能够读取及输出多种格式的文件。
Python、Excel、等
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主要是一些常用指标数据的同比和环比,比如访客、页面浏览量、跳出率、访问深度、注册转化等,
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NumPy:N维数组容器SciPy:科学计算函数库Pandas:表格容器matplotlib:图表绘制scikit-learn: 机器学习相关
每日报表分析市场S量关系图(搞清楚总转的概念)市场推广部门、网络咨询客服部门、咨询师各中心部门,3者互相监督,相辅相成。1、 网咨日控表分析(日期、姓名、53kf弹出量、对话量、小于3条对话量、大于10条对话量)2、单元创意不易过多,同样单元结构可用...
一、每日数据分析没有去公司的第一件事,应该就是查看前一天的账户整体数据,了解昨天的消费情况和账户流量质量,制定当天的优化策略!1.看整体消耗数据图查看整体数据时,最主要的是看指标概况,他反映了昨天数据相对于前天数据的比较,是对昨天优化策略实施...
1.统计基础理工科的学生在本科阶段学习过概率论与数理统计,单从做数据分析的角度已经够用。其他方面,可以根据需要查看相关书籍,随时进行查漏补缺即可。个人推荐《深入浅出统计学》,可以让统计理论的学习有趣又自然。2.数据库知识关系型数据库很重要。在学...
Python代码简洁、可读性强,而且有大量的库和现成的轮子可以用(尤其是数据挖掘)。相比起来Java可能代码更多,但如果要写大项目的话Java效率和可维护性更强一些 。
这两个不一样吧,excel只能做简单的数据处理,python是做后台数据分析,像股票数据等等
数据分析是属于大数据里面的,但是要想学大数据需要先学python语言,大数据课程要学的内容包括python语言和数据分析,所以是需要学大数据的
会写基本的Sql就可以了;建议重点关注select 部分的学习,增删改根本用不上,但是类似于join ,group by这些还是要回的
属于网络营销范畴