2020-04-23 14:35发布
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。在学习数据分析的初期甚至很长一段时间，你接触到的数据都存储在关系型数据库中，需要学习SQL语言进行数据查询。关于SQL语言，强力推荐《SQL必知必会》，整本书通俗易懂，是学习SQL语言的不二之选。
学习数据库的本质就是在学习一种与数据打交道的逻辑思维与能力。编程中的很多思想都和关系型数据库、SQL相通，比如：SQL中对data进行group by的操作，这个在Excel里类似于透视表，在Python/R中也有相应的group function去处理数据。甚至在以后的进阶过程，你会接触到分布式数据库和所对应的no-SQL语句。
3.编程能力
Excel。 透视表(Pivot Table)是做数据分析的必备技能。透视表可以帮你迅速汇总数据，看到各类型数据的直观特征就像是让你站在更高的视角看待数据。作为进阶，Excel自带的函数、各种插件，以及VBA也是很好的工具。
数据分析主要步骤是：数据采集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告。
python数据分析，会网络爬虫，在数据采集这的工作基本就没有问题了；
数据处理用Python的numpy和pandas，可以作为入门的方向，dataFrame可以派上用场；掌握的理论知识，和代码工具使用方法，结合一些常见案例，自己模仿，了解原理，同时巩固第一阶段的代码工具的使用技巧；通过自己的项目经验，融汇贯通，思考如何做分析，怎么做分析，从什么角度去做，使用哪种方法更好，效率更高，对数据有一定的宏观认识，利用自己之前的积累，对数据有一定的掌控和结果输出。
数据可视化方面，用matplotlib可以实现，Python也可以做词云可视化等等，
报告撰写方面，需要多锻炼锻炼写作能力。
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，
Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它包含数据的基本处理，函数计算，数据透视表和VBA等多模块功能，可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，能够满足大部分人员的数据分析需求，各大公司都会JD里面，明确标明要求熟练掌握Excel。SQL有人...
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...
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.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。在学习数据分析的初期甚至很长一段时间，你接触到的数据都存储在关系型数据库中，需要学习SQL语言进行数据查询。关于SQL语言，强力推荐《SQL必知必会》，整本书通俗易懂，是学习SQL语言的不二之选。
学习数据库的本质就是在学习一种与数据打交道的逻辑思维与能力。编程中的很多思想都和关系型数据库、SQL相通，比如：SQL中对data进行group by的操作，这个在Excel里类似于透视表，在Python/R中也有相应的group function去处理数据。甚至在以后的进阶过程，你会接触到分布式数据库和所对应的no-SQL语句。
3.编程能力
Excel。 透视表(Pivot Table)是做数据分析的必备技能。透视表可以帮你迅速汇总数据，看到各类型数据的直观特征就像是让你站在更高的视角看待数据。作为进阶，Excel自带的函数、各种插件，以及VBA也是很好的工具。
数据分析主要步骤是：数据采集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告。
python数据分析，会网络爬虫，在数据采集这的工作基本就没有问题了；
数据处理用Python的numpy和pandas，可以作为入门的方向，dataFrame可以派上用场；掌握的理论知识，和代码工具使用方法，结合一些常见案例，自己模仿，了解原理，同时巩固第一阶段的代码工具的使用技巧；通过自己的项目经验，融汇贯通，思考如何做分析，怎么做分析，从什么角度去做，使用哪种方法更好，效率更高，对数据有一定的宏观认识，利用自己之前的积累，对数据有一定的掌控和结果输出。
数据可视化方面，用matplotlib可以实现，Python也可以做词云可视化等等，
报告撰写方面，需要多锻炼锻炼写作能力。
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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
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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...
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