【数据分析师认证都考什么】数据分析师认证考试主要包括以下四门课程:数据预处理:数据清洗、数据整理、数据转换等方面的知识。数据分析师考试科目根据认证类型和级别不同而有所不同,主要涉及统计学、编程工具、数据处理技术和行业应用模块。

数据分析的方法

时间序列分析

特点:用于分析时间数据的趋势、周期性和季节性,回答"趋势如何变化"的问题。

方法:ARIMA模型、指数平滑法、季节分解法、GARCH模型等。

适用分析对象:适用于具有时间维度的数据集,常用于金融市场、气象数据、库存管理等领域的预测。

数据分析的专业知识

对于想要晋级成为高级数据分析师的人,你需要掌握机器学习相关知识:

特征工程的基础是:如何统计数据特征,选择不同的特征,优化模型;

基本分类算法:决策树、随机森林等。

基本的聚类算法、数据挖掘、常见机器学习算法的理解等

数据分析的关键点

-完整性:确保数据不缺失,并通过插值、删除或模型预测处理间隙(如时间序列填充)

-精度:剔除异常值(使用3σ原则或IQR方法),验证数据源可靠性(如传感器校准)

-一致性:统一维度和格式(如将日期标准化为YYYY-MM-DD),建立主数据管理系统

数据分析的关键价值

大多数人认为数据分析的价值在于解决问题,但我认为其更大的价值在于发现问题,尤其是那些尚未浮出水面的问题。Netflix的案例说明了这一点。通过分析用户行为数据,他们发现了《纸牌屋》的潜力:喜欢原版英剧的用户基数大,导演大卫.芬克尔的作品有稳定的粉丝基础,凯文.史派西主演的电影在平台上表现出色。基于这些看似无关的数据点,Netflix将赌注押在了后来改变美国电视业格局的东西上。这并不是在解决一个已知的问题,而是发现一个尚未明确的机会。

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