【初级数据分析师需要会什么】数据分析师需要学习统计学、编程技能、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容。他们还应该熟练使用*cel,至少精通一种数据挖掘工具的语言。统计不仅仅是一场数字游戏;它是理解数据背后的故事和复杂模式的关键工具。
数据分析的重要性
数据分析的重要性不言而喻。没有数据,这只是情感上的。你说完成这个函数后可以得到任何value return,但是没有数据支持。它太弱了,没人会相信你的。但只要你说,通过完成这个项目,你可以提高一定百分比的订单转化率,并做出庄严的承诺,没有人会忽视你。毕竟,这是赤裸裸的钱。谁不爱钱呢?数据不能被观点打败;它只能被数据打败。别人根据数据得出的结论不再与你的直觉一致。即使你心里不服气,想要反驳,也还是要靠数据说话。
数据分析的方法
比较分析法是一种常用的基础分析方法。虽然它特别简单,但几乎所有的分析报告都采用了它。如与去年同期比较、与上月环比比较、目标与实际业绩比较、各*、各业务线比较、行业内竞品比较、营销效果比较等。这里需要注意的是,无论我们进行横向比较还是纵向比较,被比较的双方必须具有可比性,并且在相同的维度和粒度内。否则,它将毫无意义。
数据分析的关键点
数据质量治理
-完整性:确保没有数据缺失,通过插值、删除或模型预测等方式处理空白值(如时间序列填充)。
—准确性:排除异常值(使用3σ原理或IQR方法),验证数据源(如传感器校准)的可靠性。
—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
数据分析的工具
*cel:职场新人的*
适用场景:小数据的快速处理和基础图表的创建。
核心功能:数据透视表,VLOOKUP函数,条件格式。
2. Python:高级学习的必备工具
优点:适合处理大量数据和自动化分析过程。
核心模块:
Pandas:数据清理和组织(如处理缺失值、合并表);
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