Python培訓(xùn)數(shù)據(jù)分析，怎樣才能快速上手？
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數(shù)據(jù)分析，怎樣才能快速上手？我們知道python應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，從業(yè)選擇、方向也比較多，除了
人工智能的開(kāi)發(fā)外，還有python數(shù)據(jù)分析師也是受到市場(chǎng)的歡迎，那么我們?cè)鯓永脴I(yè)余時(shí)間自學(xué)python數(shù)據(jù)分析，我們?cè)趺醋霾拍芸焖偕鲜帜?
一、廣泛被應(yīng)用的數(shù)據(jù)分析
谷歌的數(shù)據(jù)分析可以預(yù)測(cè)一個(gè)地區(qū)即將爆發(fā)的流感，從而進(jìn)行針對(duì)性的預(yù)防;淘寶可以根據(jù)你瀏覽和消費(fèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為你精準(zhǔn)推薦商品;口碑極好的網(wǎng)易云音樂(lè)，通過(guò)其相似性算法，為不同的人量身定制每日歌單……
數(shù)據(jù)正在變得越來(lái)越常見(jiàn)，小到我們每個(gè)人的社交網(wǎng)絡(luò)、消費(fèi)信息、運(yùn)動(dòng)軌跡……，大到企業(yè)的銷售、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，產(chǎn)品的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)……
數(shù)據(jù)分析人才熱度也是高居不下，一方面企業(yè)的數(shù)據(jù)量在大規(guī)模的增長(zhǎng)，對(duì)于數(shù)據(jù)分析的需求與日俱增;另一方面，相比起其他的技術(shù)職位，數(shù)據(jù)分析師的候選者要少得多。
二、數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該具備哪些技能
要明確學(xué)習(xí)的路徑，最有效的方式就是看具體的職業(yè)、工作崗位對(duì)于技能的具體需求。
我們從拉勾上找了一些最具有代表性的數(shù)據(jù)分析師職位信息，來(lái)看看薪資不菲的數(shù)據(jù)分析師，到底需要哪些技能。
三、其實(shí)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)技能需求差別不大，可總結(jié)如下：
1.SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作，會(huì)基本的數(shù)據(jù)管理
2.會(huì)用Excel/SQL做基本的數(shù)據(jù)管理
3.會(huì)用腳本語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，Python or R
4.有獲取外部數(shù)據(jù)的能力，如爬蟲(chóng)
5.會(huì)基本的數(shù)據(jù)可視化技能，能撰寫(xiě)數(shù)據(jù)報(bào)告
6.熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法：以回歸分析為主
其次是數(shù)據(jù)分析的流程，一般可以按“數(shù)據(jù)獲取-數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與提取-數(shù)據(jù)預(yù)處理-數(shù)據(jù)建模與分析-數(shù)據(jù)可視化”這樣的步驟來(lái)實(shí)施一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。按照這個(gè)流程，每個(gè)部分需要掌握的細(xì)分知識(shí)點(diǎn)如下：
四、數(shù)據(jù)分析流程
高效的學(xué)習(xí)路徑是什么?就是數(shù)據(jù)分析的這個(gè)流程。按這樣的順序循序漸進(jìn)，你會(huì)知道每個(gè)部分需要完成的目標(biāo)是什么，需要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)點(diǎn)，哪些知識(shí)是暫時(shí)不必要的。
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