【初級數據分析師需要會(huì )什么】數據分析師需要學(xué)習統計學(xué)、編程技能、數據庫、數據分析方法、數據分析工具等內容。他們還應該熟練使用*cel,至少精通一種數據挖掘工具的語(yǔ)言。統計不僅僅是一場(chǎng)數字游戲;它是理解數據背后的故事和復雜模式的關(guān)鍵工具。

數據分析的重要性

數據分析的重要性不言而喻。沒(méi)有數據,這只是情感上的。你說(shuō)完成這個(gè)函數后可以得到任何value return,但是沒(méi)有數據支持。它太弱了,沒(méi)人會(huì )相信你的。但只要你說(shuō),通過(guò)完成這個(gè)項目,你可以提高一定百分比的訂單轉化率,并做出莊嚴的承諾,沒(méi)有人會(huì )忽視你。畢竟,這是赤裸裸的錢(qián)。誰(shuí)不愛(ài)錢(qián)呢?數據不能被觀(guān)點(diǎn)打敗;它只能被數據打敗。別人根據數據得出的結論不再與你的直覺(jué)一致。即使你心里不服氣,想要反駁,也還是要靠數據說(shuō)話(huà)。

數據分析的方法

比較分析法是一種常用的基礎分析方法。雖然它特別簡(jiǎn)單,但幾乎所有的分析報告都采用了它。如與去年同期比較、與上月環(huán)比比較、目標與實(shí)際業(yè)績(jì)比較、各*、各業(yè)務(wù)線(xiàn)比較、行業(yè)內競品比較、營(yíng)銷(xiāo)效果比較等。這里需要注意的是,無(wú)論我們進(jìn)行橫向比較還是縱向比較,被比較的雙方必須具有可比性,并且在相同的維度和粒度內。否則,它將毫無(wú)意義。

數據分析的關(guān)鍵點(diǎn)

數據質(zhì)量治理

-完整性:確保沒(méi)有數據缺失,通過(guò)插值、刪除或模型預測等方式處理空白值(如時(shí)間序列填充)。

—準確性:排除異常值(使用3σ原理或IQR方法),驗證數據源(如傳感器校準)的可靠性。

—一致性:統一維度和格式(如將日期標準化為YYYY-MM-DD),建立主數據管理系統

數據分析的工具

*cel:職場(chǎng)新人的*

適用場(chǎng)景:小數據的快速處理和基礎圖表的創(chuàng )建。

核心功能:數據透視表,VLOOKUP函數,條件格式。

2. Python:高級學(xué)習的必備工具

優(yōu)點(diǎn):適合處理大量數據和自動(dòng)化分析過(guò)程。

核心模塊:

Pandas:數據清理和組織(如處理缺失值、合并表);

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