數(shù)據(jù)分析師有哪些必備的技能？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

成都創(chuàng)新互聯(lián)基于分布式IDC數(shù)據(jù)中心構(gòu)建的平臺為眾多戶提供南充服務(wù)器托管 四川大帶寬租用 成都機柜租用 成都服務(wù)器租用。

　一、基礎(chǔ)篇-數(shù)據(jù)分析必備技能
　由淺入深系統(tǒng)化講解，內(nèi)容詳盡，囊括了平時學(xué)習(xí)工作中經(jīng)常用到的分析技能，特別適合對數(shù)據(jù)分析感興趣想要入門提高的人學(xué)習(xí)。握數(shù)據(jù)分析必備技能。對自己掌握知識點進行查缺補漏，幫助你掃除知識盲區(qū)、重構(gòu)知識體系。

　數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識點：

　1. 基礎(chǔ)-Excel數(shù)據(jù)可視化
　Excel經(jīng)典10種數(shù)據(jù)表；Excel函數(shù)offset的3種動態(tài)圖表；Matplotlib 5個必會基礎(chǔ)用法；Matplotlib 5種常用圖表繪制；Matplotlib 2種三維圖形繪制。

　2. 基礎(chǔ)-Python數(shù)據(jù)可視化
　JIEBA分詞繪制詞云圖；Pandas中的繪圖函數(shù)；統(tǒng)計與機器學(xué)習(xí)-散點圖矩陣；統(tǒng)計與機器學(xué)習(xí)-邏輯回歸；3步輕松繪制決策樹

　3. 進階-使用SQL實現(xiàn)數(shù)據(jù)操作
　SQL基礎(chǔ)語法；SQL表連接；SQL普通函數(shù)；SQL窗口函數(shù)；SQL優(yōu)化

　4. 進階-K-means聚類分析
　利用K-Means聚類分析做客戶分群；利用客戶關(guān)系模型對客戶進行細分；3種工具快速實現(xiàn)客戶價值分析；案例：互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)客戶價值分析

　5. 高級-數(shù)據(jù)挖掘邏輯回歸
　數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用前景；邏輯回歸預(yù)測算法；信用評分卡 ；建立評分模型流程和統(tǒng)計量；生成信用評分模型

　二、常用數(shù)據(jù)分析方法論進階
　驗證分析與建模預(yù)測，理論與實戰(zhàn)結(jié)合，特別適合缺少系統(tǒng)分析理論支撐或想深耕數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的人學(xué)習(xí)，對你進入大廠或者從事數(shù)據(jù)工作會有不少幫助。學(xué)完掌握主流的數(shù)據(jù)分析模型和方法。如何在工作中高效地輸出一份有價值的數(shù)據(jù)分析報告。

　常用數(shù)據(jù)分析方法論知識點：

　1. 數(shù)據(jù)集中趨勢
　數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)之均值、中位數(shù)、眾數(shù)、三者之間的關(guān)聯(lián)與對比

　2. 假設(shè)檢驗
　推論統(tǒng)計之假設(shè)檢驗概念；小概率事件；P-Value與顯著性水平；假設(shè)檢驗步驟

　3. 多元線性回歸程序與可視化
　Python實現(xiàn)多元線性回歸；3D可視化擬合效果

　4. 邏輯回歸模型
　模型簡介；分類思想；sigmoid函數(shù)

　5. 分類模型評估指標(biāo)

　分析模型評估之正確率、精準(zhǔn)率、召回率、F1調(diào)和平均值

　6. 數(shù)據(jù)分析基本流程之AQI分析與預(yù)測
　數(shù)據(jù)分析基本流程；流程對比理解

看完上述內(nèi)容是否對您有幫助呢？如果還想對相關(guān)知識有進一步的了解或閱讀更多相關(guān)文章，請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝您對創(chuàng)新互聯(lián)的支持。