面部识别|干货!每个数据分析师都应该具备的10项关键技能

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在数据分析领域取得成功所需的最重要技能是什么?我看到这个问题无处不在——论坛、社交媒体 , 甚至在聊天平台上!那么 , 正确的答案是什么呢?正如您可能已经猜到的那样 , 答案就是需要多种技能的结合 , 因为数据分析是一个广泛的领域 , 而不是仅仅只靠一个技能 。 但您可以掌握里面的一些关键技能 , 以确保您成为优秀的数据分析师 。

在本文中 , 我们将探讨数据分析师所需的最重要技能 。 请记住 , 此列表并不详尽 , 但涵盖了数据分析师应该掌握的绝对核心技能 。
目录
1、数据分析师所需的技术与理论
统计学和概率论
数据库知识
统计工具
编程语言
可视化
2、数据分析师所需的软技能
沟通
批判性思维
好奇心
解决问题
终身学习
让我们看看成为优秀的数据分析师所需的技术和理论技能有哪些 。
A) 统计学和概率论

统计学和概率论可帮助您正确理解数字、回答一些相关假设并做出更好的预测 。 例如:
销售旺季的平均销量?
每天售出单量增长幅度是多少?
还有多少潜在客户准备购买的?
多少个咨询客户才能转化成一个下单客户?
购买我们产品的客户占整个市场的百分比是多少?
此外 , 还可以使用回归和时间序列等统计方法 , 对未来的预期销售额做出相关预测 。
B) 数据库知识
在大数据时代 , 企业的数据都是存储在数据库中的 , 因此至少要熟练掌握一个或以上的数据库管理系统 。 市场上有许多数据库管理系统 , 如 Oracle、MongoDB、SQLite等 。 但是最常用的还是MySQL , 它是评价最高的开源 DBMS , 以其成熟度和可靠性而闻名 。 但我们如何从数据库中提取所需的数据呢?这正是SQL可以发挥作用的地方 , SQL是一种专门设计用于处理大型数据库的结构化语言 , 检索数据效率非常高 。

C) 统计工具
获得数据后 , 您需要知道至少一种统计工具 , 并利用这些统计工具对数据进行分析 , 常见的统计软件包括SPSS、SAS、Sage、Mathematica等 。 目前 , 任何人都可以使用Microsoft Excel进行最简单的统计分析 , MS Excel 是一种电子表格 , 可帮助人们分析和绘制数据 , 它还可以执行大量复杂的数学和统计功能 。

D) 编程语言
数据分析师最常用的编程语言是 Python 和 R , 原因是今天生成的数据量很大 , 需要掌握这些编程工具才能更好地开展工作 。 编程语言提供了两个主要好处 。 首先 , 它可以使数据转换变得非常容易 。 其次 , 这些语言拥有丰富的库 , 可以帮助人们轻松地制作预测模型 , 例如python 中的sklearn 库 。

E) 可视化