数据分析学习需要掌握的技能

文 | 商业智能研究院 2022-05-17

大数据的迅猛发展使得越来越多的人加入到这一行业,数据分析便是对大数据的潜在作用进行挖掘的途径。行业的巨大需求和丰厚的报酬,吸引着一大批要来从事数据分析行业的人,在学习数据分析时,需要掌握哪些技巧和工具,数据分析的类型又是哪些。

数据分析

数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作,将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较,从而发现审计线索,搜集审计证据的过程。

需要掌握的技能

1.SQL

sql 语句的熟练掌握,这就是跟数据库打交道了,利用 sql 把数据进行提取,分析是很常见的一种方法,这是跟数据库打交道最直接的语句了。

2.Python

Python 基础知识的掌握,主要是 Python 非常擅长处理数据,Python 有很多包、方法都是可以直接调用的,作为一名数据分析师,对于一些复杂的场景,会用脚本语言进行数据分析。

3.Python 爬虫

对于这项技术的理解,掌握了会更好,数据分析师的主要工作是对于数据的理解、处理,拿到结果;对于 R 语言,也是一门脚本语言,方便处理数据的,Python 的需求是远大于 R。

4.Python 科学计算

pandas 常用于数据的清洗,把这些缺失的数据处理好,才能获得更加准确的分析;numpy 支持数组和矩阵的运算,提供了大量的数学函数库;scipy 是一个高级的科学计算库,很多数学统计的相关函数都在其中。

数据分析的类型

在统计学领域,将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中,探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

一、探索性数据分析

是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法,是对传统统计学假设检验手段的补充。

二、定性数据分析

定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”,是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据的分析。

数据分析的应用决定着大数据价值挖掘的程度,对于企业而言,先进的数据分析工具更有助于决策的准确制定。学习数据分析的过程不是一蹴而就的,它是一个持续的过程,在过程中不断学习,最终实现对数据分析的深刻了解,国内一些软件公司也对数据分析有培训课程,运用数据分析的软件Finebi、PowerBI等,都是对于企业级的商业智能分析。在学习数据分析时可以进行借鉴。

商业智能BI产品更多介绍:www.finebi.com

免费试用FineBI


本月阅读量最高的10篇文章

立即试用FineBI,还可获得更多的方案、案例和模板

免费下载和试用 >

售前咨询

服务热线

400-811-8890转1

售后咨询

在线QQ

800049425

服务热线

400-811-8890转2

投诉建议

总裁办24H投诉

173-127-81526