【初級數(shù)據(jù)分析師需要會什么】數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)、編程技能、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)分析工具等內(nèi)容。他們還應(yīng)該熟練使用*cel,至少精通一種數(shù)據(jù)挖掘工具的語言。統(tǒng)計不僅僅是一場數(shù)字游戲;它是理解數(shù)據(jù)背后的故事和復(fù)雜模式的關(guān)鍵工具。

數(shù)據(jù)分析的重要性

數(shù)據(jù)分析的重要性不言而喻。沒有數(shù)據(jù),這只是情感上的。你說完成這個函數(shù)后可以得到任何value return,但是沒有數(shù)據(jù)支持。它太弱了,沒人會相信你的。但只要你說,通過完成這個項目,你可以提高一定百分比的訂單轉(zhuǎn)化率,并做出莊嚴(yán)的承諾,沒有人會忽視你。畢竟,這是赤裸裸的錢。誰不愛錢呢?數(shù)據(jù)不能被觀點打敗;它只能被數(shù)據(jù)打敗。別人根據(jù)數(shù)據(jù)得出的結(jié)論不再與你的直覺一致。即使你心里不服氣,想要反駁,也還是要靠數(shù)據(jù)說話。

數(shù)據(jù)分析的方法

比較分析法是一種常用的基礎(chǔ)分析方法。雖然它特別簡單,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(biāo)與實際業(yè)績比較、各*、各業(yè)務(wù)線比較、行業(yè)內(nèi)競品比較、營銷效果比較等。這里需要注意的是,無論我們進(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(nèi)。否則,它將毫無意義。

數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵點

數(shù)據(jù)質(zhì)量治理

-完整性:確保沒有數(shù)據(jù)缺失,通過插值、刪除或模型預(yù)測等方式處理空白值(如時間序列填充)。

—準(zhǔn)確性:排除異常值(使用3σ原理或IQR方法),驗證數(shù)據(jù)源(如傳感器校準(zhǔn))的可靠性。

—一致性:統(tǒng)一維度和格式(如將日期標(biāo)準(zhǔn)化為YYYY-MM-DD),建立主數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)

數(shù)據(jù)分析的工具

*cel:職場新人的*

適用場景:小數(shù)據(jù)的快速處理和基礎(chǔ)圖表的創(chuàng)建。

核心功能:數(shù)據(jù)透視表,VLOOKUP函數(shù),條件格式。

2. Python:高級學(xué)習(xí)的必備工具

優(yōu)點:適合處理大量數(shù)據(jù)和自動化分析過程。

核心模塊:

Pandas:數(shù)據(jù)清理和組織(如處理缺失值、合并表);

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