python数据分析需要学什么(《Python数据分析师》)

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　　数据分析师每天做的事情，简而言之就是用专业知识分析数据，从中提取有效信息。数据分析师使用SQL(结构化查询语言)从公司数据库中提取数据并进行分析，然后将数据结论变得通俗易懂，让公众更好地理解。根据企业获得的数据，制定公司战略，使公司利益最大化。

　　于是，很多公司都愿意高薪聘请数据分析师，成功吸引了很多求职者的目光。

　　，想要从事数据分析行业，并不是一件简单的事情。一名合格的数据分析师必须具备以下八项技能

　　 1.准备和清理数据。我来评价一下。

　　大多数数据项目都是从准备和清理数据开始的。研究表明，准备和清理数据的工作时间占据了数据分析师80%的时间。

　　，数据分析师应该从各种来源检索和准备数据，以便进行数值和分类分析。接下来，数据分析师需要清理影响分析和不一致的数据。，准备和清理数据是每个数据分析师都应该具备的关键技能。

　　 2.分析和探索数据

　　数据分析师需要分析数据来解决业务问题，把业务问题变成数据问题。，数据分析师通过对数据的转换和分析，找到了这个问题的答案。

　　数据分析的另一种形式是探索。通过探索数据的模式和趋势，数据分析师可以帮助企业降低成本，扩大利润。

　　 3.学好统计知识。

　　是所有数据分析师的必修课。学习概率统计这类课程可以帮助你避免常见的逻辑错误，从而保证分析的有效性。如果你的公司需要你做概率分析，那么你就要把概率统计这门课学好。

　　 4.创建可视化数据。

　　数据可视化使公众更容易理解数据中的趋势和模式。人类是视觉生物，大多数人无法直接从庞大的数字电子表格中找到有效信息。作为数据分析师，你要学会创建图形和图表，实现数据可视化，帮助他人理解。

　　 5.创建仪表板和报告

　　数据分析师需要通过仪表板显示构建的仪表板和生成的报告。，数据分析师需要授权决策者。授权后，被授权人可以轻松访问重要数据，以做出或修改决策。

　　 6.学会与他人交流

　　学会沟通很重要。不仅能理解别人的意思，还能让别人理解你的意思。在项目会议期间，我们需要知道上级想要什么样的分析结果。相反，当你向一个不懂技术的团队成员解释专业问题时，一定要让他明白你的意思。

　　，书面表达一定要清晰、直接、易懂。它是一种“软”技能，但我们必须掌握好它。否则，即使你的数据分析能力再强，你的分析结果也毫无价值。

　　 7.学习领域知识。

　　光有光学数据分析知识是不够的。数据分析师在哪个行业，就要多了解这个行业的专业知识。比如你去一家做医疗机械的公司，你精通数据分析，对医疗机械一窍不通，怎么做分析？

　　无论从事什么行业，如果连分析的内容都不知道，怎么谈？，我们也不必花太多时间单独学习行业知识。所谓真知来自实践。在工作的过程中，可以掌握更多的行业知识。

　　 8.学会解决问题

　　数据分析师每天都会遇到各种各样的问题。比如公司资源有限，数据不全，软件固有的问题等。这一系列问题会让数据分析师的工作更加困难。如何巧妙的解决问题，是每个数据分析师一生都需要思考的问题。

　　所以数据分析师需要做的就是坚持终身学习，不断提高自己解决问题的能力。

　　，问题是解决不了的，每解决一个问题，你都会获得相当大的满足感。

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