京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
学习数据分析的第一步,是了解相关工具,那么入行数据分析,究竟要掌握哪些工具呢,让我们一起来盘点一下。
1.Excel
Excel是最基础的数据分析工具,主要学习常用函数的使用、快捷键操作、图表图形制作、数据透视表等。Excel大家都接触过,而且平常工作都会用到,学习起来会相对容易些。
2.
SQL是数据分析的核心技能之一,从Excel到SQL绝对是数据处理效率的一大进步。SQL需要重点学习聚合函数、Select,以及条件查询(Where、Group by、Order by)等内容。要学习SQL,首先要了解SQL语言的使用方法,,小伙伴们平时要多根据相关教程进行实际操作,循序渐进地掌握SQL基础知识和技巧。
3、
Python是一款功能十分强大的工具,尤其是在可视化工具里,Python算是万能的一款了,它里面包含了许多优秀的第三方库,而且在实际工作中应用也很广泛。但是Python学习是有一定门槛的,而且花费的时间成本比较高。主要学习Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等内容。所以小编建议先学完SQL再学Python,有了一定的基础,会比较容易一些。
这三大基础工具是小编根据各招聘网站上对于数据分析相关岗位的要求分析出来的,都是进入数据分析行业的必备,又想转行或者跳槽的小伙伴熟练使用这三种工具是必须。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21