京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析是现下最吃香的职业,很多人都想趁这次热潮进入数据分析行业。但是,数据分析需要的是长时间的积累,需要花费我们大量时间、金钱去学习、去实践,去积累相关经验。时间的话,我们每个人都有,只需要结合自己的实际合理安排就行了,金钱方面,说实话,数据分析培训课程的费用还真不低,再加上2020疫情的影响,就更困难了。那么小编这里有一些实用的省钱小技巧,可以帮助学习数据分析er减少一部分开销。
1.不建议裸辞
很多想要入行数据分析的人都会冲动之下裸辞,想要全身心投入到数据分析的学习当中,但是,这样做风险很大啊。你会发现,即使你没有工作,也不想学习,自身的拖延以及周围种种诱惑都是你学习的绊脚石。另外,裸辞之后就意味着没有了收入,租房、吃饭、购物等等,哪一项的开销都不小,经济上的压力也会对你精神上产生影响,影响学习效果。
2.学习资料的搜集
网络是个好东西,就看你懂不懂得利用了。你可以从网上搜集到各种各样的资料,包括数据分析书籍、大咖学习笔记甚至是企业的面试题等。具体的,例如,关注一些数据分析方面的公众号,经常会有:某某资源免费领,某某书籍免费赠送的活动;视频教程的话,可以去视频网站搜集,拿B站来说,上面有很多up主都会上传一些免费的课程资源以及一些数据分析职业规划的视频。另外,也可以利用拼多多、咸鱼之类的,购买一些便宜的学习资料。另外,一些社群、贴吧、论坛之类的工具也要好好利用起来,里面卧虎藏龙,不仅能找到数据分析相关学习资料,还能得到一些行业大佬的亲自指导,或者获得内推的机会也有可能。
3.拼团抢购
拼团学习不失为一种好的策略,现在很多数据分析培训机构为了吸引学员,课程都会有几人拼团几折或者减免的活动。另外618、双11期间也会有大力度的折扣,大家可以趁着这时候购买。
以上就是小编给大家分享的学习数据分析过程中的一些省钱技巧,希望对大家有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05