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解读 | 入门数据分析必学的四个工具(CDA知识分享)

2021-12-15

解读 | 入门数据分析必学的四个工具(CDA知识分享)

CDA数据分析师 出品

作者:徐杨老师

编辑:Mika

Hello,大家好!我是徐杨老师,今天和大家聊聊入门数据分析必学的四个工具,你知道是哪几个吗?

01、Excel

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那么第一个需要学习和掌握的就是Excel了。

基本上我们都会操作一些基本模块,会一些基本的函数:比如if函数、sum函数、甚至vlookup函数;还有数据透视表和一些常用的数据分析方法。

而且你知道吗?现在的Excel已经可以跑统计算法了。比如方差分析线性回归都已经可以用Excel来完成。

因此,如果我们只是在日常工作中进行数据分析,一个Excel完全可以帮你解决。

02、SQL

解读 | 入门数据分析必学的四个工具(CDA知识分享)

在大家可以熟练的使用Excel去随心所欲地处理各种数据、图表之后,我们就可以开始学习结构化的查询语言了。简称SQL,是一种数据库语言。可以用于存取数据以及查询、更新和管理关系型数据库系统。

SQL是所有数据分析师都必须掌握的基本功之一。

SQL学习起来最大的问题就是容易忘,几天不写就觉得手生想不起来,所以建议大家集中学习。推荐去看《Mysql必知必会》这本书,比较经典,然后可以辅助视频来学习。记得一定要多上手实践,不要只听不练。

03、Power BI

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在搞定了Excel和SQL之后,我们就要开始轻松的学习BI了。

比如Power BI,一款人人可用的数据可视化分析工具。

Power BI可以在数分钟内轻松完成数据处理和可视化。无论是电子表格、数据库还是 Hadoop大数据平台,甚至云服务,任何数据都可以轻松探索。任何人都可以使用直观明了的拖放来分析各种数据。无需编程即可深入分析。集合多个数据视图,可以进行更深入、更丰富的深入分析。

04、Python

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最后我们来说说这几年最火的数据分析工具——Python。

作为一门编程语言,可以通过调用不同的库,实现从分析到建模的所有功能。

对于数据分析师来说,主要应掌握基础语法和数据科学的模块,主要包括Numpy、Pandas 以及机器学习的库,比如statsmodels、sklearn等。

它也是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题,而不是去搞明白语言本身。

也正因为它功能强大,所以它的上手也比其他三种工具难得多。

以上就是这期的分享,希望我的解说对各位应届毕业生或者刚工作几年想转行的小伙伴有帮助!关注我,也欢迎有同样困惑的小伙伴私信我!

完 谢谢观看

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