데이터 분석 시작 시 파악 필요:

1, SQL (데이터베이스): 데이터베이스에서 데이터를 가져오고, 원하는 특정 데이터를 얻는 등. 가장 중요한 고려 사항이며, 이러한 문제는 모두 SQL 로 해결되므로 SQL 은 데이터 분석의 가장 기본적인 기술입니다.

엑셀: 분석가는 대부분 데이터를 분석합니다. 데이터를 분석 할 때 데이터를 파일에 넣어야합니다. 이 파일은 excel 입니다. Excel 공통 공식에 정통하고, 피벗 테이블을 만드는 법을 배우고, 어떤 데이터든지 차트를 그릴 수 있다.

3. 파이썬 또는 R 의 기초: 필수 옵션, 가산점, 데이터 마이닝 방향의 필수 옵션이며 언어는 도구보다 더 유연하고 실용적입니다.

4. 시각화 도구 학습: 만약 당신이 더 높은 수준으로 발전하고자 한다면, 위의 물건은 최대 20%, 나머지 80% 는 업무를 이해하는 능력, 목표를 분해하는 능력, 데이터 요구에 따라 더 많은 새로운 기술을 배울 수 있는 능력입니다.

확장 데이터:

데이터 분석에서 가장 중요한 것은 친숙한 프로그래밍 도구, 분석 소프트웨어 또는 통계 지식이 아니라 사용하는 통계 지식 (통계, 계량학, 시계열, 비패라메트릭 등) 뒤에 있는 원리, 가정 및 한계를 알아야 합니다. ), 다양한 데이터 분석 도구 (예: 데이터 마이닝) 가 가져올 수 있는 것, 가져올 수 없는 것, 통계 검사 결과 세트를 보고, 자신이 말할 수 있는 것, 말할 수 없는 것을 볼 수 있습니다.

이 모든 것 뒤에는' 과학적인' 논리적 틀이 필요하다. 그래야 네가 손에 들고 있는 도구의 성격을 이해할 수 있다. 너는 데이터에서 효과적인 정보를 정확하게 찾을 수 있다. 네가 모르는 도구를 마구 쌓아 분석 결과를 쌓는 것이 아니라, 이렇게 분석 결과는 쓸모없고 해롭다.

바이두 백과-데이터 분석가