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| 目录:数据分析前世今生、数据分析的未来、学习路线、推荐书籍和网站。后台回复:资料 可获取本文提到的电子书和一些学习资料
一、数据分析前世今生
近年来,越来越多的企业开始出现数据分析师这个岗位,无非可以分为技术类和非技术类,技术类要运用算法搭建模型,非技术类对模型结果进行可视化展现、数据报告撰写等。
二、数据分析的未来
不要把自己单纯地定义为一名数据分析师,企业不乏做表的(初级数据分析师)、搞模型的(高级数据分析师),财务做报表更厉害,程序员比你更容易上手。数据分析一定是一项必备技能,就和PPT、Excel一样,它是来辅助你工作的,而不是你工作的全部。
三、学习路线
技术:
Excel
SQL
Python/Spss
可视化
理论:
数据分析思维和方法
统计学
对业务的理解
四、推荐书籍/网站
以下推荐的书籍和网站绝无任何广告嫌疑,只是自己觉得还不错分享给大家。
1、Excel学习:
没有什么推荐的书籍和网站,网上有很多大神的教程,如果时间充裕,就系统的学习一下,如果时间紧张,就用临阵用度娘也是可以解决问题的,当然,学什么都最好能够系统地学习。要记住一点,我们是用Excel进行数据分析的,所以应当从数据获取、数据处理、数据分析和输出几个方面来学习Excel。
之前的文章也有写过这方面的:
2、SQL学习
建议去W3Sschool自己学习,非常详细,附网址,https://www.w3cschool.cn/sql/。如果想要练习的话,可以从SQLZoo去练习,在线版的SQL练习教程,https://sqlzoo.net/wiki/SQL_Tutorial。书的话《SQL必知必会》还不错,很精简,基本可以满足日常表的查询和维护了,想要不仅满足于查询的话,还可以参考《深入浅出MySQL》,数据库开发、优化与管理,600多页。
3、Python学习
对于非程序员出身的新手小白来说入门很简单,精通还是不容易的。如果你仅仅是停留在用Python进行数据处理和分析的阶段上,建议《利用Python进行数据分析》这本书非常不错,不要去学python开发、python编程之类的书,Python可以用来做很多事情,但对于数据分析师而言,我们可能不需要用Python来开发什么游戏、网站等,我们只需要进行数据控制、处理、整理和分析即可,系统地学一下python中的数据科学库是非常有必要的,如:Numpy、pandas等。
4、可视化
有很多可视化的工具,用Excel可以实现可视化,powerBI、Tableau、Python也可以可视化。工具的选择是一方面,另一方面是对于图表的理解,什么场合适用什么样的图表。
5、数据分析的思维和方法
参考书籍《深入浅出数据分析》,把道理方法讲的很透彻的一本书,对于深入理解底层逻辑很友好。《谁说菜鸟不会数据分析》系列,主要是对于方法和工具使用的学习。可参考之前的文章 数据分析方法论 来大概了解。
6、统计学
《深入浅出统计学》非常棒的一本书,对于统计学的基本概念的解释非常直白到位,让小白能够清楚地理解这个公式为什么是这样子的,而不是直接摆公式。底层逻辑明白后,可以参考李航的《统计学习方法》,这是大学课本,有时间的话还是应该好好研究一下系统逻辑的。
7、对业务的理解
推荐《数据挖掘与数据化运营实战》,这本书对业务与数据分析怎么结合有很详细的说明和实例。
同时我也整理了一些学习资料和电子书,免费分享给大家,后台回复:资料 即可获取
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@作者:虾壳,在数据分析的道路上努力奔跑
@微信公众号:可乐的数据分析之路
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1. 违反法律法规的信息,主要表现为:
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6. 传播封建迷信,主要表现为:
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
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3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。
8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序
9. 其他危害行为或内容,主要表现为:
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