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发表于 2023-8-29 17:32:34
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1. 统计学基础：包括概率论、假设检验、置信区间、方差分析等。
2. 数据结构和算法：掌握数据结构和算法可以帮助你更好地处理和分析数据。
3. 数据库知识：了解数据库的基本概念和SQL语言，可以帮助你更好地管理和查询数据。
4. 编程语言：掌握至少一种编程语言，如Python、R等，可以帮助你更好地处理和分析数据。
5. 数据可视化：掌握数据可视化工具和技术，如Matplotlib、Tableau等，可以帮助你更好地展示和传达数据分析结果。
6. 业务领域知识：了解所分析数据的业务领域，可以帮助你更好地理解数据背后的含义和价值。 |
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