1. 数据处理和清洗：了解如何处理和清洗数据，包括数据去重、缺失值处理、异常值检测和处理等。
2. 数据可视化：掌握使用适当的图表和可视化工具来呈现和传达数据，以及数据可视化的原则和最佳实践。
3. 统计学基础：理解统计学的基本概念和方法，包括描述统计、概率、假设检验、回归分析等。
4. 数据分析工具和编程语言：熟悉一种或多种数据分析工具和编程语言，例如Excel、Python、R、SQL等，以便能够进行数据操作、分析和建模。
5. 数据探索和可视化技术：学习使用各种数据探索技术，例如数据透视表、数据切片和切块、关联规则挖掘等，以便发现数据中的模式和洞察。
6. 机器学习基础：了解机器学习的基本概念和常用算法，包括监督学习、无监督学习、特征工程、模型评估等。
7. 数据库知识：熟悉数据库的基本知识和SQL语言，以便处理和查询大规模数据集。
8. 商业理解和领域知识：了解所在行业或领域的基本知识和业务需求，以便将数据分析应用于实际问题解决和决策支持。
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发表于 2023-8-29 18:38:21
