数据分析能力和业务能力

SQL，数据库，算法模型

统计学

数学思维，统计学、数据库、编程语言、沟通能力，理解能力、分析思维、业务知识

sql

分析工具

1.数学与统计技能
2.基本的编程技巧
3.数据整理和预处理技巧
4.数据可视化技巧
5.基本机器学习技能
6.现实世界的顶点数据分析项目的技能
7.沟通技巧
8.成为终身学习者
9.团队合作精神
10.数据分析中的道德技能

统计学

从事数据分析通常需要掌握以下几方面的基础知识:
1. 数据处理
- Excel数据处理
- SQL数据库查询
- Python/R等编程提取和清洗数据
2. 数学基础
- 统计学基础知识(分布、概率、统计推断等)
- 线性代数等数学知识
3. 数据挖掘
- 常用机器学习算法(回归、分类、聚类等)
- 神经网络/深度学习基本原理
4. 数据可视化
- Matplotlib、Tableau等可视化工具使用
- 不同图表形式及应用场景
5. 业务理解
- 了解所属行业业务模式
- 理解数据来源和意义
6. 模型评估
- 准确率、精确率、召回率等指标
- 过拟合和欠拟合、模型选择
7. 工具熟练运用
- Python数据分析库(Numpy、Pandas等)
- Jupyter Notebook等工具使用
这些知识的掌握可以帮助从事数据科学研究,进行有效的数据分析与建模。同时,实际工作经验的积累也是非常重要的。