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1.统计学和数学基础: 理解概率论、统计推断、线性代数和微积分等数学概念对于分析数据和解释结果至关重要。

2.编程技能: 掌握至少一种编程语言(如 Python 、 R 、 SQL 或 Java)和相关的库和框架，以便处理、清洗、转换和存储数据。

3.数据清洗和预处理: 能够识别和处理缺失值、异常值、重复值和错误数据，确保数据的质量和一致性。

4.数据可视化: 使用图表、图形和其他可视化工具来展示和解释数据，帮助他人理解数据的含义和趋势。

1. 数据处理和清洗
2. 统计分析
3. 数据可视化
4. 业务理解
5. 沟通能力
6. 自我学习和持续改进

数据建模，数据治理，数据分析和应用能力

福气盈溢2024  

统计、bi、AI、建模

交流心得，共同成长

数据管理和处理能力,数据分析师需要掌握数据管理和处理技能，包括数据清洗、转换、整合和存储等技能。

学习bi分析，对数据集和数据结构是需要了解的。我觉得需要的是数据库专业知识，至少到部署和链接库要会吧

数据建模，数据治理，数据分析和应用能力