¿Cómo iniciarse en el análisis de datos?

Si desea profundizar en el análisis de datos, debe aprender las siguientes tres habilidades.

1. SQL (base de datos) procesa datos masivos. Los datos provienen de la base de datos. ¿Crear dos tablas al recuperar datos de la base de datos? ¿La relación entre las tres tablas, los datos específicos que desea, etc., y estos deben resolverse mediante SQL, por lo que SQL es la habilidad más básica para el análisis de datos?

2. Conceptos básicos de la estadística: el requisito previo para el análisis de datos es tener una idea de los datos, cómo recopilarlos, cuál es la distribución general de los datos, cuál es el cambio con el tiempo, si existe. es una dimensión de tiempo y cuáles son los datos? ¿Cuál es el valor promedio, cuáles son los valores máximo y mínimo de los datos, correlación y regresión de datos, análisis y predicción de series de tiempo, etc.? Esto también requiere habilidades estadísticas. Bueno.

3. Conceptos básicos de Python o R: esto es imprescindible. Aprender una herramienta técnica es el umbral para los analistas de datos de nivel básico.

Información ampliada

1. Dirección de análisis de datos

Dirección de minería de datos: es muy fácil convertirse en analista de datos con dirección de minería de datos en uno o dos meses. Difícil. Para realizar minería de datos, es indispensable tener una base profunda y sólida. Conocimiento de lenguajes de programación básicos, algoritmos, estructuras de datos y estadísticas. Hay tres métodos comúnmente utilizados para el análisis de datos mediante minería de datos: clasificación, análisis de regresión, agrupamiento, etc. Extraen datos desde diferentes perspectivas.

Análisis de regresión: el método de análisis de regresión refleja las características temporales de los valores de los atributos en la base de datos de transacciones, genera una función que asigna elementos de datos a una variable predictiva de valor real y descubre la dependencia entre variables o atributos, sus principales temas de investigación incluyen características de tendencia de secuencias de datos, predicción de secuencias de datos y correlaciones entre datos.

Dirección empresarial: debe tener una gran conciencia empresarial, ser muy sensible a los datos y dominar algunas rutinas de modelos de análisis empresarial de uso común. Los puestos que las empresas suelen contratar son: análisis empresarial, operaciones de datos e investigación de usuarios. , análisis estratégico, etc. espera.

2. Libros de referencia recomendados para el análisis de datos introductorio

"Growth Hacking", "Análisis de sitios web en la práctica", "Análisis de datos ajustados", "Análisis de datos en profundidad", " Cerveza y pañales" ", "El encanto de los datos", "Contar historias con datos".