如今社會,各行各業(yè)都需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,企業(yè)需要大量專業(yè)人才來分析挖掘數(shù)據(jù)的價值,來提升企業(yè)利潤。那么,學(xué)習(xí)Python中,數(shù)據(jù)分析師需要技能有什么?

由淺入深系統(tǒng)化講解,內(nèi)容詳盡,囊括了平時學(xué)習(xí)工作中經(jīng)常用到的分析技能,特別適合對數(shù)據(jù)分析感興趣想要入門提高的人學(xué)習(xí)。掌握數(shù)據(jù)分析*技能,對自己掌握知識點進(jìn)行查漏補缺,幫助你掃除知識盲區(qū),重構(gòu)知識體系。

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識點:

1. 基礎(chǔ)-Excel數(shù)據(jù)可視化

Excel經(jīng)典10種數(shù)據(jù)表;Excel函數(shù)offset的3種動態(tài)圖表;Matplotlib 5個必會基礎(chǔ)用法;Matplotlib 5種常用圖表繪制;Matplotlib 2種三維圖形繪制。

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2. 基礎(chǔ)-Python數(shù)據(jù)可視化

JIEBA分詞繪制詞云圖;Pandas中的繪圖函數(shù);統(tǒng)計與機器學(xué)習(xí)-散點圖矩陣;統(tǒng)計與機器學(xué)習(xí)-邏輯回歸;3步輕松繪制決策樹。

3. 進(jìn)階-使用SQL實現(xiàn)數(shù)據(jù)操作

SQL基礎(chǔ)語法;SQL表連接;SQL普通函數(shù);SQL窗口函數(shù);SQL優(yōu)化。

4. 進(jìn)階-K-means聚類分析

利用K-Means聚類分析做客戶分群;利用客戶關(guān)系模型對客戶進(jìn)行細(xì)分;3種工具快速實現(xiàn)客戶價值分析;案例:互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)客戶價值分析。

Python

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5. 高ji-數(shù)據(jù)挖掘邏輯回歸

數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用前景;邏輯回歸預(yù)測算法;信用評分卡 ;建立評分模型流程和統(tǒng)計量;生成信用評分模型。

數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗位不斷增加,數(shù)據(jù)分析能力幾乎成為每個崗位的*技能,對于數(shù)據(jù)分析崗位的要求更高,掌握數(shù)據(jù)分析技能會讓你在職場擁有核心競爭力。