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学习数据分析可以遵循以下步骤:
一、数据分析前世今生
(图片来源网络,侵删)近年来,越来越多的企业开始出现数据分析师这个岗位,无非可以分为技术类和非技术类,技术类要运用算法搭建模型,非技术类对模型结果进行可视化展现、数据报告撰写等。
二、数据分析的未来
不要把自己单纯地定义为一名数据分析师,企业不乏做表的(初级数据分析师)、搞模型的(高级数据分析师),财务做报表更厉害,程序员比你更容易上手。数据分析一定是一项必备技能,就和PPT、Excel一样,它是来***工作的,而不是工作的全部。
(图片来源网络,侵删)三、学习路线
技术:
Excel
(图片来源网络,侵删)SQL
谢邀
现在发达城市北上广,已经开始用大数据,运做基金了。而且门槛很高,必须金融和计算机的本科以上人员,研究生择优录取。
可见大数据,发展的力度。很多人不知道大数据怎么交易股票,这这里简单说下,现在好多券商软件支持,大数据自动化交易,也就是说,当你编写好自己的预期策略后,由程序根据你的策略实行,自动化交易。现在名声仅次于巴菲特的詹姆斯.西蒙斯,就是大数据量化交易的先驱,他名下的大奖章基金,就是根据大数据量化交易运行。
大数据量化交易,可以实现。一天成百上千次此交易,只要资金允许。这也是发达发达城市为什么着重研究的对象。还有大数据是未来的趋势。电脑在对市场热度的分析,要强于人工识别。但是论单个交易,人工肯定强于电脑,但是从现在的基金规模来看。电脑交易是主要趋势。不管多厉害的基金经理,精力都是有限的。
目前的大数据都是借助python为主要语言编写的,感兴趣的可以看看相关方面的学习。券商对自动化交易的资金,一般是5w门槛。所以,随着市场的发展。大数据量化交易,会慢慢普及。
以上就是本人对大数据的看法,喜欢的可以加个关注,点个赞。
很高兴回答您的问题。
作为一个数据分析师,结合工作我谈谈我自己的看法。
首先,做数据分析首先得学习数据库,比较数据是最基本的***。
其次,是数据分析相关的理论,为建模或者进行进一步分析打基础。代数和统计知识要求较高。
再次,学习各种软件。Excel是最最最基本的工具,各种函数、插件的学习;SPSS、R至少掌握一种吧,个人认为SPSS更容易上手,当然每个行业有自己相对认可的工具;Python建议掌握,很强大的工具,清洗数据、建模、可视化、爬虫等等都可以完成。最后建议掌握一个可视化软件比如Tableau。当然分析完需要写报告,不管文字功底、概括能力、审美能力,都是有要求的。
最后,模型学习,这个没的说,要知道每个模型是用来干什么,比如决策树做画像是经常会用到的。
特别想说一点,数据分析不能只看数据,还要相对了解业务,脱离业务的数据分析什么都不是。
希望对您有帮助。
对于普通用户来说,以下是一些学习数据分析的建议:
学习数据分析需要一定的时间和精力, 通过坚持不懈地学习和实践, 可以掌握这一重要的技能,并且走向高薪数据分析,数据挖掘,数据开发等岗位。
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俺也是有底线滴
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