那些牛逼的数据分析师,SQL用的到底有多溜
從各大招聘網站中可以看到,今年招聘信息少了很多,但數(shù)據(jù)分析相關崗位有一定增加,而數(shù)據(jù)分析能力幾乎已成為每個崗位的必備技能。是什么原因讓企業(yè)如此重視“數(shù)據(jù)人才”?
伴隨滴滴出行、智慧營銷等的落地商用,部分企業(yè)嘗到了數(shù)據(jù)帶來的巨額紅利,各大企業(yè)開始關注曾經“無用”的數(shù)據(jù)。
如今,企業(yè)每天會產生海量的數(shù)據(jù),BAT日均數(shù)據(jù)更是達到了PB級別。
因此,企業(yè)需要大量專業(yè)人才來分析挖掘數(shù)據(jù)的價值,以提升企業(yè)利潤。所以市場上才會出現(xiàn)如此巨大的數(shù)據(jù)人才需求??梢哉f,數(shù)據(jù)分析將是每個從業(yè)者個人能力最重要的補充,也是BAT這類大公司急招人才的必備技能。
但是一提數(shù)據(jù)分析,很多人就覺得無從下手,知識點零散總是抓不住重點,學習起來相當吃力,常常毫無頭緒,搞不清關鍵數(shù)據(jù)。
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一、基礎篇-數(shù)據(jù)分析必備技能
本部分由淺入深系統(tǒng)化講解,內容詳盡,囊括了平時學習工作中經常用到的分析技能,特別適合對數(shù)據(jù)分析感興趣想要入門提高的人學習。
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主要包含5個知識點:
1. 基礎-Excel數(shù)據(jù)可視化??
Excel經典10種數(shù)據(jù)表;Excel函數(shù)offset的3種動態(tài)圖表;Matplotlib 5個必會基礎用法;Matplotlib 5種常用圖表繪制;Matplotlib 2種三維圖形繪制。
2. 基礎-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)計與機器學習-散點圖矩陣;統(tǒng)計與機器學習-邏輯回歸;3步輕松繪制決策樹????
3. 進階-使用SQL實現(xiàn)數(shù)據(jù)操作?
SQL基礎語法;SQL表連接;SQL普通函數(shù);SQL窗口函數(shù);SQL優(yōu)化?
4. 進階-K-means聚類分析
利用K-Means聚類分析做客戶分群;利用客戶關系模型對客戶進行細分;3種工具快速實現(xiàn)客戶價值分析;案例:互聯(lián)網金融行業(yè)客戶價值分析
5. 高級-數(shù)據(jù)挖掘邏輯回歸
數(shù)據(jù)挖掘應用前景;邏輯回歸預測算法;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
二、進階篇-常用數(shù)據(jù)分析方法論
本節(jié)內容介紹了驗證分析與建模預測,理論與實戰(zhàn)結合,特別適合缺少系統(tǒng)分析理論支撐或想深耕數(shù)據(jù)分析領域的人學習,對你進入大廠或者從事數(shù)據(jù)工作會有不少幫助。
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1. 全面掌握主流的數(shù)據(jù)分析模型和方法。
2. 指導大家如何在工作中高效地輸出一份有價值的數(shù)據(jù)分析報告。
主要包含6個知識點:
1. 數(shù)據(jù)集中趨勢?
數(shù)理統(tǒng)計基礎之均值、中位數(shù)、眾數(shù)、三者之間的關聯(lián)與對比
2. 假設檢驗?
推論統(tǒng)計之假設檢驗概念;小概率事件;P-Value與顯著性水平;假設檢驗步驟?
3. 多元線性回歸程序與可視化?
Python實現(xiàn)多元線性回歸;3D可視化擬合效果
4. 邏輯回歸模型?
模型簡介;分類思想;sigmoid函數(shù)??
5. 分類模型評估指標?
分析模型評估之正確率、精準率、召回率、F1調和平均值
6. 數(shù)據(jù)分析基本流程之AQI分析與預測?
數(shù)據(jù)分析基本流程;流程對比理解?
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總結
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