大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于linux学习手把手的问题,于是小编就整理了1个相关介绍linux学习手把手的解答,让我们一起看看吧。
如何学习数据分析?
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,它是来辅助工作的,而不是工作的全部。
三、学习路线
技术:
SQL
优秀的数据分析师并不能速成,但是零经验也有零经验的捷径。
市面上有《七周七数据库》,《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》,没错,七周。
第一周:Excel学习掌握
如果Excel玩的顺溜,可以略过这一周。但很多人并不会vlookup,所以有必要讲下。
了解sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,时间转换等。excel的各类函数很多,完全不需要学全。重要的是学会搜索。我学函数是即用即查,将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。
重中之重是学会vlookup和数据***表。这两个对后续的数据转换有帮助。
学会vlookup,SQL中的join,python中的merge能很快掌握。
学会数据***表,SQL中的group,Python中的groupby也是同理。
这两个搞定,基本10万条以内的数据统计没啥难度,也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀。
网上多找些习题做,Excel是熟能生巧。
学习数据分析可以遵循以下步骤:
- 学习基础数学和统计学知识。数据分析需要掌握一定的数学和统计学知识,包括概率、***设检验、回归分析等。
- 学习数据分析工具。掌握一些数据分析工具,如Excel、Python、R等,可以帮助你更好地进行数据分析。
- 学习数据可视化。学习数据可视化工具,如Tableau、Power BI等,可以将数据分析结果以图形化的方式呈现出来,更加直观地展示数据分析结果。
- 学习实践案例。通过学习实际的数据分析案例,可以更好地理解数据分析的应用场景和方法。
- 参加培训课程。参加一些数据分析相关的培训课程,可以加速学习过程并且获得实践经验。
- 扩展阅读。阅读相关的书籍、文章、博客等,可以帮助你了解更多的数据分析知识和技能。
- 实践练习。通过实践练习,将学到的知识应用到实际项目中,进一步巩固和提高数据分析能力。
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。
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