¿Qué preparativos se necesitan para aprender big data?
1. Conocimiento de la materia: Desde la perspectiva del conocimiento profesional involucrado en el análisis de datos, los puntos principales son estos:
(1) Estadística: pruebas paramétricas, pruebas no paramétricas, regresión. análisis, etc.
(2) Matemáticas: álgebra lineal, cálculo, etc.
(3) Sociología: principalmente algunos conocimientos de estadística cuantitativa sociológica, como cuestionarios y análisis estadísticos; Hay algo de conocimiento sociológico, que es más útil para los analistas de datos dedicados al marketing.
(4) Economía y finanzas: si usted es un analista de datos dedicado a esta industria, no se necesitan muchos conocimientos económicos y financieros. diga aquí
(5) Computadora: las personas involucradas en el análisis de datos deben comprender cómo se procesan los datos que utiliza y, al mismo tiempo, comprender la estructura y los principios básicos de la base de datos, si las condiciones son suficientes. También puede tener la capacidad suficiente para extraer los datos que necesita de la base de datos (como usar SQL para realizar consultas). Esta capacidad de extraer materias primas para el análisis de datos es imprescindible para todo profesional de datos. Además, si quieres ir más allá, también debes dominar algunas habilidades de programación para poder utilizar algunas herramientas profesionales de análisis de datos que te ayuden a completar tu trabajo.
...¡Estudia mucho, aunque estés cansado, pero persevera!
2. Relacionado con el software: ¿Cuáles son las herramientas necesarias para trabajar en el análisis de datos?
(1) Tipo de informe de análisis de datos: software Microsoft Office, etc., si tiene Excel básico tablas No sé cómo procesar o incluso hacer informes PPT, así que debo decir que todavía estoy lejos de la posición del análisis de datos. La presentación de datos actual ya no es solo en forma de tablas, sino que requiere más gráficos visuales para mostrar los resultados de los datos. Por lo tanto, el software de visualización de datos es indispensable. Depende de usted. para elegir.
(2) Software de análisis de datos profesional: Office no lo es todo. Para hacer un mejor trabajo en el análisis de datos, debe poder utilizar (al menos comprender) algunos de los software de análisis de datos profesionales más utilizados. Por ejemplo, SPSS, SAS, Matlab, etc. Estos software pueden ayudarnos a completar el análisis de algoritmos o modelos profesionales, así como Python avanzado, R, etc.
(3) Base de datos: puede aprender conocimientos relacionados con bases de datos, como hive, hadoop, impala, etc.;
(3) Herramientas auxiliares: como software de mapas mentales (como como MindManager, MindNode Pro, etc.) también pueden ayudarnos a organizar muy bien nuestras ideas de análisis.
Lo más importante es: conocimiento teórico + herramientas de software + pensamiento de datos = base de análisis de datos. Finalmente, debemos aplicar estos fundamentos de análisis de datos al trabajo y los negocios reales, comprender bien la lógica empresarial y ser verdaderamente. Impulsado por el análisis de datos, la operación del sitio web y la gestión empresarial realmente pueden liberar el valor de los datos.