¿Cuánta capacidad de programación se requiere para el análisis de datos?
El análisis de datos generalmente no requiere habilidades de programación, pero sí habilidades de pensamiento lógico en programación:
1. Es necesario desarrollar software y programas de análisis de datos para que las personas en el puesto. Puede entenderlos directamente. Desarrollados utilizando métodos de programación, esto requiere habilidades de programación.
2. Entender los negocios. El requisito previo para participar en el trabajo de análisis de datos es comprender el negocio, es decir, estar familiarizado con el conocimiento de la industria, los negocios y los procesos de la empresa, y es mejor tener sus propios conocimientos únicos si está divorciado del conocimiento de la industria y de la experiencia comercial de la empresa. , los resultados del análisis solo estarán fuera de línea. Las cometas no tienen mucho valor de uso.
3. Entender la gestión. Por un lado, es el requisito de construir un marco de análisis de datos. Por ejemplo, para determinar las ideas de análisis, debe utilizar conocimientos teóricos de marketing, gestión y otros como guía. Será difícil construir un marco de análisis de datos y el análisis de datos posterior también será difícil de realizar. Por otro lado, la función es proporcionar sugerencias de análisis instructivas basadas en las conclusiones del análisis de datos.
4. Entender el análisis. Se refiere a dominar los principios básicos del análisis de datos y algunos métodos efectivos de análisis de datos, y ser capaz de aplicarlos de manera flexible al trabajo práctico para llevar a cabo el análisis de datos de manera efectiva. Los métodos de análisis básicos incluyen: análisis comparativo, análisis de grupo, análisis cruzado, análisis estructural, análisis de gráfico de embudo, análisis de evaluación integral, análisis factorial, análisis de correlación matricial, etc. Los métodos de análisis avanzados incluyen: análisis de correlación, análisis de regresión, análisis de conglomerados, análisis discriminante, análisis de componentes principales, análisis factorial, análisis de correspondencia, series de tiempo, etc.
5. Comprender las herramientas. Se refiere al dominio de herramientas comunes relacionadas con el análisis de datos. Los métodos de análisis de datos son teorías, y las herramientas de análisis de datos son herramientas para implementar la teoría de los métodos de análisis de datos. Al enfrentarnos a cantidades cada vez mayores de datos, no podemos confiar en calculadoras para el análisis. Debemos confiar en potentes herramientas de análisis de datos que nos ayuden a completar los datos. trabajo de análisis.
6. Entender el diseño. Comprender el diseño significa utilizar gráficos para expresar de manera efectiva las opiniones analíticas de los analistas de datos, de modo que los resultados del análisis sean claros de un vistazo. El diseño de gráficos es un tema importante, como la selección de gráficos, el diseño, la combinación de colores, etc., todo lo cual requiere dominar ciertos principios de diseño.
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