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Python:数据分析师需要技能有什么?

如今社会,各行各业都需要进行数据分析,企业需要大量专业人才来分析挖掘数据的价值,来提升企业利润。那么,学习Python中,数据分析师需要技能有什么?

由浅入深系统化讲解,内容详尽,囊括了平时学习工作中经常用到的分析技能,特别适合对数据分析感兴趣想要入门提高的人学习。掌握数据分析必备技能,对自己掌握知识点进行查漏补缺,帮助你扫除知识盲区,重构知识体系。

数据分析基础知识点:

1. 基础-Excel数据可视化

Excel经典10种数据表;Excel函数offset的3种动态图表;Matplotlib 5个必会基础用法;Matplotlib 5种常用图表绘制;Matplotlib 2种三维图形绘制。

Python金融实战课

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2. 基础-Python数据可视化

JIEBA分词绘制词云图;Pandas中的绘图函数;统计与机器学习-散点图矩阵;统计与机器学习-逻辑回归;3步轻松绘制决策树。

3. 进阶-使用SQL实现数据操作

SQL基础语法;SQL表连接;SQL普通函数;SQL窗口函数;SQL优化。

4. 进阶-K-means聚类分析

利用K-Means聚类分析做客户分群;利用客户关系模型对客户进行细分;3种工具快速实现客户价值分析;案例:互联网金融行业客户价值分析。

Python

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5. 高ji-数据挖掘逻辑回归

数据挖掘应用前景;逻辑回归预测算法;信用评分卡 ;建立评分模型流程和统计量;生成信用评分模型。

数据分析相关岗位不断增加,数据分析能力几乎成为每个岗位的必备技能,对于数据分析岗位的要求更高,掌握数据分析技能会让你在职场拥有核心竞争力。