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數據分析師有哪些必備的技能？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。
一、基礎篇-數據分析必備技能
由淺入深系統化講解，內容詳盡，囊括了平時學習工作中經常用到的分析技能，特別適合對數據分析感興趣想要入門提高的人學習。握數據分析必備技能。對自己掌握知識點進行查缺補漏，幫助你掃除知識盲區、重構知識體系。
數據分析基礎知識點：
1. 基礎-Excel數據可視化
Excel經典10種數據表；Excel函數offset的3種動態圖表；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數據可視化
JIEBA分詞繪制詞云圖；Pandas中的繪圖函數；統計與機器學習-散點圖矩陣；統計與機器學習-邏輯回歸；3步輕松繪制決策樹
3. 進階-使用SQL實現數據操作
SQL基礎語法；SQL表連接；SQL普通函數；SQL窗口函數；SQL優化
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種工具快速實現客戶價值分析；案例：互聯網金融行業客戶價值分析
5. 高級-數據挖掘邏輯回歸
數據挖掘應用前景；邏輯回歸預測算法；信用評分卡 ；建立評分模型流程和統計量；生成信用評分模型
二、常用數據分析方法論進階
驗證分析與建模預測，理論與實戰結合，特別適合缺少系統分析理論支撐或想深耕數據分析領域的人學習，對你進入大廠或者從事數據工作會有不少幫助。學完掌握主流的數據分析模型和方法。如何在工作中高效地輸出一份有價值的數據分析報告。
常用數據分析方法論知識點：
1. 數據集中趨勢
數理統計基礎之均值、中位數、眾數、三者之間的關聯與對比
2. 假設檢驗
推論統計之假設檢驗概念；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
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. 數據分析基本流程之AQI分析與預測
數據分析基本流程；流程對比理解
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