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数据君6年前写的数据分析交流资料,删除部分,分享给大家! 想成为数据分析方面的专家不易: 1、要会技术 存储、统计、机器学习、报表、分析、展示、可视化、编程等 2、懂市场 细分、营销、产品、用户行为、流失、欺诈、价格、广告、渠道、满意度等 3、要懂沟通并利用工具传达 同事协调、汇报的重点、对外呈现、Excel、PPT、Visio、Mindmanager、SmartDraw、PS 4、懂各类工具要熟练 SPSS、spss clementine、SAS、R、SQL、Knime、hadoop等
📷 工欲善其事,必先利其器! 数据分析也好,统计分析也好,数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析方法、手段和技能,特别是要掌握软件分析工具!我曾经说过,我的学习方法,一般是先学软件开始,再去应用,再学会理论和原理,因为是老师,再去教给别人!没有软件的方法就不去学了,因为学了也不能做,除非你自己会编程序。 ---- 下面我来简介各种我掌握或理解的大数据时代的各种数据分析工具或软件,前提是从新闻传播学领域的视角来讲,或者是针对社会科学领域的朋友、学生来讲。 掌握:小数
在写文章的迢迢征途中,你有没有 惊叹于别人文章中数据处理的行云流水! 艳羡于别人作图的高端大气! 惊讶于别人插参考文献的整齐快捷! 工欲善其事必先利其器! 今天,一篇推文,
翻译 | shawn 编辑 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【人工智能头条导读】随着人工智能的日益火热,数据科学正在变得越来越重要。数据科学的初学者常常会碰到各种概念型的面试问题,为此,加拿大 Ryerson University 一名大四学生 Jae Duk Seo 整理了一份面试问题清单,并根据自己所掌握的知识给出了回答。 要注意的是,Jae Duk Seo 并没有确保每一个答案都是尽善尽美的,但是他列出了很多参考资料,然后给出自己的思考,有时还会对自己的原答
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