北京口碑实力强大的数据分析师培训机构名单一览表

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　　数据分析师所需的技术与理论

　　A) 统计学和概率论

　　统计学和概率论可帮助您正确理解数字、回答一些相关假设并做出更好的预测。例如：

　　销售旺季的平均销量？

　　每天售出单量增长幅度是多少？

　　还有多少潜在客户准备购买的？

　　多少个咨询客户才能转化成一个下单客户？

　　购买我们产品的客户占整个市场的百分比是多少？

　　此外，还可以使用回归和时间序列等统计方法，对未来的预期销售额做出相关预测。

　　B) 数据库知识

　　在大数据时代，企业的数据都是存储在数据库中的，因此至少要熟练掌握一个或以上的数据库管理系统。市场上有许多数据库管理系统，如 Oracle、MongoDB、SQLite等。但是较常用的还是MySQL，它是评价较高的开源 DBMS，以其成熟度和可靠性而闻名。但我们如何从数据库中提取所需的数据呢？这正是SQL可以发挥作用的地方，SQL是一种专门设计用于处理大型数据库的结构化语言，检索数据效率非常高。

　　C) 统计工具

　　获得数据后，您需要知道至少一种统计工具，并利用这些统计工具对数据进行分析，常见的统计软件包括SPSS、SAS、Sage、Mathematica等。目前，任何人都可以使用Microsoft Excel进行较简单的统计分析，MS Excel 是一种电子表格，可帮助人们分析和绘制数据，它还可以执行大量复杂的数学和统计功能。

　　D) 编程语言

　　数据分析师较常用的编程语言是 Python 和 R，原因是今天生成的数据量很大，需要掌握这些编程工具才能更好地开展工作。编程语言提供了两个主要好处。首先，它可以使数据转换变得非常容易。其次，这些语言拥有丰富的库，可以帮助人们轻松地制作预测模型，例如python 中的sklearn 库。

　　E) 可视化

　　在21世纪之后，每个行业的数据都可以被可视化，它是决策者和数据分析师了解事情结果的桥梁。目前，市场上较突出的可视化工具包括 – PowerBI、Tableau 和智分析等，以下图的智分析为例，目前的图表可视化正从传统的静态报表逐渐向BI动态报表过渡，可视化能力得到进一步的加强。