數(shù)據(jù)分析需要用什么技術(shù)？java還python好一點？

讓讓我們從結(jié)論開始，

問題1答案:數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以分為兩類:統(tǒng)計分析技術(shù)和數(shù)據(jù)可視化。

問題2答案:目前使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，效率更高，也更方便。

希望我做數(shù)據(jù)分析師的經(jīng)驗?zāi)軒偷侥恪?/p>

1.數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計方法對大量收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用的信息并形成結(jié)論，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的研究和總結(jié)，最后將結(jié)論應(yīng)用于行業(yè)解決實際問題的過程。

簡單來說，數(shù)據(jù)分析就是——處理數(shù)據(jù)，然后推動現(xiàn)實的優(yōu)化。

數(shù)據(jù)分析在各行各業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)、咨詢行業(yè)等的應(yīng)用。，有一個共同點。數(shù)據(jù)分析是為業(yè)務(wù)服務(wù)的，是用來解決實際運營中的問題或者探索業(yè)務(wù)優(yōu)化的空間。

明白了這一點，我們就知道數(shù)據(jù)分析不是目的，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果才是改善和優(yōu)化業(yè)務(wù)的目的。數(shù)據(jù)分析只是一個解決方案。既然是方法，就要考慮它的效果和成本(學(xué)習(xí)成本和使用成本)。

2.數(shù)據(jù)分析的技能要求就目前最熱門的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析而言，從招聘網(wǎng)站上隨機(jī)截取一些新鮮的數(shù)據(jù)分析師來招聘JD，選擇的是應(yīng)屆生，因為相對要求較低，對于學(xué)科入門應(yīng)該更有價值。

不同的公司有不同的業(yè)務(wù)，所以我們不不必太在意"工作職責(zé)"第一次。我們主要看"工作資格"。關(guān)于技能，我們可以看到有SQL，Python/R，Spark，hive，BI工具等等。

看來有很多東西要掌握，所以讓我們s通過大數(shù)據(jù)的方法看一下，獲取招聘網(wǎng)站上的招聘需求，根據(jù)工具關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率，繪制出數(shù)據(jù)分析所需的工具詞云圖:

可以看到Excel，sql，python，PPT，hive，spss等。擁有最高的評價率。同時我們可以看到還有很多其他的工具技能需求，但是這些出現(xiàn)頻率最高的工具肯定是基礎(chǔ)需求。那么我們需要掌握所有這些工具嗎？這個要看兩個方面，一個是你的工作階段，一個是作為數(shù)據(jù)分析師的方向不同。

從數(shù)據(jù)分析方法的角度，我把數(shù)據(jù)分析方向分為三個:商業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘分析、大數(shù)據(jù)分析。把每個方向?qū)?yīng)的工具和方法做成思維導(dǎo)圖如下:

可以看出，每個方向?qū)?yīng)的主要工具要求是不一樣的。一般來說，大數(shù)據(jù)分析從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)挖掘分析的技能門檻是逐漸提高的，技能要求也是疊加的，也就是說，比如數(shù)據(jù)挖掘分析師，也需要掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的工具和方法。

但這不是數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展路徑，只是數(shù)據(jù)分析的不同方向。如果你對商業(yè)數(shù)據(jù)分析非常感興趣并努力工作，如果你很有效果，有很好的數(shù)據(jù)分析思維，那么你可以往業(yè)務(wù)方向發(fā)展。只要熟練掌握SQL、Exc

有哪些Python實戰(zhàn)項目網(wǎng)站？

這是很多。我簡單介紹三個非常實用的Python實戰(zhàn)項目網(wǎng)站，感興趣的朋友可以試試:

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