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数据分析师有哪些必备的技能？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
一、基础篇-数据分析必备技能
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。握数据分析必备技能。对自己掌握知识点进行查缺补漏，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。
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
5. 高级-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
二、常用数据分析方法论进阶
验证分析与建模预测，理论与实战结合，特别适合缺少系统分析理论支撑或想深耕数据分析领域的人学习，对你进入大厂或者从事数据工作会有不少帮助。学完掌握主流的数据分析模型和方法。如何在工作中高效地输出一份有价值的数据分析报告。
常用数据分析方法论知识点：
1. 数据集中趋势
数理统计基础之均值、中位数、众数、三者之间的关联与对比
2. 假设检验
推论统计之假设检验概念；小概率事件；P-Value与显着性水平；假设检验步骤
3. 多元线性回归程序与可视化
Python实现多元线性回归；3D可视化拟合效果
4. 逻辑回归模型
模型简介；分类思想；sigmoid函数
5. 分类模型评估指标
分析模型评估之正确率、精准率、召回率、F1调和平均值
6. 数据分析基本流程之AQI分析与预测
数据分析基本流程；流程对比理解
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