数据分析需要学哪些？

数据分析需要学哪些

毕业论文写作在选择数据分析方法时，我们需要考虑以下几个因素：1、研究目的与问题：我们需要明确研究的目的和要解决的问题，从而确定需要使用哪些指标和统计方法。2、数据类型与特点：我们需......接下来具体说说

数据分析岗位需要具备哪些技能？北京那里可以培训数据分析

数据分析岗位需要具备哪些技能？北京那里可以培训数据分析

近几年互联网行业进入大数据时代，大数据技术在许多行业都有重要作用，而目前就业市场很缺这类人才，数据分析师的就业前景很好，薪资待遇当然也不错。有很多年轻人想进入这个行业，尤其是刚毕业或者在校的大学生，像计算机专业、市场营销专业等，都可以尝试成为数据分析师。

首先要了解一点，数据分析岗位需要具备哪些技能呢？

数据分析师是一个综合型技能较强的岗位，需要熟练掌握数据分析工具（主要是EXCEL软件、MYSQL数据库、Python等），除此之外，还要掌握统计学方面的知识。这些软件或者知识点可以通过自学，或者报班学习获得。

然后要了解一下数据分析师的工作内容，其实数据分析师主要是技术岗位，需要在技术方面有特长。有部分数据分析师可能后期会转换成数据开发工程师，薪资方面要比数据分析师高不少。

最后，如果自己的基础知识比较差，那么如何才能成为一名合格的数据分析师呢？这里建议报个靠谱的培训班，学习效率会高很多，因为基础较差的人，意味着一切要从零开始，自学难度太大、耗费时间太长。

这里推荐 北京杰飞电脑培训学校 的“ 数据分析培训班 ”，为什么我要推荐这家呢，理由有两点：

1、小班教学，每个班只有3-5个人，老师基本上可以手把手教学，学习效率比较高，不用担心上课学不到东西，或者课后老师不管学生。

2、线下面授教学，不是网课教学，线下上课比网课体验更好、学习氛围也更好。

3、课程针对的是基础不好的学生，一切从零开始，课程安排的很合理，以下是部分课程的详细内容：

Excel高效数据处理与分析：

熟练掌握职场中Excel公式与复杂函数计算，提升Excel数据处理分析能力，各种商务图表制作、动态仪表盘的制作、熟练使用Excel进行数据分析，处理，从复杂的数据表中把数据进行提取汇总。

Power BI商业数据分析：

系统学习Power BI在数据清洗与整理，数据建模，可视化图表设计方面的功能

SQL数据处理：

详细学习SQL Server数据库环境搭建、创建与管理数据库、操作数据表、SQL基础、SQL函数的使用、SQL数据查询基础、SQL数据高级查询、视图的使用、存储过程、触发器、游标的使用、索引与数据完整性、维护SQL Server数据库、数据库的安全机制。

Python数据自动化处理分析：

畅销几十万册的数据分析书，不信你看完学不会！

数据为王的时代，无论是否从事数据分析岗位，都要有点数据思维和数据分析的基本功~~

不少小伙伴都问过博文菌：

怎么入门数据分析？

怎么用Python做数据分析？

怎么用Excel做数据分析？

……

对于从来没有接触过数据分析的小白来说，小蚊子数据分析团队出品的 “谁说菜鸟不会数据分析”和“漫画数据分析”系列图书 ，简直是再友好不过的数据分析入门书了！

《谁说菜鸟不会数据分析》及其后续版本图书 自上市以来，已累计拥有 几十万名 读者与粉丝，通过口口相传成为很多职场人士案头必备的参考用书。

而且《谁说菜鸟不会数据分析》还非常荣幸地获得 “年度全行业优秀畅销品” 称号，这离不开广大读者的厚爱与支持。

曾有读者告诉我们，每次阅读图书都会有新的体会与收获！

如今已经进入大数据时代，数据分析基本成为职场人士必备技能，若是将专业的数据分析知识，采用更通俗易懂的漫画形式告诉更多的读者，并且是以线条简单、可爱呆萌的火柴人漫画形式呈现，相信大家会喜欢。

于是，作者开始基于Python、SQL、Excel 这几款职场人士在工作中常用的数据分析工具撰写相应的 “漫画数据分析”系列图书 。

靠前次写论文，手把手教你选数据分析方法

毕业论文写作在选择数据分析方法时，我们需要考虑以下几个因素：

1 、研究目的与问题： 我们需要明确研究的目的和要解决的问题，从而确定需要使用哪些指标和统计方法。

2 、数据类型与特点： 我们需要了解数据的类型、特点以及分布情况，以便选择合适的方法。 3 、数据的可靠性与完整性： 我们需要确保数据的准确性和完整性，以便得出正确的结论。 4 、方法的可行性： 我们需要选择可操作性强、易于实现的方法，以确保分析的可行性和效率。接下来分别进行说明。

一、研究目的与问题

当我们在进行毕业论文的数据分析时，研究目的和问题是非常重要的因素。它们不仅决定了我们的研究方向和重点，还直接影响了我们选择的数据分析方法和后续的结果解读。在论文写作过程中， 需要时刻明确自己的研究目的与研究问题是什么 ，这样才不至于在写论文过程中，越写越偏离主题（避免跑题）。

1、研究目的

研究目的通常是一个宏观的目标 ，它是对我们想要解答的问题的总体描述。例如，我们的研究目的可能是探究某一变量对消费行为的影响因素研究，或者考察某一项政策对某一社会群体的影响等。

在本科生毕业论文写作过程中，一些比较常见的研究目的包括 差异研究、影响因素研究、指标体系构建、问卷调查研究、预测模型、满意度研究、现状类研究、试验设计等 。下面是各大研究目的下常用的一些大的研究方法：

其中影响因素研究是历年论文写作中研究较多的，原因可能在于这种类型的研究在各种领域都非常普遍，所以可进行研究的内容就很多。同时研究影响因素的相关方法都比较简单，模型也比较清晰易懂，对于靠前次写毕业论文的同学比较友好。

2、研究问题

研究问题则是研究目的的具体化 ，它通常以疑问句的形式出现，用以引导我们进行数据分析。一个大的研究目的会对应很多个小的研究问题，尤其是最开始拿到数据时，都会先进行基本的描述分析，掌握数据基本特征，为后续分析做铺垫。

例如，我们的一个小的研究问题可能是：“不同收入水平人群的消费水平是否有差异？”那么对应的我们就应该使用卡方检验进行差异性分析。对应上面讲到的一些研究目的，将方法进行展开介绍。

一、差异研究

常见的差异关系研究方法包括 方差分析、 t 检验、卡方检验、非参数检验 。

二、影响因素研究

相关分析 常在回归模型分析前使用； 线性回归和 logistic 回归 分别对应不同类型Y进行回归模型分析； 主成分分析和因子分析 常用于信息浓缩和数据降维； 中介效应和调节效应 是基于回归模型进行更深层次研究； 路径分析和结构方程模型 用于研究多个潜变量之间的影响关系，对于模型的结构有很高的要求。 三、指标体系构建

毕业论文中评价指标体系构建包括两大部分内容，分别是权重计算和优劣评价。其中权重计算方法最常用的为AHP层次分析法和熵值法，优劣评价中TOPSIS法和模糊综合评价比较常用。 四、问卷调查研究

问卷调查研究类通常分为两大类： 量表类问卷和非量表类问卷 ，分析思路框架：

五、预测模型

预测类模型常用有三大类： 时间序列类预测方法 ，如指数平滑法和灰色预测模型； 回归类预测方法 ，包括线性回归、logistic回归、非线性回归等，它们通过建立数学模型来预测数值结果； 机器学习类预测方法 ，如决策树、随机森林和神经网络等。

六、满意度研究

满意度研究通常涉及收集和分析客户对产品或服务的反馈，以了解客户的需求和期望，评估产品或服务的质量和满足客户需求的能力，以及提出改进产品或服务的建议。常用的方法有四分图（象限图）、KANO模型、层次分析法、结构方程模型、评价指标体系构建等。 七、现状政策类研究

双重差分法 是一种政策效应评估方法，它通过比较政策实施前后的变化来评估政策对目标群体或更广泛社会的影响。 倾向得分匹配 是一种用于处理选择性偏差的技术，它通过匹配控制组和实验组样本的方式，模拟一个无偏估计的实验结果，二者常用于政策评估。

八、试验设计

试验研究常通过 正交试验 的过程希望得到一个最优试验组合，使得目标结果最大或者最小。该过程可以使用 极差分析或者方差分析 得到最优试验组合。其中极差分析为直观分析法，简单易懂，方便快捷，但是不涉及变量显著性分析，如果要分析变量显著性及在何种水平上显著，应该使用多因素方差分析。

二、数据类型与特点

数据类型是每类分析方法的基石，区分好数据类型，便可找到合适的分析方法。

1、数据类型辨析

通常来讲，数据可分两大类—— 定量数据和定类数据 。区分好这两类数据，在SPSSAU中即可定位到合适的数据分析方法。二者的区别在于数字大小是否具有比较意义。

• 定量数据： 数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据。

• 定类数据： 数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女。

2、分析方法选择

SPSSAU 建议： 先描述想研究什么，用一句话描述，话里面拆开成X和Y，然后结合X与Y的数据类型，选择对应的分析方法。下面是一些比较常用的分析方法选择说明。

三、数据可靠性与完整性

在选择数据分析方法时，我们需要考虑数据的可靠性和完整性。如果数据存在缺失值、异常值将会对分析结果产生不良影响。因此，我们需要 进行数据清洗和预处理 ，以确保数据的准确性和完整性。

1、异常值处理

异常值也称离群值，其数值明显偏离它所属样本集的其余观测值。比如身高的数据中，有一人身高为5米，忽视异常值的存在可能会对建模结果产生不良影响。

检测异常值 的方法有很多种，常见的比如 描述分析法 ——在3σ原则下，异常值如超过3倍标准差，那么可以将其视为异常值； 图示法 ——比如通过箱线图、散点图进行判断等等。

异常值处理通常有以下3种方式：

2、缺失值处理

对缺失值进行处理方法通常有 删除记录、线性插值、该点线性趋势插值、不处理等 4种方法，说明如下表：

四、方法的可行性

在选择数据分析方法时，我们需要考虑方法的可行性和可操作性。一些高级的统计方法可能需要更多的计算资源和时间，因此我们需要结合自己对统计软件的掌握程度选择适合的分析方法，以便更好地完成毕业论文。

如果是统计学小白，那么推荐使用在线数据分析软件 SPSSAU 进行毕业论文数据分析。 只需要点一点就能完成复杂高级的统计方法分析。每种方法都配有相应的帮助手册与教学视频，拿出20分钟即可完成统计方法的学习以及软件的使用。

以上就是数据分析需要学哪些？的详细内容，希望通过阅读小编的文章之后能够有所收获！