excel能翻译中文吗
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2022-12-02
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本文目录一览:
1、excel数据分析包括哪些知识内容?
2、数据分析需要学哪些?
3、数据分析要学习哪些
4、数据分析需要掌握哪些知识?
5、数据分析需要掌握些什么知识?
1、引入数据挖掘excel数据分析学什么的概念
简要介绍什么是数据挖掘excel数据分析学什么,介绍Excel强大的数据挖掘功能excel数据分析学什么,excel不支持的功能需要使用“加载宏”。
2、介绍简单的数据挖掘和问卷调查
介绍最基本的数据挖掘方法,即利用“平均数”这种最简单的数据统计模型,分析身边的数据或少量数据,介绍问卷调查这种收集数据的常用手段的设计技巧。通过预测商品预期价格。证明从少量样本中也能提取重要信息。
3、融入案例预估二手车价格
介绍使信用回归分析进行预测和因子分析的知识,多重回归分析是预估数值和分析因子时非常有效的统计方法,是多变量分析中最常用的统计方法之一.本章以“拍卖行的二手车数据”为例对其进行解说。数据包含定性数据和定量数据,统称为“混合型数据”、经常出现在商务领域中。
4、内容涉及求最优化的问题“规划求解”
Excel支持“规划求解”这个强大的工具。经营管理中经常遇到如何利用有限的资源,实现营业额和利润最大化,以及费用和成本最小化的问题.用一次方程表示约束条件和目标叫做线性规划,求解方法叫做线性规划法。
5、一起来学习分析交叉表
介绍用交叉表判断属性(年龄、性别、职业等)是否有差异的方法。用Excel的函数功能求解;用大量实例详细说明。
数据分析第一步就是要学习excelexcel数据分析学什么,从基本操作、函数公式、数据透视表、数组等等excel数据分析学什么,都要熟悉。要重点说一下excel函数公式,个人觉得函数公式是数据分析excel数据分析学什么的基础,拉个透视表实在不算啥,能熟练地运用函数公式,那才是牛人。
如果对编程很惧怕,那就直接跳过VBA,下面就是powerBI。powerBI的发展完全出乎excel数据分析学什么我的预料,因为在我看来,powerBI就是一个可视化的工具,没有什么分析功能,但是学员以及学员的老板都喜欢,我也不好说什么。 powerBI在数据整理、可视化方面做得还不错,反正现在是热点。
数据分析软件
如果是比较专业地做数据,我建议学一个工具,就是SPSS,这个是统计分析的入门级大牌软件,SPSS搞清楚excel数据分析学什么了,基本的统计概念、模型都搞清楚了。下面一个就是VBA,VBA是一个很传统老旧的工具,但是在excel环境中,超级实用。
曾经有学员跟我说,其实VBA就可以搞定大部分工作上的问题了。数据库方面也需要掌握,mysql是一个很好的选择,掌握了mysql,数据库的基本原理就清楚了。
再往下,就是专业数据分析工具了,有两个选择python和R,我个人倾向于python,python现在更流行热门一点。最后说一句,伤其五指不如断其一指,干任何事情讲的都是专业性,不太需要杂家,以上讲的工具,任何一个要做到牛人级别都很难,都需要努力学习。
数据分析所需要学习的知识:
数学知识
对于初级数据分析师来说excel数据分析学什么,则需要了解统计相关的基础性内容excel数据分析学什么,公式计算,统计模型等。当你获得一份数据集时,需要先进行了解数据集的质量,进行描述统计。
而对于高级数据分析师,必须具备统计模型的能力,线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具,SQL 是必须会的,还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用,另外,还要学会一个统计分析工具,SAS作为入门是比较好的,VBA 基本必备,SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如 Matlab)可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用,R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足,学习曲线比较陡峭。Python 适用性强,可以将分析的过程脚本化。所以,如果你想在这一领域有所发展,学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的,你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然,编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到:Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础,数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师,需要对业务有较为深入的了解,能够基于数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师,对业务有基本了解就可以,重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
逻辑思维
对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。对于高级数据分析师,逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师,罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上,还包括算法逻辑,程序逻辑等,所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上,其实包括的范围很广,做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师,能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告,能清楚地展示数据,就达到目标了。对于稍高级的数据分析师,需要使用更有效的数据分析工具,根据实际需求做出或简单或复杂,但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力,也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议,所以,你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师,需要开始独立带项目,或者和产品做一些合作,因此除了沟通能力以外,还需要一些项目协调能力。
数据分析主要需要学习:认识数据、数据基础运算:科学计算模块Numpy—基础操作、数据统计分析:科学计算模块Numpy进阶—统计分析、数据可视化基础:matplotlib基础绘图模块、数据可视化高阶:pyecharts三方库html动图绘制、表格数据操作:pandas操作表格数据、pandas进阶—数据清洗 、数据集成、数据规约等内容。
认识数据:数据的定义、数据的类型、数据的度量方式、数据来源、脏数据来源、为什么做数据处理、数据处理有哪些维度。
数据基础运算:科学计算模块Numpy—基础操作:简介、矩阵的创建、矩阵的运算、矩阵的属性、自定义数组的创建、数组的属性、特定形式数组的创建、随机数组的创建、数组的索引、数组的形状变换、数组的拆分和合并、数组运算
数据统计分析:科学计算模块Numpy进阶—统计分析:numpy文件读写、数组去重和重复、数组排序、常用统计分析函数
数据可视化基础:matplotlib基础绘图模:块折线图绘制、散点图绘制、柱状图绘制、子图绘制、直方图绘制、饼图绘制、箱线图绘制、雷达图绘制、三维图绘图、动图的绘制
数据可视化高阶:pyecharts三方库html动图绘制:yecharts简介、柱状图绘制、饼图绘制、折线图绘制、组合图绘制、流向地图绘制、中国地图绘制、世界地图绘制
表格数据操作:pandas操作表格数据:Pandas简介、DataFrame与Series的创建、DataFrame与Series属性、DataFrame索引修改、Pandas文件读写、DataFrame查询操作、DataFrame增删改操作、Pandas统计分析、Pandas时间数据、Pandas分组聚合、Pandas透视表及交叉表
pandas进阶—数据清洗 、数据集成、数据规约:认识数据处理、数据集成、数据集成-堆叠合并、数据集成-主键合并、数据集成-重叠合并、数据清洗--重复值处理、数据清洗--缺失值处理
数据分析需要掌握的知识:
1、数学知识
数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分。
对于高级数据分析师,统计模型相关知识是必备能力,线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。
2、分析工具
对于初级数据分析师,玩转Excel是必须的,数据透视表和公式使用必须熟练,VBA是加分。另外,还要学会一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。
对于高级数据分析师,使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。
3、分析思维
比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析,了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全,但一定要了解一些。
4、数据库知识
大数据大数据,就是数据量很多,Excel就解决不了这么大数据量的时候,就得使用数据库。如果是关系型数据库,比如Oracle、mysql、sqlserver等等,你还得要学习使用SQL语句,筛选排序,汇总等等。非关系型数据库也得要学习,比如:Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等,起码常用的了解一两个,比如Hbase,Mongodb,redis等。
5、开发工具及环境
比如:Linux OS、Hadoop(存储HDFS,计算Yarn)、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具Java、python等等语言工具。
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