今天给大家分享一些前段时间收藏的资源,内容非常地多,领域也非常地广。
数据处理
巨大的数据量不是EXCEL能处理的,因此需要有一定的编程技能(主要应用到python和SQL,python学习开发都比较简单,SQL用来数据库取数。)还有必备的统计学基础、数据思维。
Python 基础知识
还在基础爬坑的同学可以瞅瞅
数据分析
有了数据还要理解数据本身代表什么,大数据隐藏什么知识,因此要结合“业务常识”判断数据是否合理。
数据可视化
可视化分为科学可视化、数据可视化、信息可视化等。数据可视化更多的是一门艺术:如何把信息以最恰当的方式呈现给希望获得这些信息的人。要充分理解这些信息究竟是什么,有什么特点,你才能较为恰当的选择采用的可视化工具。
对比类:柱状图、漏斗图、词云图、迷你图占比类:饼图、玫瑰图、矩阵树图、雷达图相比类:散点图、树状图、甘特图趋势类:折线图、面积图、瀑布图地理类:热力地图、流向地图、点地图
成长为一个数据分析师,要注意「理解」你的知识,形成一个系统,而不是像机器人一样机械地胡乱套用模型。在这个理念下训练你的编程能力
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