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python数据分析与挖掘实战,银行的数据分析是做什么

来源:整理 时间:2022-04-16 13:13:35 编辑:教育知识 手机版

数据分析最主要的是要有数学知识,它是数据分析师的基础知识。如果你熟悉银行的组织结构,你就会发现,这个岗位职级的下限是很高的。在金融行业里,工资分布大致的方向应该是:信托>证券>银行>保险,在我国,银行业在金融行业中是处于主体地位的,说白了就是银行手中有最多的钱、最优质的客户、最好的资源。

做数据分析需要学什么?

做数据分析需要学什么

数据分析最主要的是要有数学知识,它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。而对于数据挖掘工程师,除了统计学以外,各类算法也需要熟练使用,对数学的要求是最高的。

所以数据分析并非一定要数学能力非常好才能学习,只要看你想往哪个方向发展,数据分析也有偏“文”的一面,特别是女孩子,可以往文档写作这一方向发展。其次是要学习使用分析工具。熟练掌握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。

三,编程语言对于初级数据分析师,会写SQL查询,有需要的话写写Hadoop和Hive查询,基本就OK了。对于高级数据分析师,除了SQL以外,学习Python是很有必要的,用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。对于数据挖掘工程师,Hadoop得熟悉,Python/Java/C 至少得熟悉一门,Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

四,业务理解业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过,数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察,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。业务能力是优秀数据分析师必备的,如果你之前对某一行业已经非常熟悉,再学习数据分析,是非常正确的做法。刚毕业没有行业经验也可以慢慢培养,无需担心。五,逻辑思维这项能力在我之前的文章中提的比较少,这次单独拿出来说一下。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。

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