学会了R、Python和各种BI工具后就觉得已经成为一名合格的数据分析师了，这根本就是错误的想法，也就会出...
SPSS、R语言、Python、SQL是面对不同的人群细分的,你需要给自己做好定位,看看你适合学习哪个软件。 SPSS spss适合经常做市场研究,进行统计工作比较多的人,比如需要对各种问卷和量表进行分析、验证算法、验证模型的可行性或者做某个领域的...
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...
简单:Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。 易学:Python极其容易上手,因为Python有极其简单的说明文档 。 速度快:Python 的底层是用 C 语言写的,很多标准库和第三方库也都是用 C 写的,运行速度非常快。 免费...
虽然数据分析的工具千万种,综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。那么,这些工具本身到底有什么特点呢? 想买翡翠?不如来这里,缅甸源头直供,... ...
进阶阶段，根据行业需求，选择R语言、SPSS或SAS。R语言在统计分析领域广泛应用，尤其在互联网行业。SPSS界面友好，适合统计训练者，而SAS在金融领域，尤其是银行业和医学统计中常见。SAS学习难度较高，且成本昂贵。Python是多功能语言，综合能力强。Numpy和Scipy提供基础矩阵和向量操作，Matplotlib用于数据可视化...
总之R和SAS是专业性比较强的统计软件,统计专业学生必备,SPSS是更大众化的统计软件,Python不是统计软件,而是一种可以用来做各种事情的语言。R和Python现在越来越受到各大公司的喜欢,也必定会成为将来的发展趋势。Python的功能可远远不止用来分析数据,它可以用来开发,建站,写个小APP什么的。我们所知道的果壳网,知乎,DRO...
Python、Stata、R、SPSS、SAS、Eviews都算比较常用的数据分析工具。 ——BAT大数据分析师&面试官 而下面这些职位的日常工作中也离不开SQL。 后端工程师:后端开发必然需要涉及数据的处理,需要通过 SQL 与数据库进行交互。 产品经理:产品经理需要了解产品的情况,而数据是最好的说明方式,了解SQL非常有利于对产品的把握...
划重点:信息系统和金融的学士学位优先,熟练使用一种或多种编程/脚本语言(例如Python,R,Java,Java)以及SQL,以分析数据产生决策。 图/Bloomberg官网,网申链接:http://t.cn/Aij7ByeS EY Risk - Internal Audit 划重点:要求熟悉以下内容:Access,SQL Server,SPSS,SAS,R,Tableau,QlikView ...
一般来说需要具备业务及管理知识和IT技术，。根据所掌握的知识不同一般分为三种类型：业务分析师，业务现状分析，用数据说明业务痛点，梳理各指标间的关系。BI工程师，和ETL打交道，主要做数据规范，数据仓库，维度建模等，业务分析师中最好的程序员。算法工程师，各种技术高能力，数学基础扎实。世界很喜欢...