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怎么看風之旅殺怪和收集物數據,譜系和發展歷史大致是怎么樣的

云知道譜系

重中之重是學會vlookup和數據透視表 。期間你不需要考慮優化和寫法丑陋 ， 查詢幾秒和幾分鐘對數據分析師沒區別 ， 跑數據時喝杯咖啡唄 ， 以后你跑個SVM都能去吃飯了 。排除掉數據挖掘這類高級分析 ， 不少數據分析師的平常工作之一就是監控數據觀察數據 。別說平常人 ， 數據分析師自己看數據也頭大 。
零基礎的人 ， 怎么自學數據分析？
優秀的數據分析師并不能速成 ， 但是零經驗也有零經驗的捷徑 。市面上有《七周七數據庫》 ， 《七周七編程語言》 。今天我們就《七周七學習成為數據分析師》 ， 沒錯 ， 七周 。第一周：Excel學習掌握如果Excel玩的順溜 ， 可以略過這一周 。但很多人并不會vlookup ， 所以有必要講下 。了解sum ， count ， sumif ， countif ， find ， if ， left/right ， 時間轉換等 。
excel的各類函數很多 ， 完全不需要學全 。重要的是學會搜索 。我學函數是即用即查 ， 將遇到的問題在網上搜索得到所需函數 。重中之重是學會vlookup和數據透視表 。這兩個對后續的數據轉換有幫助 。學會vlookup ， SQL中的join ， Python中的merge能很快掌握 。學會數據透視表 ， SQL中的group ， Python中的groupby也是同理 。
這兩個搞定 ， 基本10萬條以內的數據統計沒啥難度 ， 也就速度慢了點 。80%的辦公室白領都能秒殺 。網上多找些習題做 ， Excel是熟能生巧 。養成一個好習慣 ， 不要合并單元格 ， 不要過于花哨 。表格按照原始數據、加工數據 ， 圖表的類型管理 。附加學習：1、了解中文編碼utf-8 ， ascii的含義和區別2、了解單元格格式 ， 幫助你了解后期的timestamp ， date ， string ， int ， bigint ， char ， factor等各類格式 。
3、如果時間還有剩余 ， 可以看《大數據時代》 ， 培養職業興趣 。第二周：數據可視化數據分析界有一句經典名言 ， 字不如表 ， 表不如圖 。別說平常人 ， 數據分析師自己看數據也頭大 。這時就得靠數據可視化的神奇魔力了 。以上就是所謂的可視化 。排除掉數據挖掘這類高級分析 ， 不少數據分析師的平常工作之一就是監控數據觀察數據 。另外數據分析師是需要兜售自己的觀點和結論的 。
兜售的最好方式就是做出觀點清晰數據詳實的PPT給老板看 。如果沒人認同分析結果 ， 那么分析也不會被改進和優化 ， 分析師的價值在哪里？工資也就漲不了對吧 。抽空花一段時間學習可視化的基礎,如《數據之美》另外你還需要了解BI的概念 。知名的BI產品有Tableau ， Power BI ， 還有國產的FineBI等 。都有體驗版和免費版能下載 ， 網上找一點數據就能體驗可視化的魅力 。
比Excel的圖表高級多了 。BI需要了解儀表盤Dashboard的概念 ， 知道維度的聯動和鉆取 ， 知道絕大多數圖表適用的場景和怎么繪制 。比如以下FineBI制作的dashboard 。第三周：分析思維的訓練這周我們輕松一下 ， 學學理論知識 。分析思維首推大名鼎鼎的《金字塔原理》 ， 幫助數據分析師結構化思維 。如果金字塔原理讓你醍醐灌頂 ， 那么就可以學思維導圖 ， 下載一個XMind中文網站 ， 或者在線用百度腦圖 。
再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理論、六頂思考帽等框架 。這些框架都是大巧不工的經典 。你要快速成為數據分析師 ， 思考方式也得跟著改變 。網上搜咨詢公司的面試題 ， 搜Case Book 。題目用新學的思維導圖做 ， 先套那些經典框架 ， 做一遍 ， 然后去看答案對比 。因為要鍛煉數據分析能力 。所以得結合數據導向的思維 。

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