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内容来源：夯出奇迹所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

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可视化工具对比：JimuReport VS QuickBI

数据分析入门指南：必备技能清单数据分析的热度近年来不断上升，许多人看到其广阔的前景和相对较低的门槛，纷纷跃入这个领域。𐟓ˆ 然而，想要在数据分析领域找到一份满意的工作，仅仅有兴趣是不够的。你需要掌握一些关键的技能，如Excel、SQL、数据可视化等。𐟓Š 首先，Excel是数据分析师的基本工具。你可以通过Excelhome网站学习，那里有许多人分享他们的经验，还有免费的教程。亮虎的Excel课程则是另一个不错的选择，提供了保姆级的教程。此外，《深入浅出数据分析》这本书也是一个很好的资源，它用图文结合的方式，帮助你理解Excel的思维方式。 SQL是另一个重要的技能。虽然相对简单，但要完全掌握还是需要一定的努力。你可以在某站上找到许多资源，如戴师兄的SQL入门实战课程，以及黎曼的猜想和尚硅谷的Hive教程。刷题是提高SQL技能的好方法，牛客网和LeetCode上的题目都是不错的选择。 Python是数据分析的另一种编程语言，与R语言并驾齐驱。你可以通过孙兴华的Python分析三部曲来学习Python爬虫，以及《像计算机科学家一样思考》这本书来提升你的编程思维。 BI工具如Tableau和QuickBI也是数据分析师的重要技能。你可以在某站上找到许多相关的教程，如戴师兄的Tableau可视化和仪表盘搭建课程，以及孙兴华的PowerBI基础和函数教程。最后，业务分析也是数据分析师需要掌握的重要技能。你可以通过阅读《增长黑客》和《精益数据分析》这两本书来学习如何从业务视角进行数据分析。记住，数据分析的需求不是炒出来的，而是各行各业真实存在的需求。但重要的是，数据分析需求并不等于数据分析师的需求。你需要不断学习和实践，才能在这个领域脱颖而出。𐟌Ÿ

数据经理必看！BI全攻略𐟓Š 嘿，大家好！今天咱们聊聊数据产品经理的必修课——BI（商业智能）产品架构和项目规划。无论你是新手还是老手，这些内容都能帮你更好地理解和应用BI。一、BI产品架构𐟓Š BI产品架构其实挺清晰的，可以总结为“四横三纵”。四横分别是数据源、数据集、数据能力和数据应用；三纵则是权限、安全和API。简单来说，就是你要搞清楚你的数据从哪儿来，怎么存储和处理，最后怎么展示和应用。二、项目规划𐟓‹ 项目规划嘛，得根据你所在公司的实际情况来。一般来说，目标是帮助业务降本提效。具体怎么规划呢？按照业务目标来。主要手段包括元数据管理、分析功能、可视化和数据应用。以分析为例，你得从描述性分析到统计性分析，再到归因性分析和预测性分析。这样不仅能融合业务目标和数据内容，还能综合发挥数据的价值。三、业界竞品𐟑€ 最后，咱们来看看市面上那些竞品。这里就不一一列举了，主要说说一些常见的工具：Tableau、QuickBI、PowerBI、Excel、BDP、FineBI和Looker。每个工具都有自己的特色和优势，具体选择还得看你的需求和团队情况。希望这些内容能帮到你，让你在数据产品经理的道路上走得更稳更远！如果有任何问题或想法，欢迎留言讨论哦！

阿里人工智能训练师的全套指南今天刚参加了阿里瓴羊的人工智能训练师（高级）考试，感觉难度还行，理论部分涉及了一些Python函数。实操部分因为对QuickBI不太熟悉，有些设置没找到，不过通过应该没问题，毕竟只要60分（满分100）。今天就来聊聊人工智能训练师这个职业。什么是人工智能训练师？𐟤” 人工智能训练师是专门负责训练和优化人工智能模型的专业人员。他们的工作主要包括数据准备、模型训练和评估等方面。简单来说，就是负责喂数据给模型，让它变得更聪明。数据准备𐟓Š 数据是人工智能的基础。训练师需要收集和整理大量的数据，这些数据可能来自公司内部、公开数据集或者用户生成的数据。收集完数据后，还要进行清洗和预处理，比如去除重复数据、填补缺失值和标准化数据格式。只有经过处理的数据才能用来训练模型。模型选择与训练𐟧 准备好数据后，训练师需要选择合适的机器学习算法和模型。这取决于具体的应用场景和数据类型。常见的机器学习算法有线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等。每种算法都有其适用的场景，训练师需要根据实际需求做出判断。选择好模型后，训练师会用准备好的数据进行模型训练。这个过程通常需要大量的计算资源和时间。训练师需要监控训练过程，确保模型能够有效学习数据中的模式。训练完成后，还要对模型进行评估，以确定其性能是否达到预期。模型优化与调优𐟔犊模型训练完成后，人工智能训练师的工作并没有结束。模型的性能往往需要进一步优化。训练师会通过调整模型的参数、选择不同的特征和使用更复杂的算法来提高模型的准确性和效率。这一过程被称为模型调优。通过不断的实验和迭代，训练师可以使模型在实际应用中表现得更加出色。结果分析与报告𐟓Š 完成模型训练和优化后，需要对结果进行分析，包括评估模型在测试数据上的表现，分析模型的优缺点，并提出改进建议。训练师通常会将这些结果整理成报告，向相关团队或管理层汇报。这一环节不仅需要技术能力，还需要良好的沟通能力，以便将复杂的技术信息传达给非专业人士。总的来说，人工智能训练师是一个充满挑战和乐趣的职业。他们的工作不仅需要技术过硬，还需要对业务有深入的理解和沟通技巧。希望这篇文章能让你对人工智能训练师有更深入的了解！

如何从数据分析小白变成高手？我的亲身经历 𐟘… 说实话，光有兴趣是不够的。没有技巧和行动，学再多也会忘得一干二净。 𐟔𘠥ˆš开始的时候，很多人东学一下西学一下，结果效率低下，而且不系统，浪费时间。 𐟔” 所以，我建议大家在开始学习之前，一定要规划好路线！ 𐟔𕠤𘋩⦈‘来分享一下如何学习数据分析：统计学 𐟓Š 统计学是用数学理论来进行数据分析的。推荐几个学习资源：戴师兄的系统认识数据分析戴师兄的重新认识数据分析可汗学院的统计学课程 Excel 𐟓ˆ Excel方便又直观，特别适合初学者。推荐几个学习资源：戴师兄的Excel基础操作和常用函数 papaya老师的课堂王佩丰的Excel24讲 SQL 𐟓‘ 相对来说，SQL比较简单，但要掌握还是有一定难度。推荐几个学习资源：戴师兄的SQL入门实战和云端数据库搭建《MySQL必知必会》这本书黎曼的《MySQL基础+高级》尚硅谷的Hi VE课程刷题网站：牛客网，优先刷“所有题目”板块下的题目，包括leetcode、hackerrank和sql50题 Python 𐟐 Python是数据分析的编程语言之一。推荐几个学习资源：孙兴华的Python数据分析三部曲孙兴华的Python爬虫教程书籍《像计算机科学家一样思考》 BI工具 𐟛 ️ BI工具如Tableau、QuickBI等。不过刚开始可以先从Excel入手。推荐几个学习资源：戴师兄的Tableau可视化与仪表盘搭建未明学院的Tableau零基础教材孙兴华的Power BI基础和函数课程业务分析 𐟓Š 从业务视角出发，结合实际情况模拟一些业务分析场景。推荐几本书籍：《增长黑客》和《精益数据分析》 PPT 𐟓Š 数据分析报告的展现非常重要。PPT技巧也是必不可少的。总结 𐟓 上面提到的Python、SQL等都是在工具层面，真正重要的是分析思维。在面试和工作中，对分析思维的考察也是相当重要的一环。

从数据分析小白到高手的必学技能 𐟓š 学习数据分析需要掌握一些关键技巧和顺序。盲目学习或随意跳转只会让人感到迷茫，就像背英语单词一样，学了一大堆，脑子里只有一个单词——abandon。 𐟔 很多人热情满满地开始学习，结果效率低下，还浪费了大量时间。因此，我建议大家在开始学习之前，一定要先规划好学习路线。 𐟓ˆ Excel: Excel是数据分析的利器，它方便快捷，可视化功能强大。推荐资源：戴师兄的Excel基础操作、常用函数大厂周报、papaya老师的课堂、王佩丰的Excel24讲。 𐟓Š 统计学: 统计学是利用数学理论进行数据分析的基础。推荐资源：戴师兄的系统认识数据分析、戴师兄的重新认识数据分析、可汗学院的统计学。 𐟒𛠐ython: Python是数据分析的编程语言之一。推荐资源：孙兴华的Python分析三部曲、爬虫教程、书籍《像计算机科学家一样思考》。 𐟓š SQL: SQL相对简单，但要掌握还是有一定难度。推荐资源：戴师兄的SQL入门实战、云端数据库搭建、Mysql必知必会、黎曼的猜想基础+高级、尚硅谷的Hi VE、牛客网的刷题板块。 𐟎蠂I工具: BI工具如Tableau、QuickBI等，但初学者可以先从Excel开始。推荐资源：戴师兄的Tableau可视化与仪表盘搭建、未明学院的Tableau零基础教材、孙兴华的Power BI基础和函数。 𐟓ˆ 业务分析: 从业务视角出发，结合实际情况进行业务分析。推荐书籍：《增长黑客》、《精益数据分析》。 𐟓Š PPT: 数据分析报告的展示非常重要。 𐟔” 总结： Python、SQL等工具层面的学习固然重要，但更重要的是掌握数据分析思维和方法论。统计学也是必不可少的。在面试中，对数据的理解和分析能力，以及表达能力，比工具的使用熟练度更重要。

从零开始到数据分析师：我的成长之路 𐟔”说实话，光有兴趣是不够的，没有技巧和行动，学再多也会忘光。 ❌刚开始的时候，很多人东学一下西学一下，效率低下且不系统，这样会大大拉长时间线。 ✅所以我建议大家在学之前一定要规划好路线，下面就给大家分享一下如何学数据分析。 𐟔𐧻Ÿ计学: 𐟔𙧻Ÿ计学是利用数学理论来进行数据分析的 𐟔𙦟站——戴师兄系统认识数据分析 𐟔𙦟站——戴师兄重新认识数据分析 𐟔𙥏鈴—学院统计学 𐟔𐅸cel: 𐟔𙦖𙤾🯼Œ所见即所得，而且具有方便的可视化功能 𐟔𙦟站——戴师兄Excel基础操作|常用函数大厂周报 𐟔𙦟站——papaya老师课堂 𐟔𙦟站——王佩丰Excel24讲 𐟔𐓑L: 𐟔𙓑L相对比较简单，但想要掌握还是有一定的难度的 𐟔𙦟站——戴师兄SQL入门实战|云端数据库搭建 𐟔𙤹槱——Mysql必知必会 𐟔𙦟站——黎曼的猜想mysql|基础+高级 𐟔𙦟站——尚硅谷Hi VE 𐟔𙥈𗩢˜——leetcode, hackerrank，sql50题 𐟔𐐹thon: 𐟔𙦜‰关数据分析的编程语言有Python和R语言 𐟔𙦟站——孙兴华python分析三部曲 𐟔𙧈쨙뢀”—孙兴华python爬虫个人 𐟔𙤹槱——《像计算机科学家一样思考》 𐟔𐂉工具: 𐟔𙴡bleau、quickbi等，前面入坑还是先学excel就够了 𐟔𙦟站——戴师兄Tableau可视化与仪表盘搭建 𐟔𙦟站——未明学院Tableau零基础教材 𐟔𙦟站——孙兴华power BI基础 𐟔𙦟站——孙兴华power BI函数 𐟔𐤸š务分析： 𐟔𙦈‘们可以从业务的视角来结合实际情况去模拟一些业务分析场景 𐟔𙤹槱——《增长黑客》《精益数据分析》 𐟔𑦀𛧻“：上面所学的python、sql等都是在工具层面，要想使用好他们，还需要分析思维的驾驭。在面试中和工作中，对分析思维的考察也是相当重要的一环。 𐟔Š系统性的学习数据分析是非常有必要的，自学的小伙伴可以按照我以上分享的路径学习。自制力差或者0基础想转行学习的，建议还是像我之前一样系统学习，会轻松很多，找工作也会更简单一些。 𐟒쏋分享就到这了，希望学习的小伙伴不要只是收藏起来积灰，一定要用起来！

数据分析学习路线图：从零到大师 𐟤”说实话，只有兴趣，没有技巧，没有行动，你学多少，就会忘多少。在刚开始的时候，很多人会东学一下西学一下，导致效率低下且不系统，会大大的拉长时间线。 𐟙所以我建议各位小伙伴在学之前一定要规划好路线 . 𐟑‰下面就给大家分享一下如何学数据分析 𐟓–统计学: 统计学是一种利用数学理论来进行数据分析某站——戴师兄系统认识数据分析某站——戴师兄重新认识数据分析统计学——可汗学院统计学 . 𐟓–Excel: 方便，所见即所得，而且具有方便的可视化功能某站——戴师兄Excel基础操作|常用函数大厂周报某站——papaya老师课堂某站——王佩丰Excel24讲 . 𐟓–SQL: SQL相对比较简单，但想要掌握还是有一定的难度的某站——戴师兄SQL入men实战|云端数据库搭建书籍——Mysql必知必会某站——黎曼的猜想mysq|基础+高级某站——尚硅谷Hi VE 刷题——牛客网.优先刷“所有题目”板块下的，leetcode, hackrrank，sql50 题 . 𐟓–Python: 有关数据分析的编程语言有 Python 和 R 语言某站——孙兴华python 分析三部曲爬虫——孙兴华python爬虫个人书籍——《像计算机科学家一样思考》 . 𐟓–BI工具: tableau、quickbi 等，前面入坑还是先学excel就够了某站——戴师兄Tableau 可视化与仪表盘搭建某站——未明学院Tableau 零基础教材某站——孙兴华power BI基础某站——孙兴华power BI函数 ⷊ𐟓–业务分析：我们可以从业务的视角来结合实际情况去模拟一些业务分析场景书籍——《增长黑客》《精益数据分析》 . 𐟓–PPT：数据分析报告的展现工作，重要程度不言而喻

数据分析学习路线图：从零到一的指南 𐟤”说实话，光有兴趣是不够的。没有技巧和行动，学再多也会忘得一干二净。刚开始的时候，很多人东学一下西学一下，结果效率低下，还不系统，白白浪费了时间。 𐟙所以，我建议大家在开始学习之前，一定要先规划好路线。 𐟑‰下面我来分享一下如何学习数据分析： 𐟥㧻Ÿ计学统计学是利用数学理论来进行数据分析的。推荐几个不错的资源：某站——戴师兄系统认识数据分析某站——戴师兄重新认识数据分析可汗学院统计学 𐟥ㅸcel Excel方便又实用，特别适合初学者。推荐几个资源：某站——戴师兄Excel基础操作|常用函数大厂周报某站——papaya老师课堂某站——王佩丰Excel24讲 𐟥㓑L SQL相对简单，但要掌握还是有点难度。推荐几个资源：某站——戴师兄SQL入门实战|云端数据库搭建书籍——Mysql必知必会某站——黎曼的猜想mysql|基础+高级某站——尚硅谷Hi VE 刷题——牛客网.优先刷“所有题目”板块下的，leetcode, hackrrank，sql50 题 𐟥㐹thon Python是数据分析的编程语言之一。推荐几个资源：某站——孙兴华Python分析三部曲爬虫——孙兴华Python爬虫个人书籍——《像计算机科学家一样思考》 𐟥ら工具 BI工具如tableau、quickbi等，但初学者可以先从Excel开始。推荐几个资源：某站——戴师兄Tableau可视化与仪表盘搭建某站——未明学院Tableau零基础教材某站——孙兴华Power BI基础某站——孙兴华Power BI函数 𐟥㤸š务分析从业务视角出发，结合实际情况模拟一些业务分析场景。推荐几本书籍：《增长黑客》《精益数据分析》 𐟥㐐T 数据分析报告的展现工作非常重要。学会用PPT来展示你的分析结果，能让你的工作更有说服力。 𐟎总结：上面提到的Python、SQL等都是在工具层面，真正重要的是分析思维。在面试和工作中，对分析思维的考察也是相当重要的一环。

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