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内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

魂insert

数据分析师必备技能与日常工作内容揭秘今天我们来聊聊数据分析师需要具备的能力、技术技能以及职场软技能。𐟒𜰟“ˆ SQL：数据分析师的灵魂工具 SQL是数据分析师工作中90%以上的基础。如果不会SQL，就像缺少了灵魂一样。当有临时取数据的需求时，需要运用SQL分析出业务所需的数据，然后导出到Excel中。✅ 需要熟悉基本的增删改查语句及函数，如select、where、group by、having、order by、delete、insert、join、update等，以便完成日常取数或简单分析工作。✅ 还需要掌握如何优化SQL语句，提高查询效率。同时，了解事务、锁、索引、约束、视图、元数据等概念，并学会使用hive SQL、spark SQL、pymysql等工具也是必要的。 Python：数据分析的得力助手 Python是数据分析的得力助手，需要重点掌握Pandas数据结构、Matplotlib库、Pyecharts库及Numpy数组。𐟒𛰟 如果有业务报表需求，可以通过Python实现自动化处理。另外，如果需要跨库连接两个表，也需要依靠Python来完成。我的日常数据采集首先，要确定完成分析工作所需要的数据是否已经存在。如果之前没有采集过，可以通过数据埋点、市场调研等方式进行采集。数据清洗：至关重要的一步数据清洗是整个分析工作中最耗时的步骤之一，但也是极为重要的。数据的质量最终决定着分析的准确性。数据清洗通常会对数据的缺失值、异常值以及重复值进行处理，也会对数据的格式内容进行清洗。数据分析：确定方案与方法数据清洗完成后，就可以开展分析工作啦。需要根据分析需求及目的确定分析方案和选择分析方法。常见的分析方法有：漏斗分析、相关性分析、5W2H分析、逻辑树分析法、用户画像分析、RFM用户分群、对比分析等。数据可视化：让结果更直观对于数据分析的结果，我们通常会采用可视化的方式来呈现。相较于数字表格，图像会更加直观。可视化可以选择Excel、Tableau、PowerBI等工具。这就是我日常工作的一些情况啦，希望能对努力成为数据分析师的你有所帮助呀！𐟒갟“Š

数据分析师的日常：你需要掌握这些技能！嘿，大家好！最近翻看了一些自己以前的分享，发现从刚开始到现在，我真的进步了不少。作为一个成熟的数据分析师，我想和大家聊聊数据分析师需要具备的能力、技术技能和数据分析思维，还有一些职场软技能。𐟒𜰟“ˆ SQL：数据分析的基石几乎90%以上的工作都离不开SQL，不会SQL简直就像缺了灵魂一样！工作中的临时取数据需求，就需要你能够使用SQL分析出业务需要的数据，然后导出到Excel里。✅ 掌握基本的增删改查语句及函数，包括select、where、group by、having、order by、delete、insert、join、update等，可以处理日常的取数或简单的分析。✅ 还需要熟悉如何优化SQL语句，以达到最高查询效率。了解事务、锁、索引、约束、视图、元数据等概念，并且学会使用hive SQL、spark SQL、pymysql等工具。 Python：数据分析的得力助手 Python是数据分析的得力助手，要重点掌握Pandas数据结构、Matplotlib库、Pyecharts库及Numpy数组。要做一个相关业务的报表需求，就需要写Python实现自动化处理。另外，因为业务需求，可能需要跨库连接两个表，也是需要用Python来完成的。𐟒𛰟 我的一些日常数据采集：首先要确定完成分析工作所需的数据是否存在，如果之前未采集，可以通过数据埋点、市场调研等方式进行采集。数据清洗：这一步有时候会是整个分析工作中耗时最多的，但它是至关重要的。因为数据的质量最终也决定了分析的准确性。数据清洗通常会对数据的缺失值、异常值以及重复值进行处理，也会对数据的格式内容进行清洗。数据分析：数据清洗好后就可以进行分析工作。根据我们的分析需求及目的进行分析方案的确定及分析方法的选择。常见的分析方法有：漏斗分析、相关性分析、5w2h分析、逻辑树分析法、用户画像分析、RFM用户分群、对比分析等。数据可视化：对于数据分析的结果，我们通常会选择可视化的方式来呈现。相比起数字表格，图像会更加直观。可视化可以选择excel、tableau、powerbi等工具。这就是我的一些日常，希望对正在努力成为数据分析师的你们有所帮助哦！𐟒갟“Š

投行咨询必备Excel快捷键清单投行咨询行业对Excel的依赖程度之高，简直让人瞠目结舌。如果你正在为秋招备战，简历上写着“精通Excel”，那你一定要做好被面试官灵魂拷问的准备。今天，我就来给大家分享一些投行咨询人必须掌握的Excel快捷键，让你在面试中脱颖而出！ Excel新手：鼠标党刚开始入行的小伙伴们，你们可能还在用鼠标操作Excel。在投行咨询公司的高强度工作环境下，老员工们早就学会了用快捷键来提高效率。据说，JPM有一位MD就特别喜欢嘲讽那些用鼠标的Excel新手。𐟗㯸:“你不再是实验室的研究员了，放下你的鼠标吧！” 进阶版Excel：快捷键达人进阶版的Excel使用者，除了熟练掌握各种快捷键，比如“Ctrl+Shift+空格”、“Ctrl+→”等，还会发现Alt键的神奇之处。投行人士做图表离不开Alt键： Alt+N+C: 柱状图 (Column Chart) Alt+N+N: 折线图 (Line Chart) Alt+N+Q: 饼状图 (Pie Chart) Alt+N+B: 柱状或条形统计图/直方图 (Bar Chart) Alt+N+X: 文本框 (Text Box) 这些Alt大法，每个想进投行咨询的同学都必须熟读并背诵！毕竟，制图做表是banker的必备技能之一。高手中的高手：键盘侠到了这一境界，很多键盘侠甚至会不惜破坏生产工具——键盘。网上流传着一张“据说是Wharton自修室键盘”的图，沃顿的同学评论区见：你们自修室键盘上还有F1吗？原因很简单𐟑‰F1会打开Excel中的“帮助”窗口，拖慢了速度不说，更惨烈的是，它的隔壁邻居F2键可能是Excel中键盘上有用、使用频率高的功能之一。所以，常常会发生因F2而误触F1的办公室惨案。据Business Insider报道：F1键之外，Caps Lock和Insert键也常常被暴力撬掉𐟤�𝦘露𚤺†变得更快。掌握这些快捷键，不仅能让你在投行咨询行业如鱼得水，还能大大提升你的工作效率。赶紧练起来吧！

数据分析师必备技能与日常工作内容揭秘大家好，今天我想和大家聊聊数据分析师的日常工作内容和所需具备的技能。希望这些信息对那些正在努力成为数据分析师的朋友们有所帮助！𐟒𜰟“ˆ SQL技能 SQL是数据分析师的必备技能，几乎90%以上的工作都离不开它。不会SQL就像失去了灵魂一样！工作中临时需要取数据时，你能够用SQL快速分析出业务需要的数据，然后导出到Excel里。你需要熟悉基本的增删改查语句及函数，包括select、where、group by、having、order by、delete、insert、join、update等，这些可以应对日常的取数或简单的分析。此外，优化SQL语句也是非常重要的，以提高查询效率。了解事务、锁、索引、约束、视图、元数据等概念，并学会使用hive SQL、spark SQL、pymysql等工具。 Python技能 Python是数据分析的得力助手，需要重点掌握Pandas数据结构、Matplotlib库、Pyecharts库及Numpy数组。对于一些相关业务的报表需求，需要通过Python实现自动化处理。另外，如果需要跨库连接两个表，也是需要用Python来完成的。𐟒𛰟 我的一些日常工作内容数据采集：首先要确定完成分析工作所需的数据是否存在。如果之前未采集，可以通过数据埋点、市场调研等方式进行采集。数据清洗：这一步有时候会是整个分析工作中耗时最多的，但它是至关重要的。因为数据的质量最终也决定了分析的准确性。数据清洗通常会对数据的缺失值、异常值以及重复值进行处理，也会对数据的格式内容进行清洗。数据分析：数据清洗好后就可以进行分析工作。根据我们的分析需求及目的进行分析方案的确定及分析方法的选择。常见的分析方法有：漏斗分析、相关性分析、5w2h分析、逻辑树分析法、用户画像分析、RFM用户分群、对比分析等。数据可视化：对于数据分析的结果，我们通常会选择可视化的方式来呈现。相比起数字表格，图像会更加直观。可视化可以选择excel、tableau、powerbi等工具。这就是我的一些日常工作内容，希望对努力成为数据分析师的你有所帮助哦！𐟒갟“Š

数据分析师的真实日常，你了解多少？嘿，大家好！最近翻看了一些旧的工作记录，发现从刚开始分享到现在，我真的成长了不少。作为一个已经成熟的数据分析师，我想和大家聊聊数据分析师需要具备的能力、技术技能和数据分析思维，还有一些职场软技能。𐟒𜰟“ˆ SQL：数据分析的灵魂几乎90%以上的工作都离不开SQL，不会SQL简直就像缺了灵魂一样！工作中的临时取数据需求，就需要你能够使用SQL分析出业务需要的数据，然后导出到Excel里。熟悉基本的增删改查语句及函数，包括select、where、group by、having、order by、delete、insert、join、update等，可以做日常的取数或简单的分析。还要学会优化SQL语句，以达到最高查询效率。了解事务、锁、索引、约束、视图、元数据等概念，并且学会使用hive SQL、spark SQL、pymysql等工具。 Python：数据分析的得力助手 Python是数据分析的得力助手，要重点掌握Pandas数据结构、Matplotlib库、Pyecharts库及Numpy数组。要做一个相关业务的报表需求，就需要写Python实现自动化处理。另外，因为业务需求，可能需要跨库连接两个表，也是需要用Python来完成的。𐟒𛰟 我的一些日常数据采集：首先要确定完成分析工作所需的数据是否存在，如果之前未采集，可以通过数据埋点、市场调研等方式进行采集。数据清洗：这一步有时候会是整个分析工作中耗时最多的，但它是至关重要的。因为数据的质量最终也决定了分析的准确性。数据清洗通常会对数据的缺失值、异常值以及重复值进行处理，也会对数据的格式内容进行清洗。数据分析：数据清洗好后就可以进行分析工作。根据我们的分析需求及目的进行分析方案的确定及分析方法的选择。常见的分析方法有：漏斗分析、相关性分析、5w2h分析、逻辑树分析法、用户画像分析、RFM用户分群、对比分析等。数据可视化：对于数据分析的结果，我们通常会选择可视化的方式来呈现。相比起数字表格，图像会更加直观。可视化可以选择excel、tableau、powerbi等工具。这就是我的一些日常，希望对正在努力成为数据分析师的你们有所帮助哦！𐟒갟“Š

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