數據分析師工資高低取決於
- 對各類數據工具的掌握程度，為的是高效滿足各類數據需求，主要是做工具人，越快越好，工資越高；
- 對行業或者特定業務的分析經驗，為的是做出正確的商業決策。
對於剛開始的工具人，基本還是滿足數據需求，工資直接和各類工具掌握掛鈎。
Excel、SQL是最基礎的工具人
Tableau、PowerBI是還湊合的工具人
Python、R能搭建基礎模型的是還不錯的工具人
80%的數據需求+20%的簡單分析
- Excel
- 核心函數：文本函數、數學函數、邏輯函數、條件聚合函數
- 函數對數據預處理
- 數據去重、拆分、排序、篩選
- 函數查找引用
- 數據透視表
- 需求分析報告
- SQL
- 表、字段、記錄
- 基礎語法：增刪改查
- 數據篩選和排序：like、not、in、order by
- 使用函數計算數據
- 對數據進行分類匯總
- 聯表查詢
- 存儲數據
- Tableau
- 獲取數據，常用網站
- 准備數據
- 構建圖表
- 創建儀表板
- 創建故事
- 保存與發布
- Python
- 基礎語法
- 網絡爬蟲
- 數據分析庫Pandas
- 可視化繪圖庫Matplotlib