【數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證都考什么】數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試主要包括以下四門課程:數(shù)據(jù)預(yù)處理:數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等方面的知識。數(shù)據(jù)分析師考試科目根據(jù)認(rèn)證類型和級別不同而有所不同,主要涉及統(tǒng)計學(xué)、編程工具、數(shù)據(jù)處理技術(shù)和行業(yè)應(yīng)用模塊。

數(shù)據(jù)分析的方法

時間序列分析

特點:用于分析時間數(shù)據(jù)的趨勢、周期性和季節(jié)性,回答"趨勢如何變化"的問題。

方法:ARIMA模型、指數(shù)平滑法、季節(jié)分解法、GARCH模型等。

適用分析對象:適用于具有時間維度的數(shù)據(jù)集,常用于金融市場、氣象數(shù)據(jù)、庫存管理等領(lǐng)域的預(yù)測。

數(shù)據(jù)分析的專業(yè)知識

對于想要晉級成為高級數(shù)據(jù)分析師的人,你需要掌握機器學(xué)習(xí)相關(guān)知識:

特征工程的基礎(chǔ)是:如何統(tǒng)計數(shù)據(jù)特征,選擇不同的特征,優(yōu)化模型;

基本分類算法:決策樹、隨機森林等。

基本的聚類算法、數(shù)據(jù)挖掘、常見機器學(xué)習(xí)算法的理解等

數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵點

-完整性:確保數(shù)據(jù)不缺失,并通過插值、刪除或模型預(yù)測處理間隙(如時間序列填充)

-精度:剔除異常值(使用3σ原則或IQR方法),驗證數(shù)據(jù)源可靠性(如傳感器校準(zhǔn))

-一致性:統(tǒng)一維度和格式(如將日期標(biāo)準(zhǔn)化為YYYY-MM-DD),建立主數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)

數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵價值

大多數(shù)人認(rèn)為數(shù)據(jù)分析的價值在于解決問題,但我認(rèn)為其更大的價值在于發(fā)現(xiàn)問題,尤其是那些尚未浮出水面的問題。Netflix的案例說明了這一點。通過分析用戶行為數(shù)據(jù),他們發(fā)現(xiàn)了《紙牌屋》的潛力:喜歡原版英劇的用戶基數(shù)大,導(dǎo)演大衛(wèi).芬克爾的作品有穩(wěn)定的粉絲基礎(chǔ),凱文.史派西主演的電影在平臺上表現(xiàn)出色?；谶@些看似無關(guān)的數(shù)據(jù)點,Netflix將賭注押在了后來改變美國電視業(yè)格局的東西上。這并不是在解決一個已知的問題,而是發(fā)現(xiàn)一個尚未明確的機會。

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