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大学阶段应重点关注哪些知识学习和能力培养_数据库

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大学阶段应重点关注哪些知识学习和能力培养？

谢邀，最近也是校招季，就说一点实际的吧，列举一些需要掌握的内容

第一阶段：Excel

每一位数据分析师都脱离不开Excel。这一阶段主要就是学习Excel的透视表、函数等等操作，能够使用excel进行简单的数据分析与可视化报告。

第二阶段：SQL数据库语言

作为数据分析人员，我们首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此你可以不会R，不会python，但是你不能不会SQL。主要了解数据库查询语言，where，因此你可以不会R，不会python，但是你不能不会SQL。主要了解数据库查询语言，where，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等。

推荐书籍：《MYSQL必知必会》

第三阶段：数据可视化

数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。实际上除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据和观察数据。除此此外，数据分析的大多时候都是要兜售自己的观点和结论的，而兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT和报表给老板看。

可视化的工具有很多，这里我推荐Tableau（国外）或者FineBI（国内），FineBI是国产的用起来方便点。这两款都不要编程功底，实现起来简单，功能强大。

推荐书籍：《用图表说话》-麦肯锡

第四阶段：数理统计学

这里我们需要从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发，到基本的统计分析（T检验、方差分析等），最后到商业常用的模型（回归分析、方差分析等），学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。

推荐书籍：《从零进阶 数据分析的统计基础》-曹正凤

第五阶段：SPSS

SPSS是统计分析入门软件，如果你想快速入门而又不想学习编程，我推荐使用SPSS。学习SPSS的重点并不在于软件本身，而是相关的统计学知识，这也是在前面建议你铺垫的，也就是你要学会怎样去分析“输入数据后，软件给你呈现的结果”。

推荐书籍：《如虎添翼 数据处理的SPSS/SAS EG实现》-徐筱刚

第六阶段：数据挖掘

学习算法模型包括线性回归、逻辑回归、主成分分析、因子分析、聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、神经网络等，建议选择一门编程语言来学习。

Python或者R语言，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。

推荐书籍：《笨方法学Python》《像计算机科学家一样思考》《Python数据科学手册》《利用Python进行数据分析》《数据科学入门》

第七阶段：数据分析行业应用和数据分析思维

对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。当然很遗憾，业务学习没有捷径。平时可以多看一些行业报告，熟悉行业的业务和商业模式，对你有好处。

推荐书籍：《增长黑客》；《精益数据分析》

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