人人都是数据分析,那些数据分析工具你知道多少?

有很多工具都很好用。国外厂商tableau，作为数据分析师几乎所有人都会提到的工具，内置了常用的分析图表和一些数据分析模型，可以快速探索数据分析，做出数据分析报告，篮球数据分析师专业数据分析行业的火和高薪让很多高中毕业生、大学生或者有职业瓶颈的人渴望学习数据分析，进入数据分析的行列。

数学技能:微积分是严格要掌握的。不一定要掌握多元微积分，但一定要熟练掌握和运用一元微积分。另外线性代数一定要精通，尤其是矩阵运算，向量空间，秩等概念。目前机器学习框架中的很多计算都需要用到矩阵乘法、转置或求逆。虽然很多框架直接提供了这样的工具，但我们至少要了解内部原型原理，比如如何有效判断一个矩阵是否有逆矩阵，如何计算。

概率分布是什么？虽然不要求熟练，但是必须了解相关的背景和术语。交互式数据分析框架:这不是指SQL或数据库查询，而是类似ApacheHive或ApacheKylin的分析交互框架。开源社区里有很多类似的框架，可以用传统的数据分析方法来分析或挖掘大数据。Hive和Kylin都被作者用过。

有很多工具很好用。国外厂商tableau是几乎所有数据分析师都会提到的工具。内置了常用的分析图表和一些数据分析模型，可以快速探索数据分析，做出数据分析报告。因为是商业智能，解决的问题更倾向于商业分析。有了Tableau，可以快速制作动态交互图，图表和配色也非常得心应手。国内厂商凡软，自助BI工具，性价比很高，也是比较成熟的数据分析产品。

它可以用于快速分析业务数据，制作仪表板，并建立一个大型可视屏幕。这是一个廉价的替代画面。与Tableau不同，企业级数据分析的功能更多。从内置的ETL功能和数据处理模式来看，侧重于业务数据的快速分析和可视化展示。它可以与大数据平台和各种多维数据库结合，因此广泛应用于企业级BI应用，并免费供个人使用。

最近到处都是成为月入2万的数据分析师的广告，可能会让一部分同学产生错觉。个人感觉数据分析师这个职位可能会在近几年消亡。这并不是说工作本身不重要，而是说工作本身有可能转化为产品运营的一些必要技能，不需要单独的专门人力去做。换句话说，你不再需要学习SQL或者python，只需要成为一名数据分析师。

数据分析行业的火和高薪让很多高中毕业生、大学生或者有职业瓶颈的人渴望学习数据分析，进入数据分析的行列。但是，有一个很困惑的问题:你选择或学习的专业，似乎与数据分析无关。这个时候选数据分析师会不会很难？我担心自己的专业跟不上数据分析的学习进度，也担心自己的能力符合数据分析技能的要求。

虽然数据分析这个行业有着天然的职业鄙视链(文理科的逻辑思维能力、编程语言的接受程度、数理统计的基础都存在着真实的差异，这也是甲方更信任理工科背景的重要原因，因为社科或文艺类专业很少有学校会严格按照数理逻辑来制定学生的课程培养计划)， 并不代表文科生没有机会，因为在大学之前，其实我们从来没有正式接触过编程或者统计，本科更多的是提升。

在企业中，随着精细化管理的提高，越来越要求我们用数据这种特殊的语言说话，企业的经营业绩有没有增长，竞争力有没有提升，发展前景有没有光明，甚至管理干部的考核任用都要用数据(各种KPI指标)来体现。在和数据说话的时候，大家都在关注数据本身的重要性，却忽略了数据会说谎的另一点，那就是数据本身的真实性。爱美之心人皆有之，数据也是。每个人都希望数据漂亮，但总有不那么漂亮的时候。我们做什么呢

在审计实践中，我们发现数据提供者往往是利益相关者，往往存在“东施”变成“西施”的情况。方法一:通过标杆的选取，在对某部门进行生产管理审计时，其经营数据显示，2011年产品线B的生产效率提高了70%。当我看到这个数据的时候，我真的很震惊。短短一年时间，生产效率提高了70%，只能说明要么是之前的工作太差，要么是有革命性的工艺变革。

质量数据分析总结质量数据分析总结，时间飞逝，工作已经告一段落。我相信每个人都面临着很多挑战，也收获了很多成长。大家好好总结一下，记录在工作总结里。质量数据分析的总结有哪些？质量数据分析总结1质量数据分析总结1单位轻松和谐的工作氛围和团结务实的文化背景，帮助我融入了公司的大家庭，成为工作中的主角。

2.对产品技术标准有初步了解；国家和行业标准，公司所在行业的一些基本信息。3.根据执行公司的要求，结合市场和客户产品档次的定位场景，明确区分，4、掌握了产品质量要求等相关工作知识；并具备产品质量审核和质量控制岗位所需的工作技能。能根据客户对产品性能的要求进行合理的过程质量控制，并能分析确定质量控制过程中出现问题的原因，及时处理过程质量事故；从而指导检验和试验的实施。