不會(huì)Python只會(huì)Bi工具，可以從事數(shù)據(jù)分析師嗎？答案是肯定的，肯定的。大專有什么問題？不要限制自己。如果你想去互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，先把自己打包，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)還是很重視教育的；但是如果你想去傳統(tǒng)行業(yè)先做，也是

不會(huì)Python只會(huì)Bi工具，可以從事數(shù)據(jù)分析師嗎？

答案是肯定的，肯定的。大專有什么問題？不要限制自己。

如果你想去互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，先把自己打包，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)還是很重視教育的；但是如果你想去傳統(tǒng)行業(yè)先做，也是一個(gè)好辦法。

你說你不能編程，所以完全可以。事實(shí)上，即使你會(huì)編程，你也不會(huì)在實(shí)際工作中使用它。很少有人真正使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。他們可以對(duì)其進(jìn)行建模并在業(yè)務(wù)上加以利用。

為什么企業(yè)需要數(shù)據(jù)分析師？試想一個(gè)跨部門擁有海量數(shù)據(jù)的企業(yè)，如何提取有效的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為清晰的圖表，呈現(xiàn)給管理者進(jìn)行決策？這是需要數(shù)據(jù)分析師的地方。

分析師玩數(shù)據(jù)庫(kù)，建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，使用Bi可視化工具獲取全局?jǐn)?shù)據(jù)視圖，分析過去的性能，了解當(dāng)前的問題并預(yù)測(cè)企業(yè)的未來發(fā)展，并將最終結(jié)果呈現(xiàn)給企業(yè)管理者以輔助決策。

分析師需要掌握哪些技能？

SQL非常重要，您的SQL查詢能力直接決定您能否得到一份工作，是的，得到一份工作。因?yàn)橛胁煌母倪M(jìn)方法，比如ETL開發(fā)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)、報(bào)表等等，但是首先要通過這一行的門檻，那就是SQL。

DW（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）提高了我們的查詢能力，確保了數(shù)據(jù)的安全性。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)可以根據(jù)需要排列成不同的模型。

以finebi為例，它不僅可以拖放形成圖表，還可以連接各種數(shù)據(jù)源，進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、清洗、建模、發(fā)布和共享。！EXCEL其實(shí)是很好做的基礎(chǔ)，特別是對(duì)于金融公司來說。

操控excel,選擇Python還是vba？

對(duì)于大量數(shù)據(jù)，建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)沒有分割，計(jì)算機(jī)配置不高時(shí)，會(huì)出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，如果內(nèi)存沒有釋放，電腦也會(huì)多卡。VBA一般啟動(dòng)兩個(gè)CPU核進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算，運(yùn)算效率較低?，F(xiàn)在微軟已經(jīng)停止更新VBA了，更建議大家學(xué)習(xí)python。如果只操作excel，兩種學(xué)習(xí)難度相差不大，但是Python的開發(fā)空間會(huì)更好

另一種更方便的方法是使用power Bi的三個(gè)組件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，power query進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，PowerPivot進(jìn)行分析，power Bi進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的優(yōu)點(diǎn)數(shù)據(jù)可視化的主要觀點(diǎn)是學(xué)習(xí)周期短，數(shù)據(jù)可以自動(dòng)刷新，啟動(dòng)時(shí)間相對(duì)較快。使用這種方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。當(dāng)然，為了長(zhǎng)期的可持續(xù)性，還是比較推薦學(xué)習(xí)python的，但是起步時(shí)間會(huì)比較長(zhǎng)

首先，數(shù)據(jù)分析還是有難度的，但是只要通過一個(gè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程，大多數(shù)人都能掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識(shí)。

數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語言，而是算法設(shè)計(jì)。無論是統(tǒng)計(jì)分析還是機(jī)器學(xué)習(xí)分析，算法設(shè)計(jì)都是數(shù)據(jù)分析的核心。因此，數(shù)據(jù)分析必須有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論等。當(dāng)然，如果通過工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，即使數(shù)學(xué)比較薄弱，也可以完成一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。例如，Bi工具可以完成大量的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

使用Python語言實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的常用解決方案。利用Python實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法驗(yàn)證和算法應(yīng)用等多個(gè)步驟。通常需要掌握一些常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括KNN、決策樹、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯等，用Python來完成這些算法比較方便，因?yàn)镻ython的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等庫(kù)都會(huì)提供強(qiáng)大的支持。讓我們以Matplotlib中的一個(gè)簡(jiǎn)單示例為例：

因?yàn)镻ython語言的語法相對(duì)簡(jiǎn)單，所以學(xué)習(xí)Python的過程相對(duì)容易。難點(diǎn)在于算法的學(xué)習(xí)。如何在不同的場(chǎng)景下選擇不同的算法是關(guān)鍵問題。此外，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析通常需要對(duì)行業(yè)知識(shí)有一定的了解。不同行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析維度的要求不同，這些知識(shí)需要在工作中積累。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的背景下，行業(yè)知識(shí)顯得尤為重要。