【初级数据分析师怎么考】数据分析师证书的考试内容通常包括以下几个方面:数据分析基础知识:包括数据分析的基本概念、原理和方法。数据分析师考试科目为"数据分析理论知识"、"数据分析算法与模型"、"数据分析应用"。

数据分析的类型

集中趋势分析:集中趋势分析主要依靠均值、中位数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如,各科的平均分是多少?它是正偏分布还是负偏分布?

中位数趋势分析:中位数趋势分析主要依靠极差、四分位数、均差、方差(协方差:衡量两个随机变量之间关系的统计量)、标准差等统计指标来研究数据的中位数趋势。例如,如果我们想知道两个教学班中哪一个的语文成绩分布更分散,我们可以使用两个教学班之间的4分差或百分比进行比较。

数据分析的场景误区

数据分析的核心是基于数据进行深度分析。其中,描述性和探索性数据分析是目前使用最广泛的两种类型。接下来,我们来看看在数据分析过程中常见的几个误区。

分析的目的尚不清楚

也就是说,为了分析而分析,缺乏明确的目标和计划。面对一堆数据,没有明确的框架和计划,很容易陷入盲目分析的陷阱。只有在清晰的框架下,分析才能有序进行,而不是随意猜测和推断。因此,明确的分析方法和计划是保证分析有效性的关键。

数据分析的关键特征

大数据分析是指从传统数据处理和分析方法无法处理的庞大而复杂的数据集中分析和提取见解的过程。大数据分析的一些关键特征是:

1. 数据集。大数据是指传统数据处理方法无法处理的超大数据集。这些数据集的大小从TB到PB不等。

2. 多样性。大数据可以是结构化、半结构化和非结构化数据。它可以来自各种来源,包括社交媒体、文本、图像、视频和物联网设备。

数据分析的工具

分析工具部分实际上相对容易掌握。像SQL或Python这样的编程语言,只要有系统的学习和适度的练习,大多数人都能掌握。像Power BI和Tableau这样的商业智能工具使我们能够通过"拖放"操作来可视化数据,并在此基础上生成业务见解,从而降低了入门的难度。相反,数据思维部分的内容对于大多数初学者来说并不是很容易掌握。例如,"统计思维"。很多人在学习的时候都学过"概率论与统计"这样的课程,但是当涉及到实际的业务场景时,很难将这些知识映射到业务场景中去解决实际问题。

以上就是【初级数据分析师怎么考】相关内容,更多资讯请关注深港在线考试考证栏目。