有很多工具都很好用。國(guó)外廠商tableau，作為數(shù)據(jù)分析師幾乎所有人都會(huì)提到的工具，內(nèi)置了常用的分析圖表和一些數(shù)據(jù)分析模型，可以快速探索數(shù)據(jù)分析，做出數(shù)據(jù)分析報(bào)告，籃球數(shù)據(jù)分析師專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析行業(yè)的火和高薪讓很多高中畢業(yè)生、大學(xué)生或者有職業(yè)瓶頸的人渴望學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，進(jìn)入數(shù)據(jù)分析的行列。

數(shù)學(xué)技能:微積分是嚴(yán)格要掌握的。不一定要掌握多元微積分，但一定要熟練掌握和運(yùn)用一元微積分。另外線(xiàn)性代數(shù)一定要精通，尤其是矩陣運(yùn)算，向量空間，秩等概念。目前機(jī)器學(xué)習(xí)框架中的很多計(jì)算都需要用到矩陣乘法、轉(zhuǎn)置或求逆。雖然很多框架直接提供了這樣的工具，但我們至少要了解內(nèi)部原型原理，比如如何有效判斷一個(gè)矩陣是否有逆矩陣，如何計(jì)算。

概率分布是什么？雖然不要求熟練，但是必須了解相關(guān)的背景和術(shù)語(yǔ)。交互式數(shù)據(jù)分析框架:這不是指SQL或數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)，而是類(lèi)似ApacheHive或ApacheKylin的分析交互框架。開(kāi)源社區(qū)里有很多類(lèi)似的框架，可以用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法來(lái)分析或挖掘大數(shù)據(jù)。Hive和Kylin都被作者用過(guò)。

有很多工具很好用。國(guó)外廠商tableau是幾乎所有數(shù)據(jù)分析師都會(huì)提到的工具。內(nèi)置了常用的分析圖表和一些數(shù)據(jù)分析模型，可以快速探索數(shù)據(jù)分析，做出數(shù)據(jù)分析報(bào)告。因?yàn)槭巧虡I(yè)智能，解決的問(wèn)題更傾向于商業(yè)分析。有了Tableau，可以快速制作動(dòng)態(tài)交互圖，圖表和配色也非常得心應(yīng)手。國(guó)內(nèi)廠商凡軟，自助BI工具，性?xún)r(jià)比很高，也是比較成熟的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。

它可以用于快速分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，制作儀表板，并建立一個(gè)大型可視屏幕。這是一個(gè)廉價(jià)的替代畫(huà)面。與Tableau不同，企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析的功能更多。從內(nèi)置的ETL功能和數(shù)據(jù)處理模式來(lái)看，側(cè)重于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的快速分析和可視化展示。它可以與大數(shù)據(jù)平臺(tái)和各種多維數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)合，因此廣泛應(yīng)用于企業(yè)級(jí)BI應(yīng)用，并免費(fèi)供個(gè)人使用。

最近到處都是成為月入2萬(wàn)的數(shù)據(jù)分析師的廣告，可能會(huì)讓一部分同學(xué)產(chǎn)生錯(cuò)覺(jué)。個(gè)人感覺(jué)數(shù)據(jù)分析師這個(gè)職位可能會(huì)在近幾年消亡。這并不是說(shuō)工作本身不重要，而是說(shuō)工作本身有可能轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的一些必要技能，不需要單獨(dú)的專(zhuān)門(mén)人力去做。換句話(huà)說(shuō)，你不再需要學(xué)習(xí)SQL或者python，只需要成為一名數(shù)據(jù)分析師。

數(shù)據(jù)分析行業(yè)的火和高薪讓很多高中畢業(yè)生、大學(xué)生或者有職業(yè)瓶頸的人渴望學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，進(jìn)入數(shù)據(jù)分析的行列。但是，有一個(gè)很困惑的問(wèn)題:你選擇或?qū)W習(xí)的專(zhuān)業(yè)，似乎與數(shù)據(jù)分析無(wú)關(guān)。這個(gè)時(shí)候選數(shù)據(jù)分析師會(huì)不會(huì)很難？我擔(dān)心自己的專(zhuān)業(yè)跟不上數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)進(jìn)度，也擔(dān)心自己的能力符合數(shù)據(jù)分析技能的要求。

雖然數(shù)據(jù)分析這個(gè)行業(yè)有著天然的職業(yè)鄙視鏈(文理科的邏輯思維能力、編程語(yǔ)言的接受程度、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)都存在著真實(shí)的差異，這也是甲方更信任理工科背景的重要原因，因?yàn)樯缈苹蛭乃囶?lèi)專(zhuān)業(yè)很少有學(xué)校會(huì)嚴(yán)格按照數(shù)理邏輯來(lái)制定學(xué)生的課程培養(yǎng)計(jì)劃)， 并不代表文科生沒(méi)有機(jī)會(huì)，因?yàn)樵诖髮W(xué)之前，其實(shí)我們從來(lái)沒(méi)有正式接觸過(guò)編程或者統(tǒng)計(jì)，本科更多的是提升。

在企業(yè)中，隨著精細(xì)化管理的提高，越來(lái)越要求我們用數(shù)據(jù)這種特殊的語(yǔ)言說(shuō)話(huà)，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)有沒(méi)有增長(zhǎng)，競(jìng)爭(zhēng)力有沒(méi)有提升，發(fā)展前景有沒(méi)有光明，甚至管理干部的考核任用都要用數(shù)據(jù)(各種KPI指標(biāo))來(lái)體現(xiàn)。在和數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)的時(shí)候，大家都在關(guān)注數(shù)據(jù)本身的重要性，卻忽略了數(shù)據(jù)會(huì)說(shuō)謊的另一點(diǎn)，那就是數(shù)據(jù)本身的真實(shí)性。愛(ài)美之心人皆有之，數(shù)據(jù)也是。每個(gè)人都希望數(shù)據(jù)漂亮，但總有不那么漂亮的時(shí)候。我們做什么呢

在審計(jì)實(shí)踐中，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)提供者往往是利益相關(guān)者，往往存在“東施”變成“西施”的情況。方法一:通過(guò)標(biāo)桿的選取，在對(duì)某部門(mén)進(jìn)行生產(chǎn)管理審計(jì)時(shí)，其經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)顯示，2011年產(chǎn)品線(xiàn)B的生產(chǎn)效率提高了70%。當(dāng)我看到這個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候，我真的很震驚。短短一年時(shí)間，生產(chǎn)效率提高了70%，只能說(shuō)明要么是之前的工作太差，要么是有革命性的工藝變革。

質(zhì)量數(shù)據(jù)分析總結(jié)質(zhì)量數(shù)據(jù)分析總結(jié)，時(shí)間飛逝，工作已經(jīng)告一段落。我相信每個(gè)人都面臨著很多挑戰(zhàn)，也收獲了很多成長(zhǎng)。大家好好總結(jié)一下，記錄在工作總結(jié)里。質(zhì)量數(shù)據(jù)分析的總結(jié)有哪些？質(zhì)量數(shù)據(jù)分析總結(jié)1質(zhì)量數(shù)據(jù)分析總結(jié)1單位輕松和諧的工作氛圍和團(tuán)結(jié)務(wù)實(shí)的文化背景，幫助我融入了公司的大家庭，成為工作中的主角。

2.對(duì)產(chǎn)品技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)有初步了解；國(guó)家和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，公司所在行業(yè)的一些基本信息。3.根據(jù)執(zhí)行公司的要求，結(jié)合市場(chǎng)和客戶(hù)產(chǎn)品檔次的定位場(chǎng)景，明確區(qū)分，4、掌握了產(chǎn)品質(zhì)量要求等相關(guān)工作知識(shí)；并具備產(chǎn)品質(zhì)量審核和質(zhì)量控制崗位所需的工作技能。能根據(jù)客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品性能的要求進(jìn)行合理的過(guò)程質(zhì)量控制，并能分析確定質(zhì)量控制過(guò)程中出現(xiàn)問(wèn)題的原因，及時(shí)處理過(guò)程質(zhì)量事故；從而指導(dǎo)檢驗(yàn)和試驗(yàn)的實(shí)施。