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MySQL数据库

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MySQL数据库/数据表操作，SQL查询语句（单表查询，多表查询）

MySQL数据库存储引擎，数据库索引类型，表结构，数据导入和导出

密码***和设置，用户权限管理和撤销

常见的MySQL管理工具让大数据分析师遗憾

数据库备份和***，数据库增量备份（mysqldump，xtrabackup）

MySQL主从读写分离

MySQL集群配置，MySQL-MMM配置

MySQL性能调优

从基本的和常用的mysql数据库开始，***后逐渐扩展到or***e和sqlserver。

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大数据与传统研究方法

传统研究方法：

步骤1:创建物理模型（***困难的步骤）

步骤2:在实验中执行测试步骤

基于大数据的研究方法：

步骤1:进行足够的实验并收集数据

步骤2:直接从数据中分析模式，并且即使不可能解释模式如何来，也可以使用它。

大数据分析师的***基础和能力要求

分析技能

88％的数据分析师拥有硕士，46％的拥有博士

***，数学和统计占32％，计算机占19％，工程学占16％

零基础应届毕业生向数据分析岗发展，从什么职位入手好？

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从零开始的毕业生正在发展到数据分析职位。您从什么位置开始？您应该直接申请助理数据分析职位。这样，您可以说下次退出时是数据分析师。如果您申请其他职位（例如销售），则将来切换到数据分析会更加困难。

至于准备，EXCEL的数据建模功能是必须的。其次是SQL。如果您仍然可以使用SPSS之类的工具，那将是非常有益的。

这些工具很容易上手，至少对于面试而言。前段时间，我想更改操作的数据分析。在给他简历后，他说他从未使用过EXCEL建模，从未使用过SQL，也从未听说过SPSS。没办法，为了确保客户的成功应用，我不得不对他进行临时培训。经过一天的训练，我基本上会见面。***后，他成功担任了一家互联网公司的数据分析师。

至于在Python或Excel中使用的VBA，这是IT部门所做的工作，需要花费更多的时间来学习。前者用于从网页中获取数据，而后者可进行编程以对数据进行操作。许多数据分析师职位不需要这些纯粹的IT技能。