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有很多方法可以激怒数据分析师。

1.认可的数据分析蔑链：深入学习-gt; lt;机器学习-gt; lt;数据分析-gt;数据提取；从任何环节都可以做到互相刺激；

2.需求不确定性：当要求数据分析师时，他们无法提供明确的需求，而是让数据分析师找到自己的方式来提供数据和分析内容；

3.需求不确定性：需求提出者不断改变他们的需求，一些不熟悉业务需求的数据分析师可能会被牵着鼻子走，***终在没有得出有意义结论的情况下转机。

4.获取数字而不是使用数字：要求数据分析人员获取无意义，困难甚至不可访问的数据将花费很长时间，而不会产生实际结果。

5。了解sql代码：有些业务人员一般会了解一点sql代码，认为数字只是一段sql文本，督促数据分析人员在短时间内提供数据；

6。误导性数据分析：特别是一些新手数据分析人员在业务不太清楚的情况下，被业务人员误导了数据分析过程。***终的数据分析结论不能反映真实的业务场景，甚至分析结论与实际业务不同，容易刺激数据分析。划分；

7。数据分析工具轻视链：编程/ai/bi-gt;；excel/sql。（有多少人希望在接触数据分析时从python之类的编程开始，或者使用一些大型bi工具）

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数据科学是一个研究领域，涉及通过使用各种科学方法，算法和过程从大量数据中提取见解。它可以帮助您从原始数据中发现隐藏的模式。

数据科学一词的出现是由于数学统计，数据分析和大数据的发展。

数据科学是一个跨学科领域，可让您从结构化或非结构化数据中提取知识。数据科学使您能够将业务问题转化为研究项目，然后将其转化为实际的解决方案。

为什么是数据科学？在这里，使用数据分析技术的主要优点：

数据是当今世界的精髓。借助正确的工具，技术，算法，我们可以使用数据并将其转化为独特的业务优势。 DataScience可使用机器学习算法帮助您检测欺诈。它可以帮助您防止任何重大的金钱损失，使您无法在机器上建立智能。进行情感分析以衡量客户品牌忠诚度的能力。它使您能够做出更好，更快的决策，帮助您向合适的客户推荐合适的产品，以改善您的业务。

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要成为一名成功的数据分析师，您需要掌握两项主要技能：硬技能（包括一些数据分析软件）和软技能（良好的沟通能力，PPT技能）。

硬技能（Ha***kills）

知识体系

统计的基本知识和对机器学习的理解：大多数消费者分析与描述统计方法（均值，中位数，有效位数等）是分不开的

电脑软件

对于数据分析人员而言，可以收集和处理每个项目的70％至80％的数据。他们需要首先考虑需要哪种数据，例如时间范围是一年还是十年。选择所需的数据后，您需要输入一个或多个数据库来收集数据。***后，您需要对数据进行一些处理以查看是否存在缺失值或离群值。

在此过程之后，将获得可靠的数据，然后输入核心数据分析。为了更好地从数据中提取所需的信息，数据分析人员通常使用以下软件。查询语言和统计语言主要用于进行一些初步的数据分析。例如，您可以制作一些图表并查看数据的分布以了解数据。脚本语言可用于建模或检验假设。因此，总的来说，这些软件就像数据分析师的菜刀一样，是必不可少的工具。

查询语言（SQL）；蜂巢; Pig脚本语言（ScriptingLanguage）：Python； Matlab统计语言（StatisticalLanguage）：R； SAS; SPSS数据表（电子表格）：Excel