2024-08-05
如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、Riak、Membase、Neo4j和HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。第五：业务学习。
数据分析师需要学统计学基础，数据分析工具，数据可视化，数据挖掘和机器学习这些课程。统计学基础：了解概率、回归分析等基本知识。数据分析工具：学习数据分析工具如Excel、Python、SQL等，掌握数据分析和处理的技术和方法。
Python 作为数据分析的常用语言，Python拥有丰富的可视化库，例如matplotlib、seaborn、plotly、Boken和pyecharts等。这些库各具特色，并在实际应用中广泛使用。 大数据领域的学习与更新 随着大数据领域的快速发展，新的技术和方法不断出现。作为一名大数据分析师，持续学习和更新知识至关重要。
1、学习大数据分析需要掌握以下方面： 数据处理和管理：学习使用大数据处理工具和技术，如Hadoop、Spark等，了解数据采集、数据清洗、数据存储和数据管理等方面的知识。 数据建模和统计学：学习如何对大数据进行建模和分析，包括统计学方法、数据挖掘技术和机器学习算法等，掌握常用的数据分析方法和工具。
2、第一：掌握扎实的基础知识。大数据分析师的基础知识包括三方面内容，分别是数学、统计学和计算机学。第二：系统的学习一下大数据平台相关知识。不论是对于大数据开发还是大数据分析来说，掌握大数据平台的相关知识都是比较重要的。
3、大数据需要学习的内容主要包括：数学基础、编程语言、数据处理与分析技术、大数据平台及工具、业务知识与实际应用。数学基础是大数据领域的重要基石。需要掌握的内容包括统计学、线性代数、概率论等，这些数学知识对于理解和分析大数据有着至关重要的作用。
Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。
Python培训知识具体如下：Python核心编程：主要是学习Python语言基础、Linux、MySQL。前期学习【Python编程语言】基础内容，中期主要涉及OOP基础知识，学习后能处理OOP问题，具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想，以及了解什么是数据库以及相关知识。
机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。
④选择数据最好是整列整列地选择，不要仅选择数据区域，因为当以后增加数据的时候，如果是选择区域的话就要修改链接表的选择范围。然后，回到Excel主界面，同样操作添加年初库存表和进出仓表到数据模型。这三个表链接过来后，默认是叫表表表3，为方便使用，改名为编码表、库存表、进出仓。
在同一工作簿中创建三个表格：库存汇总表、入库表和出库表。 在库存汇总表中输入数据，并设置型号列的唯一性，避免重复统计：数据有效性 - 设置：自定义 - 公式：=COUNTIF（B：B，B1）=1。出错警告 - 停止。
在同一工作簿中创建三个表格：库存汇总表、入库表和出库表。 在库存汇总表中输入数据，并设置型号列的唯一性，避免重复统计：选择型号列，使用数据有效性功能，设置自定义公式为`=COUNTIF（B：B，B1）=1`，并启用出错警告。
创建一个新的Excel工作表，并将其命名为“商品入库”。请记住，一旦设置好名称，尽量不要更改，以免影响跨表数据操作。 选择单元格A1（列标与第一行号的交叉点），设置整个活动单元格的高度为28磅。右键点击行号，选择“行高”，并输入“28”作为行高值。
创建表格 打开Excel软件，新建一个工作簿。 在工作簿中新建一张表格，用于记录仓库的货物信息。表格包括以下列：货物名称、编号、规格、单位、期初数量、期初金额、本期入库数量、本期出库数量、期末数量、期末金额等。 在表格中录入货物信息，确保信息的准确性和完整性。