数据分析师技能树

每隔一段时间，都会整理下自己的技能树，看看有哪些可以再加上去，然后平时学习时，沿着技能树的内容查漏补缺。下面是最近整理的，觉得还有需要补充的同学可以留言说一下。

MySQL

• 基础查询语句：查询语句 select、表来源 from、条件语句 where、数据分组 group by、数据过滤 having、数据排序 order by、限制行数 limit；
• 多表查询语句：内连接（join/inner join）、左连接（left join) 、右连接（right join) ；
• 条件函数：case when、if；
• 聚合函数：求和 sum()、均值 avg()、计数 count()、最大值 max()、最小值 min()；
• 窗口函数：
• 累计计算窗口函数：sum()over(partition by ... order by ...)、avg()over(partition by ... order by ...)；
• 分区排序窗口函数：row_number()over()、rank()over()、dense_rank()over()；
• 分组排序窗口函数：ntile()over()；
• 偏移分析窗口函数：lag()over()、lead()over()；
• SQL定义与操作语言：创建表 create 、插入语句 insert into 、更新语句 update 、删除语句 delete。

Python

• NumPy、Pandas、matplotlib库；
• sklearn 库。

机器学习

• 算法模型：决策树、随机森林、回归模型、K-Means聚类、K近邻、贝叶斯、支持向量机、Apriori关联规则等；
• 特征工程：特征缩放/归一化，分类变量，数据降维，特征选择。

统计学

• 描述统计：频数分析、集中趋势、离散程度、数据分布；
• 参数估计：总体、个体、样本；点估计和区间估计；中心极限定理；正态分布；
• 假设检验：双边检验、单边检验；Z检验、t检验、卡方检验、F检验；
• 线性回归：一元线性回归、多元线性回归、损失函数；
• 时间序列分析：AR、MA、ARMA、ARIMA模型。

思维

• 认知：PEST、5W2H、SWOT、4P理论、用户行为理论，波士顿矩阵，二八原则；
• 数据：AARRR，用户增长。

Tableau

• 工作表、仪表盘和故事；
• 可视化：柱状图和条形图、折线图和面积图、饼图和环形图、散点图和气泡图、箱线图。

数学

• 线性代数
• 微积分
• 概率论

大数据

• Java，Linux，Hadoop，Spark，Hive，ETL，Flink。

其他技能

• SPSS、Excel；