充分收集以下四个信息：
- 公司架构与工作流程
- 自己工作过程及结果的量化数据
- 自己工作的备选方法与可能的数据结果
- 目标企业、目标行业的经营数据
做好三方面储备：
- 文档储备，以上信息最好都保存下来
- 人脉储备，自己公司的兄弟、目标行业熟人
- 案例储备，无论是做过的、百度的还是推演的，储备一些案例
- 熟练掌握数据仓库的应用
- 熟悉SQL Hadoop Hive Spark等大数据分析工具
- 熟练独立编写商业数据分析报告
- 良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果，从数据中发现问题和机会点以支持经营决策
- 有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模的经验
- 掌握数据分析的基本原理与有效的数据分析方法，包括但不限于数据挖掘算法（逻辑回归、随即决策树、知识图谱等）
- 熟悉常用的分类、聚类等算法
- 熟练掌握至少一门编程语言
- 熟悉至少一种数据库软件
- 有较好的文字、数据、图表呈现能力
[ ] 熟练运用Excel与PPT进行数据呈现与解读
[ ] 杜邦分析法
- 量收利进销存
- Kmean聚类
- 决策树
- 回归分析
- 移动平均法
- 指数平滑法
- 自回归移动模型
- 随机森林
- xgboost
- AHP
数据分析想突围
- 连excel，sql，python（速成ESP套餐）都不会的，赶紧学技术，加强能力
- 吃了ESP套餐的，学点数仓，ETL，数据治理，提升基础能力
- 和业务走的近的，多补充业务知识，特别是新领域的数据运用
- 公司数据基础好，本人知识扎实的，挑战一下算法
若有收获，就点个赞吧
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