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学完68个Python函数,为啥还做不好数据分析?

数据分析老鸟都知道,相比于自己作出好的数据分析报告,“教别人如何入门数据分析”这事情简单多了。什么for循环,def函数,print输出,自变量a赋值,字符串和数字转换,相关分析,回归分析,方差分析,聚类分析,判别分析,决策树分析等。函数太多,方法太多,套路太多,技巧太多……可现实是,大多数人听了无数道理依旧庸碌一生,学完68个Python常见函数却依旧做不好数据分析。 这很正常,因为我们依旧太年轻,数据分析并没有那么简单。 本文不属于具体的数据分析技巧,而是如何积累数据分析经验、提升自己逻辑思维能力的建议,希望你能尽情释放自己对数据分析的激情。  做一个数据分析精分人 好的数据分析师,会从市场需求的角度进行分析。所有的数据分析都是有市场目标的,而你要学会从数据的维度对目标做拆分,用数据落地目标。 作为一个月薪6000的数据分析师,如何为百万甚至千万的项目提供数据分析方向指导? 项目投入产出需要如何调整?推广费用如何分配?市场走向如何预测? C君认为,关键点在于“学会用市场检验你所做的数据分析”  1、用数据拆分目标 想做好数据分析,第一点就要明确目标,用数据的方式理解你正在做的业务,...

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