Ⅰ 做了一個excel銷售數據表，裡面有分時分類匯總，求打敗，以此提升自己
實現分時分類匯總，很簡單啊，使用透視表功能一鍵實現。還能任意組合統計、分析、查詢。
Ⅱ 入行大數據分析師必備技能有哪些
成為大數據分析師：您需要的關鍵技能
優秀的解決問題能力
扎實的數字技能
Excel熟練程度和查詢語言知識
數據可視化方面的專業知識
良好的溝通能力
關鍵要點
1.優秀的解決問題能力
解決問題是大數據分析師應具備的最重要技能之一。大約90%的分析與批判性思維有關，並且知道要提出的正確問題。如果您提出的問題基於對業務，產品和行業的了解，那麼您將獲得所需的答案。大數據分析就是要提出一個問題(即「為什麼我們不賣更多的紅色自行車?」)，並執行必要的調查任務以找到答案。
大數據分析主要涉及對遇到的問題進行邏輯思考。如果您熟悉數據的挑戰和細微差別，您將更快地得出正確的結論。如果紅色自行車賣得不好，那為什麼會這樣呢?是因為其他顏色的范圍更大嗎?紅色自行車的價格通常高於其他自行車嗎?紅色自行車是否僅以山地自行車形式提供，因此不鼓勵城市居民購買?大數據分析師通過使用他們的邏輯來理解數據可以更快地得出結論。
2.扎實的數字技能
許多大數據分析師並非來自數字世界，通常是來自業務或營銷背景。隨著您的發展，完全有可能增加對這一領域的了解。雖然不一定是「技能」，但對於任何有抱負的大數據分析師來說，擁有數字天賦無疑是一件好事。您需要從正規教育或其他經驗中獲得一定程度的數字專業知識。您可以學習與大數據分析相關的大多數數字技能，例如回歸分析，它涉及檢查兩個或多個變數及其關系，而無需回到學校。
在統計方面有充分的基礎也是有益的。您需要對查詢有所了解，查詢是計算機用來執行任務的命令。在分析中，這些命令用於從數據集中提取信息。精通應用科學和線性代數的知識將使您更輕松，盡管如果這對您來說還是個謎，請不要放任。
3.精通Excel和查詢語言知識
如前所述，Microsoft Excel的知識是有效大數據分析的一項基本技能。這是一個電子表格程序，全球數百萬人使用它來存儲和共享信息，執行數學和統計運算以及創建總結重要發現的報告和可視化效果。對於大數據分析人員來說，它是一個強大的工具，可用於快速訪問，組織和處理數據以獲取和共享見解。大數據分析師每天都會使用Excel，因此您將必須從數據透視表中真正了解您的VLOOKUP。是否想找出紅色自行車賣得最多的地方?好奇紅色自行車的平均價格是否高於藍色自行車?Excel可以幫助提供此類問題的答案。
除Excel之外，分析人員還需要熟悉至少一種查詢語言。這些語言用於指示計算機執行特定任務，包括許多與大數據分析有關的任務。用於大數據分析的最受歡迎的語言是SQL和SAS，而諸如Python和R之類的編程語言則具有各種專用於分析數據的強大程序。
許多可用的語言執行不同的功能或適應某一特定行業。SAS主要用於醫療行業，而SQL通常用於從資料庫檢索數據。如果您對自己想從事的行業有所了解，那麼進行一些研究並找出它們使用的語言是有益的-為您最感興趣的行業量身定製學習是一個明智的舉動。
4.數據可視化方面的專業知識
很難處理一個復雜的主題並以簡單的方式介紹發現的結果，但這正是大數據分析師的工作!這是關於將您的發現轉化為易於消化的信息塊。用數據講述一個引人入勝的故事至關重要，而其中很多都涉及視覺輔助工具的使用。圖形和餅圖是說明數據發現的一種流行且極為有效的方法。
Microsoft Excel和Tableau都擁有大量用於可視化數據的選項，使您能夠以准確的方式顯示結果。入行大數據分析師必備技能該技能在於知道如何最好地呈現數據，以便您的發現自己說話。技術專業人員之間傾向於用復雜而深奧的語言說話，但是要成為一名出色的大數據分析師，就是要通過簡單的可視化輕松，有效地傳達發現。
5.良好的溝通能力
除了能夠可視化您的發現之外，大數據分析師還必須能夠口頭交流發現的結果。大數據分析師與利益相關者，同事和數據供應商不斷合作，因此良好的溝通技巧至關重要。你和別人說話有多好?您可以有效地將技術信息分解為簡單的單詞嗎?這是與數據可視化緊密相關的一項關鍵技能，這一切都在交付中!
Ⅲ 數據分析師的技能要求有哪些
1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。
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Ⅳ 我想學一下物流管理方面的知識和技能，應該從哪裡入手呢，英語，excel技能，數據分析還是物流師證書啊
物流管理知識很廣，學校里大部分都是純理論的，沒有實際意義，建議多瀏覽國內的專業物流論壇或者物流專業博客，比較好的有物流沙龍或者尚西博客。要學習excel和數據分析，建議看看國內比較專業的博客，尚西博客。這個博客專注於物流數據分析、物流行業excel編程和物流職場交流。這個博主開發了自己的兩套教程：《尚西物流數據分析實戰寶典V1.0》和《物流行業excel編程高清視頻教程》，聽說還不錯，你自己可以網路下吧。
Ⅳ 數據分析師要掌握哪些技能
數學知識
對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。
而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。
分析工具
對於分析工具，SQL是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。
編程語言
數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。
當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
業務理解
對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。
對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。
邏輯思維
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。
數據可視化
數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。
對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。
協調溝通
數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。
對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。
Ⅵ SEO 搜索引擎優化需要哪些技能
據傳說SEO技巧很簡單，堅持灰常難。堅持就是SEO的秘密
Ⅶ 如何成為一個數據分析師需要具備哪些技能
數據分析師需要的技術技能：
1、統計分析
2、可視化輔助工具
Excel、PPT、Xmind、Viso
3、大數據處理框架
Hadoop、Kafka、Storm、ELK、Spark等
4、資料庫
MySQL、MongoDB、Redis、Hbase等
5、數據倉庫
SSIS數據倉庫、SSRS、DW2.0
6、數據挖掘工具
Matlab、SAS、SPSS、R、Python
7、挖掘演算法
數據結構、一致性、常用演算法
8、編程語言
Python、R、Ruby等
9、溝通技巧
這項工作需要與多個部門的不同人員密切合作
Ⅷ 數據分析人員通常所需用用到的excel函數有哪些
Vlookup、index match ,sumif,sum數組函數。建議系統學習下《物流數據分析實戰寶典》和《物流excel編程高清視頻教程》，裡面有很多數據分析的excel函數
Ⅸ 我應該去學excel，還是access2000或其他
以下為個人意見：
access是針對大型資料庫而設計的，因為當時的excel未成熟，對處理大型數據力不從心。其實兩者功能差不多，
access做出來的效果讓人感覺像是自己做了個軟體，有點成就感，而且功能強大。
excel在越來越成熟的今天，對處理能力上也有較大的進步，而且日常應用十分廣泛，直觀，易上手等優點。結合函數、宏等功能實現復雜數據處理。可以說其能力不在access之下。並且函數、vb也十分好玩。很多人還玩上了癮。^-^
個人建議：熟悉excel日常簡單操作後，開始入手函數領域然後學習vb宏。到時對付access就不在話下了。
但：從函數到vb也不是易事，只有一步步進行。