理论知识：数据分析、数据挖掘、统计学。
数据库：MySQL
分析工具：spss 、modeler 、excel
编程语言：python 、SQL、 R
数据分析：集中趋势、离散趋势、T检验、F检验、卡方检验、相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析。
数据挖掘：线性回归、逻辑回归、神经网络、决策树、随机森林、SVM、朴素贝叶斯、集成算法、模型评估。
可视化：excel 、python 、Power bi 、R。
要求：懂原理，懂优缺点，使用场景。
数据分析入门技能树
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