上周入职了一个数据分析，啥都不会真崩溃

上周接了个数据分析新人，上手慢到崩溃...\n让做数据清洗，他懵：“缺失值填充是啥？”\n说要搞特征工程，他挠头：“要画新图表吗？”🤔​提 “SQL 取数后做 EDA 出报告”，他偷偷查手机：“EDA 是啥分析？”📱​\n \n老人觉得是常识懒得解释，新人怕露怯不敢问，最后分析方向全跑偏！💢​\n整理了超实用干货，帮新人快速上手，建议收藏！👇​\n \n📚 数据分析高频行话（必懂！）​\n缺失值填充：补空白数据（用均值 / 中位数，或删行）​\n特征工程：加工原始数据（如日期拆年 / 月 / 日，年龄分区间）​\nEDA：初步分析数据（看分布、找关联、查异常，用直方图 / 散点图）​\nSQL 取数：用 SQL 从数据库提数据（如筛 2024 年消费记录）​\n数据清洗：处理脏数据（去重、改错值、补缺失，保准确）​\n维度 / 指标：分析基础（如 “地区” 是维度，“销售额” 是指标）​\n相关性分析：看变量关联（如广告投入和销售额正相关吗）​\n异常值检测：找偏离数据（如消费额是均值 100 倍，可能有问题）​\n数据可视化：用图展示数据（折线图看趋势，饼图看地域分布）​\nPandas：数据处理库（读 Excel、去重等）​\nNumpy：数值计算库（求均值、算标准差）​\nMatplotlib/Seaborn：绘图库（前者基础，后者更美观）​\n数据看板：整合指标的可视化页面（用 Tableau/Power BI）​\n业务指标：业务衡量标准（如电商复购率、APP 日活 DAU） ​\n归因分析：找结果原因（如销售额降 5%，是流量少还是转化率低）​\n \n📌 Python 数据分析工程师核心要求​\n基础能力：熟练用 Pandas/Numpy、Matplotlib/Seaborn，精通 SQL 和数据清洗​\n分析能力：会 EDA、识异常 / 关联，结合业务解读结论​\n工具应用：用 Tableau/Power BI 做看板，懂 Python 自动化分析​\n业务理解：把业务问题转分析问题（如提升复购率→用户分层 / 消费偏好分析）​\n报告输出：写清晰报告，用数据提建议（如给运营出拉新方案）​\n进阶能力：懂基础机器学习（如用户分类、销量预测），会处理大规模数据（如 Spark）\n#Python #计算机 #干货分享 #数据分析 #编程 #数据分析师