前言
股票市场是一个复杂的金融市场，受到多种因素的影响。传统上，投资者通过分析财务数据、经济指标和市场情绪来预测股价走势。随着技术的发展，机器学习 (ML) 开始在股票预测领域发挥越来越重要的作用。什么是股票机器学习？
股票机器学习是一种利用机器学习算法分析历史股价数据、市场信息和其他相关因素，以预测未来股价走势的技术。机器学习算法可以识别数据中的模式和趋势，并基于这些模式做出预测。机器学习在股票预测中的优势
大量数据处理能力：机器学习算法可以处理海量数据，从而 选择正确的机器学习算法：根据预测任务和数据类型，选择最合适的机器学习算法，例如线性回归、支持向量机或神经网络。收集高质量的数据：使用可靠的数据源，收集历史股价数据、市场信息和其他相关的变量。特征工程：对数据进行预处理，创建有意义的特征，以提高模型的预测能力。模型训练与评估：使用交叉验证或其他方法评估模型的性能，并针对不同的参数进行调整。持续监控与更新：随着时间的推移，监控模型的性能并进行必要更新，以跟上市场变化。结论
股票机器学习提供了强大的工具，帮助投资者分析股价数据、预测未来走势并进行明智的投资决策。通过利用知乎专家的技术和见解，投资者可以提升自己的机器学习技能，在复杂且充满挑战的股票市场中获得优势。精通python语言要多久知乎(2023年最新分享)
导读：很多朋友问到关于精通python语言要多久知乎的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
学习python好不好就业，多久才能从入门到精通？这段时间我也开始自学Python，虽然大学时候学过C语言，不过那已经是几年前的事情了，当时也是为了学分而且也学的不好，工作以后也从来没有用到过，所以也算是从0开始。开始学习Python以后也是四处在网上找资料，但是纯粹看书的话也有点看不下去的感觉，
虽然自学的欲望很强烈，但是也没什么效果。最后咨询了一些学习过的人，根据他们的推荐选择了百战程序员的Python课程，一边看一边跟着，但是刚开始学习总感觉程序写起来不是很流畅，很多东西还是需要自己找思路的，幸好百战尚学堂的老师很耐心，遇到任何不懂的问题都给我细心讲解，
零基础的可以在慕课上看视频学习，视频对于入门者比较友好。 如果能每天花两个小时刷题（看完视频之后，但光看视频是没用的），可以先做一些考试的选择、改错、补程序和写结果的一些题，然后做程序题，半个月下来就也算入门了。
再高的水平就很难说了，毕竟每个人的需要和发展方向都不一样。额外提一点，后期学习经常会出现找不到视频学习的情况，这时候大多需要自己找资料了（再高深点博客也不一定能找到了，只能查书或自己研究）.
Python是一门电脑编程语言，而且是学习人工智能的第一语言，相对其他的流行语言python也比较简单一些。 主要学习的内容有web网站开发，游戏开发，爬虫，数据分析，大数据，智能等各方面的内容，就业也是面向这些岗位，是以后的大趋势，现在国家也在推广这方面的学习了。
python简单易学、免费开源、高层语言、可移植性超强、可扩展性、面向对象、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。 Python除了极少的涉及不到的开发之外，其他基本上可以说全能：系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、爬虫编写、机器学习、人工智能等等。 所以说Python的应用特别广。
当然每个人的学习力不一样，有的人通过自学能够入行。 他们知道怎么样系统化的学习知识。 可是这样的方式不太适合学习方法不够的人。 在培训班若遇到问题老师会帮你解决让你不必在一个问题上多花时间和精力,但在自学的过程中遇到问题一切都需要自己去解决,有时候可能连续几天都没能想出解决的办法,如果你真的想培训，可以看看百战程序员，现在这互联网时代这么发达，学习也不用局限于地域了可以选择线上学习，什么都不耽误，有空就可以随时随地学，师资力量也比较强大
python培训需要学多久？Python培训需要6个月左右的时间，想学习python推荐选择【达内教育】，该机构师资力量强大，拥有一天完善的AI教学方案，让每一位达内学习的学员都能找到适合自己的课程。
Python的培训时间在5-6个月左右，一般会用五周左右的时间学习Python核心编程，通过【Python语言基础知识】以及Linux相关知识的学习，了解什么是数据库，掌握Python的基础内容。 掌握基础后学习全栈开发的内容，并通过几个项目将学员之前阶段所学习的大多数知识点融入到项目中复习，并且配合项目讲解新的内容，用真实的企业项目，使学员掌握真正的开发流程和技术，最后学习网络爬虫和人工智能领域中的图像识别技术，对行业中流行的数据模型和算法有所了解，使用主流人工智能框架进行项目开发，深入理解算法原理与实现步骤。 感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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自学python要学多久？一周或者一个月。
如果完全靠自己自学，又是从零基础开始学习Python的情况下，按照每个人的学习和理解能力的不同，我认为大致上需要半年到一年半左右的时间。
当然了，Python学习起来还是比较简单的，如果有其他编程语言经验，入门Python还是非常快的，花1-2个月左右的时间学完基础，就可以自己编写一些小的程序练练手了，5-6个月的时间就可以上手做项目了。
从一定程度上来说，一些零基础的初学者想要利用两个月的时间掌握好Python是不太可能的，学习完Python后想要应聘相对应的工作岗位，即便是选择最快的学习方式也是很难实现的，无法快速实现就业。
python可以自学吗？大概要学多久？
可以自学，一般学习需要几个月左右的时间，Python入门简单，并不代表会一直简单。 要学会用Python干活，还需要学习Python的各种库，它的强大在于库。 原因是Python的库可以用Python，c语言，c＋＋等设计，再提供给Python使用，所以无论gpu运行，神经网络，智能算法，数据分析，图像处理，科学计算，各式各样的库在等着你用。
根据Dehghani的说法，Python在Python3之后，随着时间的推移而逐渐成熟，新的架构方法如微服务和容器，以及人工智能的进步，都使得企业在整个开发生命周期中更多地使用它，而不仅仅是停留在研究阶段。
扩展资料：
Python之所以成为广受欢迎的机器学习语言，主要基于以下三个原因：
1、门槛低，上手快；
2、Python是解释语言，写程序很方便；
3、Python的开发生态成熟，有很多非常有用的库可以用。
python培训需要多久？零基础参加Python培训班学习，Python全栈开发+人工智能课程培训时间一般是5到6个月！
以下是老男孩教育Python课程内容：
阶段一：Python开发基础
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二：Python高级级编编程数据库开发
Python高级级编编程数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三：前端开发
前端开发课程内容包括：HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuexactions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四：WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、ModelsORM、FORM、表单验证、Djangosessioncookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、DjangoAdmin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、RestfulAPI、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五：爬虫开发
爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍(engine、spider、downloader、scheduler、pipeline)、分布式爬虫实战等。
阶段六：全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django+uwsgi+nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八：人工智能
人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九：自动化运维开发
自动化运维开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。 IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。 分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十：高并发语言GO开发
高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、makenew、字符串、go程序调试、slicemap、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。
python学多久知乎(2023年最新分享)
python培训需要多久？零基础参加Python培训班学习，Python全栈开发+人工智能课程培训时间一般是5到6个月！
以下是老男孩教育Python课程内容：
阶段一：Python开发基础
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二：Python高级级编编程数据库开发
Python高级级编编程数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三：前端开发
前端开发课程内容包括：HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuexactions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四：WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、ModelsORM、FORM、表单验证、Djangosessioncookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、DjangoAdmin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、RestfulAPI、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五：爬虫开发
爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍(engine、spider、downloader、scheduler、pipeline)、分布式爬虫实战等。
阶段六：全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django+uwsgi+nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八：人工智能
人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九：自动化运维开发
自动化运维开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。 IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。 分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十：高并发语言GO开发
高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、makenew、字符串、go程序调试、slicemap、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。
学python要多久学python一般需要4个月-6个月。
初级Python掌握阶段学习时间：如果是零基础选择自学，这个期间主要学习的内容是常量、变量的应用，运算符的了解和使用、流程控制的使用等，掌握【Python编程语言】基础内容、OOP基础知识，学习后应该能自己处理OOP问题。
根据个人的理解能力和时间安排，所需要的时间也不同，一般都是5个月左右或者是更多。 如果是已经有其他程序语言的基础，那么所需要的时间也是会大大的减少。 深入Python学习时间：深入学习的时间一般更久。
所有的知识一般都是入门会简单一点儿，之后想要继续深入学习所消耗的时间和精力也是会增长，例如接下来要学的爬虫技术、人工智能方向都是需要时间进行学习。 精通任何一门编程语言，都需要通过大量的实践来积累经验。
python被大家称作为蟒蛇。 是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 最初被设计用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
自学Python需要多久？
一周或者一个月。
如果完全靠自己自学，又是从零基础开始学习Python的情况下，按照每个人的学习和理解能力的不同，我认为大致上需要半年到一年半左右的时间。
当然了，Python学习起来还是比较简单的，如果有其他编程语言经验，入门Python还是非常快的，花1-2个月左右的时间学完基础，就可以自己编写一些小的程序练练手了，5-6个月的时间就可以上手做项目了。
从一定程度上来说，一些零基础的初学者想要利用两个月的时间掌握好Python是不太可能的，学习完Python后想要应聘相对应的工作岗位，即便是选择最快的学习方式也是很难实现的，无法快速实现就业。
初学Python要多久才能入门？如果想从零基础到入门，能够全职学习（自学），那么一个月足够了。 非全职（自学）的话这个时间就可能更长，如果是自学，从零基础开始学习Python大致需要半年到一年半的时间。 如果有编程语言的基础，入门还是很快的，用Python语言写一些简单的应用大概需要2~3个月。 但是毕竟大数据开发技术所包含的编程技术知识是比较杂且多的，大数据专业相对来说还是有一定难度的。
果是计算机专业的学生或者自身有一定大数据开发基础的人学大数据相对来说还会比较容易，会比非计算机专业的人士好很多。 但对于零基础小伙伴学习来说想要学习大数据，难度还是很高的。 应该根据自身的知识基础、能力特点和兴趣爱好来选择学习方向。 在Python语言中，人工智能是非常主要的发展方向，也是非常具有潜力和发展前景的，薪资待遇也是非常高的，根据市场上的就业情况来说，Python人工智能的就业薪资普遍达到了20K以上，即便是初级工程师薪资待遇也可以达到1w左右。 千锋教育拥有多年Python培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，拥有国内一体化教学管理及学员服务，助力更多学员实现高薪梦想。
如何成为一个数据分析师？需要具备哪些技能
数据分析师的职位要求 ：1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。 1、态度严谨负责严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。 在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。 一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。 而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。 所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。 2、好奇心强烈好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。 在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。 这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。 越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。 只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。 3、逻辑思维清晰除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。 我记得有位大师说过：结构为王。 何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。 通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。 这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。 4、擅长模仿在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。 这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。 成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。 万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。 5、勇于创新通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。 创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。 现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。 技能要求：1、懂业务。 从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。 2、懂管理。 一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。 另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。 3、懂分析。 指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。 基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。 高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。 4、懂工具。 指掌握数据分析相关的常用工具。 数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。 5、懂设计。 懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。 图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
