这5个数据分析技能，哪个适合你学？
来源：科象教育
谁说只有从事数据分析职业才需要学习数据?
后疫情+大数据时代下，不仅仅是互联网行业，新零售、银行、电信、保险等各行各业都对数据分析有大量的需求，数据分析已逐渐成为求职及职场必备技能，如果掌握了这些硬技能，未来求职可投递的行业是非常广泛的。
想必大家多多少少都有听说过Python、SQL、Excel & VBA、Power BI、Tableau等名字，但是：
他们各有什么区别？通常会在哪些场景中应用？
而我应该选择哪个/哪些硬技能进行学习？
今天，科象就来带大家简单科普下这五个常见必备硬技能。建议大家根据自己的需求针对性地学习，提高自己的求职竞争力💪。
Excel & VBA
很多同学第一反应可能是：Excel我知道，但VBA又是什么？和Excel有啥关系？
众所周知，Excel是目前最流行的个人计算机数据处理软件。它可以进行各种数据的处理、统计分析并辅助决策，被广泛地应用于统计财经、金融、数据分析等众多领域。
而VBA全称Visual Basic for Applications，是一种面向对象的解释性语言，通常会用于实现Excel中没有提供的功能、编写自定义函数、 实现自动化功能等，在各行业中有着广泛的用途。
（Excel中的Visual Basic👆）
简而言之，VBA就是Excel自带的软件，而VBA的编程功能可以帮助实现各种Office软件操作的自动化，属于求职投行、审计、咨询等行业的必备技能之一了。
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数据记录与整理：Excel可将数据以表格形式进行管理，既可查看明细数据，又可获得汇总数据
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数据统计与分析：排序、筛选、分类汇总是Excel里最常见的统计方式。此外，Excel内函数也可以进行数据计算与加工，辅助决策分析
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图形报表的制作：将数据分析结果用图形报表的形式进行展示，使数据更加清晰易懂
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数据处理的自动化功能：借助Excel中内置的VBA编程语言，定制Excel的功能，开发出适合自己的自动化解决方案
（VBA操作页面⬆️）
✅ 想丰富简历，增强核心竞争力，拿到实习机会的学生
✅ 想通过实战project掌握数据自动化处理和数据可视化的学生
✅ 遇到瓶颈，想要提升工作效率，希望通过掌握Excel&VBA升职加薪的人群
SQL (Structured Query Language) 结构化查询语言，是一种用于存取数据以及查询数据库内存储的信息所使用的语言。
据统计调查，2022年雇主最需要的Data Analyst技能中排名第一就是SQL，而在data领域的工作中，SQL的使用率也远高于其他软件👇。
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数据提取：从数据库中抓取所需数据并进行后续分析及处理
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数据分析：根据要求在数据库内进行数据分析，并将结果通过Table形式的报告进行展示
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数据管理：包含数据清理及数据核对，保证数据库内数据的准确性和完整性
（SQL操作页面⬆️）
✅ 基础数据小白，想快速入门数据的学生
✅ 想积累SQL实战经验，提升面试竞争力的学生
✅ 想求职金融前中后台分析岗（如风险管理、财务分析）以及互联网大厂的数据分析师等岗位的学生
Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言，是数据及商业分析领域中最热门、最常用的编程语言之一。
商业分析(Business Analytics) 是利用数据分析和统计的方法，来分析企业之前的商业表现，从而通过分析结果来对未来的商业战略进行预测和指导。
商业分析主要分为以下三大类：
描述性分析(Descriptive Analytics): 通过报告、记分卡、聚类等历史数据的呈现和分析，发现商业问题和机遇
预测性分析(Predictive Analytics): 通过对历史数据进行建模，对未知情况和状况进行准确的预测
规范性分析(Prescriptive Analytics): 通过模拟和优化等找出最佳商业决策
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数据分析及展示：利用Python中的Pandas等工具快捷地处理数据并进行分析；利用Matplotlib进行数据可视化展示
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建模：使用Python对历史数据建模，主要用于预测性分析
（Python for BA的系统操作界面操作页面⬆️）
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未来想从事商业分析、数据分析、数据科学家以及金融量化工作的学生
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想积累实战经验，提升简历竞争力的学生
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想利用Python高效快速分析数据、建模以及实现办公室自动化的职场人士
机器学习(Machine Learning，简称ML)领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
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算法与模型：使用Python中的Scikit-learn工具包建模，模型包括回归、分类、聚类、降维等主流机器学习模型
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深度学习(Deep Learning)：利用深度学习框架创建神经网络，训练，预测及评估
（Python for ML的系统操作界面操作页面⬆️）
✅ 未来打算从事数据科学家、建模方向岗位的学生
✅ 有一定python基础，对机器学习感兴趣但缺乏实战项目经验的学生
Tableau是将多维数据集可视化的一种工具，其图表可视化可以实现迅速传达信息，直接关注重点，同时明确显示相互信息，使信息更加鲜明生动。
（用Tableau做出的可视化图表⬆️）
商业智能(Business Intelligence，简称BI)是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
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数据处理自动化：Tableau中的拖拽功能将作图分析功能有效地自动化
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数据展示可视化：Tableau中的图像选择能将复杂数据中的联系清晰可视化
数据分析师岗位招聘中对商业智能BI工具的要求中，
Tableau占比排名第一⬆️
✅ 致力往商业智能、数据分析师相关岗位发展的零基础学生
✅ 希望获取专业证书认证、丰富简历并进入名企的学生
Power BI是是一套由微软推出的智能商业分析工具，可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即时的可视化数据分析，生成美观的报表并进行发布，供公司在Web和移动设备上使用。
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高效的数据处理，整合和分析，适用于不同行业的商业需求
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数据展示可视化：Power BI可以将数据分析的过程和结果用可视化的形式最有效地展示出来
（用Power BI做出的可视化图表⬆️）
即便是产品、销售和业务支持岗
对「数据可视化」能力的要求也都非常高⬆️
✅ 未来想从事商业分析/数据分析/金融方向/咨询工作的学生
✅ 无专业背景/知识基础的数据小白
✅ 想要通过实战project提升面试竞争力的人群