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庸碌的大学生一枚。
学r或python吧,有很多资料可以学习。这两种语言都是比较简单,简单易上手。sas的语言比较结构化,没有老师想自学会比较困难。
有一个小窍门,我自己当时学R的时候就是这样做的,你可以学会基础后试一下。你自己编写一个数据包,要有三十个以上(越多越好,主要是让你用loop用几步直接写出来)的变量,其中一部分是分类变量,另外一部分是数值变量。数据量1000个以上,只要保证你不是一个个输入的就好。其中某些变量要有相关性,然后随机选出5%作为缺失数据。最后重新打乱顺序,自己也不知道打乱后的顺序是什么。能够把这个数据包写下来,基本上基础算是掌握的比较好了。
还有,不要图多,选择一个语言精通了再说。
商业分析申请者,之前纯商科背景,也是为了申请BA自学数据分析。
建议先不考虑SAS,学R和Python。首先建议学习R语言,因为R更像是一个数据分析工具;换言之,能让你不过多的迷失于编程(比如R中的去循环实现的要比Python好,Python的object.method其实还是很浓厚的编程色彩,因为它本身就是编程语言),纯粹的考虑数据分析本身,去思考数据问题和统计问题。必须掌握的包就是数据操纵包dplyr、可视化包ggplot2.
当你建立起数据分析的思想后,再学Python。为什么Python也必须会呢,因为它在数据抓取和清理时候更有优势,和R有互补作用。必须掌握的包有(只考虑数据分析)numpy,pandas,matplotlib。
两者都有基础后,可以根据喜好选择主攻那一个了,对这门语言进行深层次的研究。
我觉的你先用溜excel吧,再搞其它的。
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学r或python吧,有很多资料可以学习。这两种语言都是比较简单,简单易上手。sas的语言比较结构化,没有老师想自学会比较困难。
有一个小窍门,我自己当时学R的时候就是这样做的,你可以学会基础后试一下。你自己编写一个数据包,要有三十个以上(越多越好,主要是让你用loop用几步直接写出来)的变量,其中一部分是分类变量,另外一部分是数值变量。数据量1000个以上,只要保证你不是一个个输入的就好。其中某些变量要有相关性,然后随机选出5%作为缺失数据。最后重新打乱顺序,自己也不知道打乱后的顺序是什么。能够把这个数据包写下来,基本上基础算是掌握的比较好了。
还有,不要图多,选择一个语言精通了再说。
商业分析申请者,之前纯商科背景,也是为了申请BA自学数据分析。
建议先不考虑SAS,学R和Python。首先建议学习R语言,因为R更像是一个数据分析工具;换言之,能让你不过多的迷失于编程(比如R中的去循环实现的要比Python好,Python的object.method其实还是很浓厚的编程色彩,因为它本身就是编程语言),纯粹的考虑数据分析本身,去思考数据问题和统计问题。必须掌握的包就是数据操纵包dplyr、可视化包ggplot2.
当你建立起数据分析的思想后,再学Python。为什么Python也必须会呢,因为它在数据抓取和清理时候更有优势,和R有互补作用。必须掌握的包有(只考虑数据分析)numpy,pandas,matplotlib。
两者都有基础后,可以根据喜好选择主攻那一个了,对这门语言进行深层次的研究。
我觉的你先用溜excel吧,再搞其它的。