如何进行数据分析-数据分析师的角色.pptx

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数据分析师的角色
Presenter name
Agenda
学习和应用数据分析
数据分析的发展前景
介绍数据分析
数据分析的主要方法
数据分析的应用场景
数据分析的核心观点

学习和应用数据分析的方法和工具
统计学的应用
01
运用统计学原理进行数据分析
机器学习的工具
02
使用机器学习算法和工具进行数据分析和预测
其他数据分析方法
03
了解其他常用的数据分析方法和技术
数据分析方法和工具的掌握
掌握数据分析方法
金融数据分析应用
金融数据分析
数据分析在医疗行业中的应用和挑战
医疗数据分析
电商行业中数据分析的关键技术和应用
电商数据分析
数据分析场景趋势
数据分析应用场景
数据分析在研究中的应用
数据收集研究设计方法
设计与收集
01.
清洗和处理研究数据以提高数据质量和准确性
数据清洗与预处理
02.
运用统计分析方法验证研究假设和得出可靠结论
统计分析与验证
03.
数据分析应用研究

数据分析的发展前景和应用场景介绍
提升就业竞争力
数据分析博士生关键要素: 数据分析在博士生职场关键
01.
博士生职场技能
支持学术研究
数据分析能够为博士生的学术研究提供有效支持
02.
开拓职业发展方向
掌握数据分析技能，博士生可以在多个行业找到职业机会
03.
数据分析必备技能
金融领域投资风险控制: 金融领域投资风险控制
金融行业
病例分析、流行病学研究、医院管理等
医疗行业
用户行为分析、商品推荐、市场营销等
电商行业
行业领域涉及面广
广泛数据分析应用
01
人工智能的崛起
人工智能推动数据分析: 人工智能促进数据分析
02
大数据时代的挑战
大规模数据的处理和分析将是未来数据分析的重要任务
03
数据隐私和安全
保护个人数据隐私和数据安全将成为数据分析的重要课题
未来发展趋势
数据分析发展前景