自己記一下
是問copilot得到的回答

轉職 數據分析 其他碎念

若想轉職成數據分析師，建議沒有相關背景的人從哪個方向入門呢？

學習基礎數學和統計學：這是數據分析的基礎。你可以通過網上課程或書籍來學習。

學習數據分析工具：掌握常用的數據分析工具，如Excel、SQL、Python或R。這些工具在數據分析中非常重要。

參加線上課程和認證：像Coursera、edX等平台上有很多關於數據分析的課程，你可以考慮參加。像是Google Analytics、Tableau等認證也很有價值。

實踐和項目經驗：參與一些實際的數據分析項目，可以通過實踐來提升技能。你可以參加一些開源項目或自己找一些小型項目來練習。

參加數據分析社群：參加一些數據分析相關的社群，如Meetup、LinkedIn群組等，可以幫助你交流經驗和學習新知識。

數據分析會使用到excel的那些功能？

資料排序和篩選：用於排序和篩選資料，以便更好地分析特定部分。

樞紐分析表：強大的工具，用於總結、分析、探索和展示數據。

圖表和圖形：用於視覺化資料，以便更清晰地展示數據趨勢和模式。

條件格式：根據設定的條件改變儲存格的格式，以突顯重要數據。

函數和公式：使用各種內建函數（如SUM、AVERAGE、VLOOKUP等）來計算和分析數據。

數據驗證：設定資料輸入規則，以確保數據的正確性。

資料表格：將數據轉換成表格格式，以便更容易操作和分析。

巨集和VBA：自動化重複性任務，提高工作效率。

What-If 分析工具：如資料表、目標搜尋和方案管理員，用於進行假設分析。

資料連接和匯入：從外部來源（如資料庫、網頁）匯入資料以進行分析。

若想要在四個月內入門，有推薦的技能/工具學習順序嗎？

第一個月：
Excel：掌握基本的資料處理和分析技巧，例如排序、篩選、樞紐分析表、圖表製作等。

統計基礎：了解基本的統計學概念和工具，這是數據分析的基石。

第二個月：
SQL：學習如何使用 SQL 查詢資料庫，包括基本查詢、資料篩選、聯結和聚合函數等。

Python：開始學習 Python 編程，特別是針對數據處理和分析的庫如 Pandas 和 NumPy。

第三個月：
資料視覺化：學習如何使用 Matplotlib 和 Seaborn（Python庫）來創建資料圖表。

資料分析案例：參加線上的資料分析專案，將所學應用於實際案例，鞏固技能。

第四個月：

進階 Python：學習更進階的 Python 技能，如資料清理和機器學習基本概念。

數據可視化工具：熟悉 Tableau 或 Power BI 等可視化工具，學會創建專業的報告和儀表板。

建議取得

Google Analytics

以上技能有推薦的youtube頻道課程嗎？

Excel：

如何用 Excel 實現資料視覺化：這個頻道提供了關於如何使用 Excel 資料視覺化的詳細教學。

SQL：

SQL 3分鐘初學者教學：這個頻道提供了 SQL 的基礎知識和操作教學，適合初學者。

Python：

Matplotlib 簡介、安裝、快速開始 - Python 資料視覺化教學：這個頻道介紹了如何使用 Matplotlib 來進行資料視覺化。

2024 年 Python 資料分析與視覺化大師班：這個頻道提供了一系列關於 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 的教學，適合想要深入學習的人。

統計的部份需要學到什麼程度？

描述性統計：平均值、中位數、眾數、標準差、變異數等基本概念，用於總結和描述數據。

機率：基本機率理論，包括獨立事件、條件機率、貝葉斯定理等。

分佈：常見分佈如正態分佈、二項分佈、泊松分佈等，了解數據如何分佈在不同情況下。

假設檢驗：t檢驗、卡方檢驗、ANOVA 等，用於檢驗數據的假設和推論。

迴歸分析：簡單迴歸和多重迴歸，分析變量之間的關係。

信賴區間：了解和計算參數的置信區間。

抽樣：了解不同的抽樣方法和抽樣分佈。

假設檢驗：了解p值、顯著性水平等，進行數據推論。

Data Analysis 数据分析 | Python Tableau Power BI R

Excel數據分析、動態儀表板 #Excel #儀表板 #數據分析 #資料分析

Excel 基礎教學

七周成为数据分析师

Google Analytics

這全英的有點硬

最麻煩的大概是實操

學習計劃｜帶你10週入門資料分析. 「我是文科生出身，可以學習資料分析嗎？」… | by 數據分析那些事...

然後要規劃一下運動

這幾天在想要不要去看一下之前工作的健身房，不過它跟我公司、我家形成超大三角完全不順路

唐麗英老師 - 統計學(一) (基礎統計) Statistics (I)