『認真回,學Python,然後
1. 把Excel資料丟到google spreadsheet上當關聯式資料庫用,
2. 用python pandas整理資料
3. 用datastudio做視覺化分析或定期觀察儀表板
這是我最推薦新手入門數據分析的工具組合。
你要做數據整理跟分析,重點只有三個:
資料存放的地方、整理資料工具語言、視覺化套件
一般來說,正規的方式是資料放sql、整理資料用sql code,
然後視覺化再用ggplot、shiny(R), Matplotlib、plotly(Python),
但初學者沒辦法一次搞懂這麼多東西,直接用現成的東西就好,
唯一需要學習的是python pandas跟如何用python串接google spreadsheet,
但這我覺得根本比VBA好學兩萬倍,code也比較好管理...』
Re: [問卦] EXCEL VBA值得花時間去學嗎 https://disp.cc/b/163-e8Nl |問卦原文 https://disp.cc/b/163-e8Gh
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在動畫界的工作中有個 Technical Director ( TD ) 的跨程式設計的工作,TD 是美術和程式的合體,TD 的工作比較常面向美術端,如果美術端有任何技術或者工作流程問題,就會需要 TD 幫忙解決,跟 R&D 的差別在於,TD 通常不會加入研發大型專案,而是寫腳本工具來加速動畫製作流程,並串聯各部門讓資料流通無阻礙。 (此資料來自 特效產業 Pipeline TD )
本課程教你 TD 所需要的技能,使用 Python 開發工具,以便在 Maya 上更有效率地工作。
https://softnshare.com/python-for-maya/
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Python前面竟還有必修課!
大部份人都不知道,其實我的碩士論文是跑SPSS量化問卷統計分析而來的,跑量化從數據挖出洞察,對專業人士並不是件難事,但對我這樣文組出身的人,當時每天早上8點到電腦教室報到,跑數據跑到下午四點。
資質駑鈍,沒有線上教學,對我來說只能土法煉鋼抱著書,也沒有人引導,該怎麼樣抓取最精準的數據,也不知道這些近千個數據如何統整最有效率。
還記得我的碩士論文,因為研究對象是兩岸的閱聽眾,也就是說我的樣本數是其他同學的兩倍,碩士論文收到300份,且都顯著的話,就能夠算有效樣本,而我在台灣與大陸兩岸花了幾萬元,收了1000份,留下7百多份有效樣本,最後進行分析。
因為是2種不同地區族群的生活、習慣、行為型態比較,因此在抓取、整理數據時,就花上了我好大一番功夫…
當時如果有線上課程能帶著我一步一步跑有多好呢?
不過,業界的數據當然和學術數據的實務有差別!
只是核心概念是相同的,其實數據就是讓我們可以更客觀的解決問題,並從中洞察培養觀點,因為我們在工作上也會常常花了超多時間間分析、甚至做了PPT準備匯報,最後關頭卻發現取數邏輯有問題,導致分析結論不可⽤…
國欣說.Rock Data 是我在深圳工作的好朋友,也是處理互聯網企業上億數據的數據分析師,當然他的數據洞察與實務,就相當國際化也很實用,能用一堂線上課程,就從這麼專業的人士身上學到技巧,豈不是太划算?
國欣說:「提到數據分析的必備程式語⾔,⼤多數⼈腦中出現的關鍵字通常是R或Python,⼤多R/Python的課程已,經提供好分析所需要的數據了,但在真實的⼯作環境中,公司的數據都放在數據倉庫中,我們必須透過,Hive語⾔到數倉中把數取出來。」我這才知道,原來Python前面還有必修課啊!
如果你是:
1.對於數據分析感興趣、想從事資料分析相關崗位的學⽣
2.初入商業分析、資料分析領域,但對hive還不太熟練的社會新鮮⼈
3.想掌握數據處理⼯具的產品經理
4.需要數據分析能⼒的市場⾏銷、產品營運⼈員
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