sas，spss，谁能说说SPSS ， STATA，excel在统计应用上的区别？个人认为都是数据处理应用 ， 其中Excel界面最友好，但功能过于简单，只适合日常简单的数据处理，不适合更复杂的模型分析，所以在科研中应用不广泛；Matlab采用图形界面，功能强大 ， 在当前研究中应用广泛 。spss和sas都是专业的，前者主要用于社会科学研究，后者主要用于自然科学和经济研究，此外，spss还采用了图形界面 ， 比所有编程语言操作的sas更友好 ， 但是spss的主要缺点是数据输出不能用word等文字处理工具直接打开 。
1、数据分析师要学什么课程主要做什么学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等 。 ， 并精通Excel ， 至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，有写报表的能力，有扎实的SQL基础 。数据分析师应该学习什么1 。数学知识数学知识是数据分析师的基础知识 。对于初级数据分析师，了解一些描述性统计相关的基本内容，有一定的公式计算能力就足够了 ， 了解常用的统计模型算法更佳 。
对于数据挖掘工程师来说，除了统计学，各种算法也需要熟练运用 ， 对数学的要求最高 。2、分析工具初级数据分析师，要会玩Excel，数据透视表和公式一定要熟练，VBA更佳 。另外一定要学习一个统计分析工具，SPSS作为入门比较好 。对于高级数据分析师来说，使用分析工具是核心能力，VBA是基本必需品，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中一种，其他分析工具(如Matlab)视情况而定 。
2、如何成为一个数据分析师?需要具备哪些技能数据分析师岗位要求:1 。计算机、统计、数学等相关专业本科以上学历；2.具有深厚的统计学和数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术 ， 能够熟练使用SQL；3.三年以上海量数据挖掘与分析相关项目工作经验，参与过比较完整的数据收集、整理、分析和建模；4.对业务和商业逻辑敏感 ， 熟悉传统行业数据挖掘背景，了解市场特点和用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验者优先；5.具有良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；6.创新、热情并愿意接受挑战 。
3、SAS统计分析教程的目录【sas因子分析法,主成分分析法sas】第一章:定量结果的差异分析sas软件和sas用法介绍1.1 sas软件介绍1.2 sas 用法介绍1.3本章概述第二章单因素设计单变量定量资料差异分析2.1单因素组设计单变量定量资料T检验和符号秩和检验2.2成对设计单变量定量资料T检验和符号秩和检验2.3组设计单变量定量资料T检验2.4组设计单因素k(k≥3)水平设计定量资料单因素方差分析2.6单因素k ( K≥3) 水平设计数量数据的一维协方差分析2.7单因子k(k≥3) 水平设计一维数量资料的kruskalwallis秩和检验2.8本章概述第三章单因素设计一维生存资料的差异分析3.1单因素设计一维生存资料分析简介3.2生存资料的统计学描述3.3生存曲线的比较3.4本章概述第四章多因素设计一维数量资料的差异分析4.1单因素数量资料的随机区组设计方差分析和friedman秩和检验4.2两因素非重复实验 单变量数量资料的设计方差分析4.3单变量数量资料的平衡不完全随机区组设计方差分析4.4单变量数量资料的拉丁方设计方差分析4.5两阶段交叉 。
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