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Excel：最基礎的工具，能夠快速進行數據清理和基礎分析。
Tableau：強大的商業智能平臺，用於創建交互式數據可視化報表。
Power BI：微軟的商業智能工具，常用於生成動態報表和儀表板。
統計分析與機器學習：數據分析師需要掌握一定的統計學和機器學習知識，來進行更加複雜的分析。
統計學：掌握描述性統計、假設檢驗、迴歸分析、方差分析等統計方法。
機器學習：瞭解基礎的機器學習算法，如線性迴歸、決策樹、聚類分析、KNN等，能夠利用這些算法進行數據建模。
2. 業務理解與行業知識
數據分析師不僅要有紮實的技術背景，還需要對所服務的行業有深入瞭解。通過行業知識，數據分析師能夠更好地理解數據背後的商業問題，從而做出更加精準的分析。
行業分析：瞭解行業的關鍵指標、市場趨勢和競爭格局，能夠爲企業提供有價值的建議。
需求理解：理解業務部門的需求，與管理層和相關部門進行有效溝通，確保分析結果能幫助解決實際問題。
