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学习分析最新视觉报道_学习分享会心得(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

学习分析

币圈K线分析基础：从新手到高手 1. 𐟓ˆ 为什么要学习技术分析技术分析能帮助我们理解市场行为，特别对于个体交易者来说，通过分析价格图表，可以识别出市场趋势和交易机会。技术分析让交易更灵活，长期盈利依赖的是交易技巧，而不是运气。 2. 𐟓Š K线图的基本元素 K线图由四个基本要素组成：开盘价、收盘价、最高价、最低价。K线图通过这些要素展示市场行情走势，阳线代表上涨，阴线代表下跌。 3. 𐟧頋线的分类及特点 K线分为单根K线、双根K线和多根K线组合。单根K线包括大阳线、中阳线、小阳线等；双根K线包括吞没形态、孕线等；多根K线组合包括黄昏星、启明星等。 4. 𐟓œ K线图的基本用法 K线图不仅仅展示价格的变化，还可以通过不同的形态和组合提供市场趋势和反转的信号。例如，流星线和锤子线分别预示市场的看跌和看涨趋势。 5. 𐟒ᠥ悤𝕤𝿧”襝‡线系统均线系统是技术分析中常用的工具，能够帮助交易者识别市场的主要趋势。通过观察均线的交叉和位置，可以判断市场的多空趋势。 6. 𐟚€ 价格运行轨迹价格运行轨迹在不同的时间框架中展现不同的蜡烛图模式和形态。例如，1小时图表可能出现十字线或星形图案，表明犹豫不决或潜在的反转。 7. 𐟔 识别市场趋势使用均线系统来定义市场趋势。短周期EMA比长周期EMA更贴近当前价格，对市场价格反应更灵敏。当短周期EMA上穿长周期EMA时，为看涨信号；反之为看跌信号。 8. 𐟓‹ 常见的K线组合形态不同的K线组合形态有不同的市场含义。例如，黄昏星和启明星是常见的三根K线组合，分别预示市场的看跌和看涨趋势。 9. 𐟏𐠦”漣‘与阻力互换支撑一旦被跌破就会变为阻力，反之亦然。这种互换关系在技术分析中非常重要，有助于确定进出场点位。 10. ✨ 斐波那契数列与黄金分割斐波那契数列和黄金分割在技术分析中广泛应用，用于确定价格的支撑和阻力位置。常用的斐波那契回撤水平包括38.2%、50%、61.8%等。 11. 𐟒젦ˆ交量的作用成交量是价格变化的驱动力，分析成交量的变化可以帮助识别市场的买卖力量。高成交量通常伴随着价格的剧烈波动。 12. ⏳ 量价时空的分析成交量、成交价、时间跨度和波动空间是技术分析的四大基本要素。量价配合分析可以帮助识别市场动向，例如低位放量不涨可能是好的买入机会，高位放量不涨则需要谨慎。

数据分析学习路线图：从零到一的成长之路 𐟎“ 大学期间，我选择了数据分析作为我的学习方向。经过几个月的努力，我终于收到了心仪的offer，成就感满满！ 𐟒ᠥ‡期里，我没有选择娱乐，而是把时间花在了学习上。当别人在emo的时候，我已经悄悄在进步，超越了所有人。 𐟓 为了帮助更多想要学习数据分析的小伙伴，我整理了一份从零到一的详细学习笔记。以下是我的学习路线图： ✅ 第一阶段：Excel 𐟔𘠦Ÿ站：王佩丰——Excel24 讲 𐟔𘠦Ÿ站：戴师兄——Excel基础操作、常用函数大 𐟔𘠦Ÿ站：papaya——老师课堂 ✅ 第二阶段：SQL 𐟔𘠦Ÿ站：戴师兄—— SQL入门实战、云端数据库搭建 𐟔𘠤𙦧𑍯𜚍Ysgl必知必会 𐟔𘠦Ÿ站：黎曼的猜想——mysql基础 +高级教程 𐟔𘠦Ÿ站：尚硅谷——《Hi VE教程》 𐟔𘠧‰›客 ——快速入门 ✅ 第三阶段：统计学 𐟔𘠦Ÿ站：戴师兄——《系统认识数据分析》 𐟔𘠤𙦦œ좀”—《深入浅出数据分析F》 𐟔𘠧𛟨�𜚥鈴—学院——统计学 𐟔𘠧Ž‹站——36気、人人都是产品经理、简书 ✅ 第四阶段：Python 𐟔𘠦•𐦍†析：孙兴华——某站：python 分析三部曲 𐟔𘠦œ𚥙襭椹：菜菜——《机器学sklearn》 𐟔𘠩ṧ›ž战：尚硅谷——《机器学习推荐系统项目实战》 𐟔𘠧ˆ쨙민š孙兴华——《python 爬虫个人》 ✅ 第五阶段：BI工具 𐟔𘠦Ÿ站：Tableau-戴师兄-《Tableau可视化与仪表盘搭建》、未明学院《Tableau零基础教材》 𐟔𘠦Ÿ站：powerBI-孙兴华-《power BI基础》、《power BI函数》 ✅ 第六阶段：业务学习 𐟔𘠧Ž‹站：人人都是产品经理 𐟔𘠨🛩˜𖤹槱：精益数据分析，增长黑客 𐟒– 希望这份学习路线图能帮助到正在努力的你，祝你早日成为数据分析的佼佼者！

数据分析学习指南：从零到一的进阶之路 𐟓ˆ 很多人以为学数据分析只需要努力两个月就能搞定，但实际上，靠自学上岸的人少之又少。如果你真的想学数据分析，不提前了解这些内容，可能会吃很多亏哦。统计学：基础中的基础 𐟓Š 首先，统计学是数据分析的基础理论框架。这个世界充满了不确定性，我们需要一种能力去学习和理解这种不确定性，甚至利用这种不确定性创造价值。而统计学就是这种能力的基石。推荐学习内容：书本：《深入浅出统计学》视频：戴师兄的《系统认识数据分析》 BI工具：重点中的重点 𐟓Š 除了Excel，你还需要掌握一个强大的数据分析工具。PowerBI和Tableau是两个不错的选择。推荐学习内容：视频：孙兴华的《PowerBI基础》和《PowerBI函数》视频：戴师兄的《Tableau可视化与仪表盘搭建》 SQL：数据库管理利器 𐟛 ️ SQL是结构化查询语言，主要用于数据库管理和查询。对于从数据库中提取数据和进行基本的数据操作非常有用。推荐学习内容：视频：某站的《mysql基础+高级教程》书本：《SQL基础教程》和《SQL进阶教程》 Python：编程语言之选 𐟐 Python在数据科学领域应用广泛，有很多强大的库和框架，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn，可以进行数据处理、分析、可视化和机器学习等任务。推荐学习内容：视频：孙兴华的《Python分析三部曲》视频：孙兴华的《跟着孙兴华学习Python基础》业务知识：理论与实践的结合 𐟒𜊦œ€后，别忘了业务知识。数据分析不仅仅是技术，更是解决问题的方法。推荐学习内容：书本：《商业分析全攻略:用数据分析解决商业问题》书本：《深入浅出数据分析》书本：《精益数据分析》温馨提醒 𐟓 好记性不如烂笔头，在学习数据分析的过程中，记住两个原则：一定要动手操作，一定要多做笔记，这样才能事半功倍。希望每一个同学都能早日上岸，找到自己满意的工作！𐟚€

数据分析学习路线：别想得太简单！嘿，大家好！今天我想跟正在学习数据分析或者准备入门的小伙伴们聊聊。在做任何事情之前，一定要有个清晰的计划，别太天真了！数据分析可不是随便看看书就能搞定的，需要你付出努力和汗水。统计学基础（1-2周）首先，统计学是基础中的基础。推荐两本书：《极简统计学》和《深入浅出统计学》。视频方面，小破站的可汗统计学是个不错的选择。基本描述性统计和各种图表都要掌握。我个人建议用Python编程语言把统计学重新写一遍，这样记忆更深刻。 Excel技能（1-2周，重点） Excel是数据分析中最常用的工具之一。推荐的视频有王佩丰的Excel基础和刘伟的Excel基础大全。书本方面，《我最想要的Excel数据分析书》是个不错的选择。掌握Excel的基础操作是必须的。 SQL语言（1-2周，重点） SQL是数据分析师的必备技能。推荐的书是《SQL必知必会》，练习的话可以做SQL50题。SQL语言其实很简单，先掌握查询语句，基本的数据查询就搞定了。 BI可视化工具（2-3周）除了Excel，你还需要掌握一个数据分析工具，比如Tableau。推荐的视频教程是Tableau的教程，跟着练习就行。BI工具主要用于将数据分析产品化。 Python/R语言（补充） Python和R语言是面试中的加分项。推荐的书有《Python数据科学手册》、《利用Python进行数据分析》和《R语言实战》。这些书能帮你更好地掌握这两种语言。机器学习（补充）机器学习是数据分析的高级阶段。推荐的书是吴恩达的机器学习课程，Python的sklearn模块也是不错的选择。可以先学一些基础的算法，比如线性回归、贝叶斯、决策树、逻辑回归、SVM、协同过滤、随机森林等。数据分析思路（长期）最后，数据分析的核心是思路。推荐的书有《深入浅出数据分析》、《精益数据分析和《数据科学实战》。基本步骤包括：提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据分析和数据可视化。总结总的来说，数据分析重在实践。能实实在在跑出数据，能分析才是落到实处。光学理论工具意义不大。如果你不甘心现在的状态，那就狠下心来努力吧！没有基础也要学，人总要不断提升自己！加油！𐟒ꀀ

考研和声曲式攻略：从基础到实战技巧想要在考研和声曲式上拿高分？这里有一些实用的建议，帮助你从基础到实战技巧全面掌握！音乐理论基础𐟓š 首先，你需要对音乐理论有扎实的了解，特别是调式、和弦、节奏等基本概念。回顾音乐基础知识，加强对音乐元素的理解，这是分析和声曲式的基础。熟悉常见曲式𐟎𜊥œ覷𑥅奭椹和声曲式之前，先熟悉常见的曲式结构。了解单二、单三、变奏曲式等曲式形式，以及它们的特点和组成要素，这将有助于你更好地理解音乐作品的结构。分析音乐作品𐟔 选择一些具有代表性的音乐作品进行详细分析，尤其是那些使用了特定曲式的作品。通过分析作品的结构、和声、旋律等方面，深入理解曲式的运用。学习分析方法𐟔슦ŽŒ握一些分析方法和技巧，例如功能和弦分析、小节分析、主题变型等。这些方法可以帮助你更好地理解曲式的构成和演变。练习曲式仿作✍️ 通过模仿已有的曲式进行创作，可以加深对曲式结构和应用的理解。尝试编写自己的二部、三部曲式作品，加强对曲式的掌握。重视实践与反思𐟒እ�𙠥’Œ声曲式需要既有理论知识的积累，也需要实际操作和实践。在实践中不断反思，总结经验教训，逐步提升分析能力和创作水平。借助教材和资料𐟓– 选择一些专业的和声教材和分析指导书籍，结合音乐学院、音乐理论课程的教材进行学习。还可以寻找一些相关的视频、教学资源等进行参考。寻求帮助和交流𐟤 如果在学习过程中遇到困难，可以向老师、同学或者音乐学习社群请教。与他人共同学习和交流，可以相互启发和提高。记住，学习和声曲式需要时间和耐心。不断练习和实践，结合理论知识和实际分析，逐渐提升自己的分析能力。祝你成功！𐟒ꀀ

哥伦比亚大学学习分析硕士项目全解析 ✨个人背景✨ T同学 - GPA3.7+ ✅哥伦比亚大学 Columbia - 学习分析 Learning Analytics ✨项目简介✨ 哥伦比亚大学的学习分析硕士项目旨在培养学生掌握学习分析的核心知识和技能，并将其应用于各种学习环境中。学生将深入了解教育数据分析的相关政策、法律和道德问题，并面临使用学习分析方法改善教育的挑战。随着教育部门对数据驱动决策的需求增加，该项目毕业生有机会进入教育科技公司、初创企业、教育评估机构、教育智囊团以及城市和州级教育部门的数据组工作。 ✨教育背景✨ 哥伦比亚大学的学习分析硕士项目将为学生提供全面的学习分析技能培训，包括数据收集、处理和分析，以及如何将这些技能应用于教育实践。学生将有机会与来自不同背景的同行交流，共同探讨如何使用学习分析来改善教育质量和效率。 ✨职业前景✨ 该项目毕业生将具备在各种教育环境中应用学习分析的能力，包括学校、教育机构和政府机构。他们将能够利用数据驱动的决策来改善教育实践，为学生提供更优质的教育资源和服务。

数据分析小白逆袭指南：六大步骤轻松上手嘿，大家好！今天我要和大家分享一下如何从零开始学习数据分析。别再说不知道怎么入门了，我已经帮你把整个过程拆解得非常详细，准备好笔记哦！主要分为六个部分：统计学基础 𐟓Š 首先，统计学是数据分析的基础。你可以从可汗学院的统计学视频课程开始，同时也可以看看《商务与经济统计学》这本书。建议大家一边看视频一边看书，这样效果更好。 SQL语言 𐟓‘ 接下来是SQL语言的学习。推荐《Mysql必知必会》这本书，还有小破站上的三小时Mysql课程。别忘了刷题，牛客、Leetcode、Hackerrank和Sal50题都是不错的选择。 Python基础 𐟐 Python是数据分析的必备工具。廖雪峰的Python课程是个不错的选择，刷题的话推荐Leetcode和牛客网。刷题顺序可以是：数组、链表、哈希表、字符串、栈与队列、树、回溯、贪心、动态规划、图论和高级数据结构。 Python数据分析 𐟓ˆ 当你掌握了Python基础后，就可以开始学习Python数据分析了。Coursera上的《Data Analysis with Python》课程是个不错的选择，同时也可以看看《利用Python进行数据分析》这本书。有时间的话，跟着书里的例子敲一遍代码，然后再结合实际项目实践。 Python机器学习 𐟤– 数据分析离不开机器学习，所以这一步也很重要。Coursera上的吴恩达大师的机器学习课程是个不错的选择，小破站上也有很多机器学习课程。找一个合适的项目来做，实践出真知！业务知识 𐟓Š𐟒ኦœ€后一步是业务知识的学习。入门书籍推荐《深入浅出的数据分析》，网站方面可以看看“人人都是产品经理”。进阶书籍有《精益数据分析》和《增长黑客》。还有一些百度上的博主分享了很多干货，比如阿喵爱数据和Stone，他们的分享给了我很多启发。业务知识是最重要的部分，建议贯穿整个学习过程。找一个好的老师也很重要，如果你不知道怎么学或者没有基础，可以来和我交流，我会无偿帮你分析哦！𐟒슊希望这篇指南能帮到你们，祝大家都能成为数据分析达人！𐟚€

如何保持积极心态，提升数据分析技能？在这个充满挑战和压力的社会中，如何保持积极的心态，特别是在学习数据分析技能的过程中，显得尤为重要。𐟒ꊊ首先，积极的心态能帮助我们更好地适应学习节奏和方法。数据分析需要大量的实践和反思，这无疑需要付出巨大的努力。如果没有积极的心态，面对这些挑战可能会感到力不从心，从而影响学习效果。𐟓ˆ 其次，积极的心态能激励我们克服各种困难，更深入地理解数据分析知识。在学习过程中，我们可能会遇到各种障碍，比如数学公式和编程语言的理解，以及数据分析工具的使用。一个积极的心态能让我们更有信心去克服这些挑战，从而更有效地掌握数据分析的技能和知识。𐟒ኊ总之，学习数据分析需要高度的热情和耐心，同时还需要一个正确、积极的心态。这种心态将帮助我们更加关注实际问题的应用和挖掘，积累个人的数据分析实践经验，从而不断提升我们在工作中的判断力和决策力。𐟌Ÿ 因此，如果你希望通过学习数据分析来提升自己的素质和职业竞争力，保持一个积极向上的心态是至关重要的。𐟚€

数据分析学习心得：从零开始的旅程回想起当初决定深入学习数据分析的那一刻，我充满了决心和期待。经过一番研究和筛选，我最终选择了一家口碑极佳的培训机构，投入了16000元的学费。四个月的密集学习，让我逐渐掌握了数据分析的核心技能，那种成就感简直无法用言语形容。 𐟚련�ƒ•速成陷阱市面上有很多数据分析速成课程，它们往往会夸大其词，声称能让你快速成为专家。但我要告诉大家，数据分析是一个需要扎实基础和不断积累的领域，没有捷径可走。选择一家注重教学质量、课程设置合理的培训机构至关重要。 𐟒ᠦ𓨩‡实践与创新数据分析不仅仅是理论知识的学习，更重要的是将所学应用到实际场景中。在学习过程中，我们要积极参与实践项目，锻炼自己的动手能力和解决问题的能力。同时，保持对新技术和新方法的敏感度，不断尝试和创新，才能在数据分析领域立于不败之地。 𐟓– 从基础学起对于初学者来说，从基础开始学起是必经之路。选择一家从基础知识讲起的培训机构，可以帮助我们打好扎实的基础，为后续的学习奠定坚实的基础。 𐟗㯸培养沟通能力数据分析不仅仅是与技术打交道，更重要的是与业务团队、客户等进行有效沟通。因此，我们在学习数据分析技能的同时，也要注重提升自己的沟通能力，学会将复杂的数据以简洁明了的方式呈现给不同背景的人。 𐟑颀𐟒𛠤𛎥𙠦ˆ–初级岗位起步毕业后，我建议大家可以从实习或初级分析师的岗位开始自己的职业生涯。这样不仅可以让我们更深入地了解数据分析在实际工作中的应用，还可以积累宝贵的经验，为未来的职业发展打下坚实的基础。 𐟔 明确职业发展方向数据分析领域非常广泛，包括商业分析、数据科学、大数据等多个方向。因此，我们在学习过程中要明确自己的职业发展方向，有针对性地进行学习和实践，以便更好地实现自己的职业目标。 𐟏려𘺤𚆥𘮥Š馛𔥤š对数据分析感兴趣的同学找到合适的学习机构，我整理了一些老师负责、收费透明、教学质量不错的学校所在城市。这些学校都是我经过认真筛选和比较后得出的结果，大家可以参考看看！ 𐟌Ÿ 广州、北京、上海、重庆、天津 𐟌Ÿ 四川、河南、河北、云南、浙江 𐟌Ÿ 江苏、辽宁、安徽、湖北、湖南

如何高效学习数据分析？这些建议太实用了！嘿，大家好！今天我想和大家聊聊学习数据分析的一些心得，但别急，这可不是一般的学习笔记哦！𐟓š✨ 首先，我要给大家一个忠告：千万别以学习的心态去学数据分析。为什么呢？因为只有兴趣才能让你事半功倍，没有技巧和实践，再多的知识也会在脑袋里打转。𐟤ﰟ’ኊ刚开始的时候，我也是东学一下西学一下，结果效率低到谷底，学习时间也拉长了不少。所以，大家一定要规划好学习路线和每天的学习计划，保证新知识的输入的同时也要注重复习，不要一边学一边忘哦！𐟗𚰟“š 好了，不废话了，下面分享一下我的学习路线和途径，希望对你们有所帮助： Excel - 先看看《王佩丰Excel基础教程24讲》，再学学《Excel动态仪表盘制作流程》。这是数据存储、处理、分析、呈现的基本技能。 Sql - 刷一刷《戴师兄sql入门实战》。学好了，你就能轻松应对数据库基础知识、数据查询、分析了。 BI - 参考《孙兴华POWERBI教程》和《15小时学会POWERBI数据分析大师课》。这是数据可视化的必备技能。 Tableau - 学习《tableau零基础教程》和《戴师兄数据分析课》。掌握基础图形绘制和数据可视化。 Python - 参考《黑马程序员python教程》和《零基础入门python》。掌握pandas、numpy、sk-learn等技能。 R语言 - 学习《R语言入门与数据分析》和《R语言基础课程6讲》。建立R语言基础。对了，就业方向嘛，大公司更需要数据分析师哦，互联网大厂、银行、通信公司、各行业巨头都是你的选择。记得，规划好学习计划，每天稳定学习，别一天信心满满，第二天学20分钟，要有坚持力！𐟒갟Ž转行确实不轻松，但别灰心，每个月学的内容都是为了适应未来的工作。行动力和执行力是成功的关键，别人努力读好几年的书，也是有道理的。工作使我快乐，数据分析是门有窍门的技能，你也可以行！𐟌Ÿ𐟚€ 希望这些建议对你们有帮助，祝大家都能成为数据分析高手！𐟚€