數(shù)據(jù)分析師用哪個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)比較好？

數(shù)據(jù)分析師用哪個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)比較好？

我感覺(jué)這個(gè)問(wèn)題有點(diǎn)脫離數(shù)據(jù)分析師的工作職責(zé)。

Word軟件，尤其是ppt和excel，常數(shù)據(jù)分析師廣泛使用，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理可以結(jié)合access。目前一般公司還是廣泛使用mysql，免費(fèi)，輕量級(jí)，現(xiàn)在更多的都在用pg(postgresql)。

其次，分析師使用一些專(zhuān)業(yè)的分析軟件spss，獲取數(shù)據(jù)自我分析的BI軟件平臺(tái):tableau、dc等。

其實(shí)我想強(qiáng)調(diào)的是，分析師可能60%的時(shí)間都花在數(shù)據(jù)的獲取、處理和準(zhǔn)備上，所以sql是必然要用到的。個(gè)人認(rèn)為分析師學(xué)習(xí)sql比了解數(shù)據(jù)庫(kù)要好，因?yàn)閟ql是一種標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)查詢語(yǔ)言，所有的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，包括一些開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，甚至公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)平臺(tái)，都有很好的支持和兼容性。

最后，對(duì)于一些第三方的數(shù)據(jù)采集或者一些跨平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理，包括一些分析，使用python可以輕松上手。

推薦一個(gè)網(wǎng)站學(xué)習(xí)這些內(nèi)容:菜鳥(niǎo)教程。

怎么學(xué)好數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？

個(gè)人經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)很多計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程建議遵循這一點(diǎn)，先抓住主要知識(shí)，解決主要矛盾。

在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域，我們首先要關(guān)注每種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)(結(jié)構(gòu)和何時(shí)使用)

例如:

有了數(shù)組為什么還需要鏈表？

樹(shù)形結(jié)構(gòu)和上面兩種在存儲(chǔ)數(shù)據(jù)上有什么區(qū)別？(插入刪除搜索復(fù)雜度權(quán)衡？)

為什么在一般二分搜索法樹(shù)的基礎(chǔ)上出現(xiàn)了各種各樣的平衡二分搜索法樹(shù)？它們之間有什么區(qū)別？

堆在什么場(chǎng)景下用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)？哈希表用在什么場(chǎng)景？

要了解這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的成因和使用場(chǎng)景，我們自然需要知道它們的結(jié)構(gòu)，以及它們的插入、刪除和搜索最重要的時(shí)間復(fù)雜度是多少，代價(jià)是什么(比如更多的空間)，能帶來(lái)的特殊性是什么(比如heapO(1)時(shí)間獲取的最大/最小值)？

了解了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)后，建議學(xué)習(xí)如何在自己熟悉的語(yǔ)言中使用。

比如cvector、list、stack、queue、set、map、unordered_set、unordered_map、priority_queue的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是什么，在什么場(chǎng)景下，如何使用？配合做一些題，你就掌握了。

先掌握主干知識(shí)，就是不要去深究一棵紅黑樹(shù)的細(xì)節(jié)，比如左右手的細(xì)節(jié)或者各種哈希函數(shù)的細(xì)節(jié)，或者有多少優(yōu)化(國(guó)內(nèi)很多數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程在這上面花了很多功夫)。這并不是說(shuō)它們不重要，而是你需要在骨干建立之后，根據(jù)自己的需求去豐富細(xì)節(jié)。從一開(kāi)始就鉆牛角尖很可能會(huì)讓你學(xué)得稀里糊涂...而你沒(méi)有。;Idon'我不知道學(xué)完這門(mén)課程有什么用...