数据分析经验总结怎么写 数据分析师用哪个数据库比较好？

数据分析师用哪个数据库比较好？

数据分析师用哪个数据库比较好？

我感觉这个问题有点脱离数据分析师的工作职责。

Word软件，尤其是ppt和excel，常数据分析师广泛使用，数据存储和处理可以结合access。目前一般公司还是广泛使用mysql，免费，轻量级，现在更多的都在用pg(postgresql)。

其次，分析师使用一些专业的分析软件spss，获取数据自我分析的BI软件平台:tableau、dc等。

其实我想强调的是，分析师可能60%的时间都花在数据的获取、处理和准备上，所以sql是必然要用到的。个人认为分析师学习sql比了解数据库要好，因为sql是一种标准化的数据查询语言，所有的关系型数据库，包括一些开源数据库，甚至公司内部的数据平台，都有很好的支持和兼容性。

最后，对于一些第三方的数据采集或者一些跨平台的数据处理，包括一些分析，使用python可以轻松上手。

推荐一个网站学习这些内容:菜鸟教程。

怎么学好数据结构？

个人经验学习很多计算机基础课程建议遵循这一点，先抓住主要知识，解决主要矛盾。

在数据结构领域，我们首先要关注每种数据结构的特点(结构和何时使用)

例如:

有了数组为什么还需要链表？

树形结构和上面两种在存储数据上有什么区别？(插入删除搜索复杂度权衡？)

为什么在一般二分搜索法树的基础上出现了各种各样的平衡二分搜索法树？它们之间有什么区别？

堆在什么场景下用于存储数据？哈希表用在什么场景？

要了解这些数据结构的成因和使用场景，我们自然需要知道它们的结构，以及它们的插入、删除和搜索最重要的时间复杂度是多少，代价是什么(比如更多的空间)，能带来的特殊性是什么(比如heap O(1)时间获取的最大/最小值)？

了解了数据结构的特点后，建议学习如何在自己熟悉的语言中使用。

比如c vector、list、stack、queue、set、map、unordered _ set、unordered _ map、priority _ queue的底层数据结构是什么，在什么场景下，如何使用？配合做一些题，你就掌握了。

先掌握主干知识，就是不要去深究一棵红黑树的细节，比如左右手的细节或者各种哈希函数的细节，或者有多少优化(国内很多数据结构课程在这上面花了很多功夫)。这并不是说它们不重要，而是你需要在骨干建立之后，根据自己的需求去丰富细节。从一开始就钻牛角尖很可能会让你学得稀里糊涂...而你没有。;I don'我不知道学完这门课程有什么用...

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