| 能力模块 | 核心组成 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 数理基础 | 概率分布/假设检验/回归分析 | 数据建模/效果验证 |
| 工具运用 | Excel高级函数/Pandas数据处理 | 数据清洗/特征工程 |
| 业务理解 | 指标体系搭建/AB测试设计 | 商业决策支持 |
掌握描述性统计与推断统计的核心方法，包括但不限于方差分析、卡方检验等常用技术。重点理解置信区间计算原理，能够准确解释P值的实际业务含义。
线性代数基础需要达到矩阵运算熟练程度，这对理解机器学习算法的底层逻辑至关重要。建议通过实际案例掌握协方差矩阵的应用场景。
Excel数据处理需重点掌握Power Query数据整合技巧，配合Power Pivot建立数据模型。VBA脚本编写能力应达到自动化生成基础报表的水平。
Python环境中需熟练使用NumPy进行数值计算，Pandas实现数据透视与合并操作。掌握Matplotlib和Seaborn库的图形自定义设置方法。
深入理解所在行业的商业模式，建立关键指标体系。例如电商行业需掌握GMV拆解方法，用户分层模型的搭建逻辑。
学习设计有效的AB测试方案，包括样本量计算、分流策略制定以及实验结果的可视化呈现。掌握多变量测试的注意事项。
定期参与Kaggle竞赛项目，通过真实数据集的实战演练持续提升模型优化能力。关注行业白皮书更新，保持业务认知的时效性。
