编译：Mika

CDA数据分析师出品

对数据分析相关技能的掌握程度大致可以分为3个级别：基础水平，进阶水平和高级水平。

今天我们就来探讨一下时空序列数据分析和建模，掌握这三个阶段所需的技能分别需要多少时间。

通常情况下，具有物理、数学、科学、工程、会计或计算机科学等学科背景的人，需要的时间相对更少。具体所需的时间取决于你的专业背景以及个人能够投入多少的精力和时间。

基础水平（所需时间：6-12个月）

首先是基础水平，希望从事数据分析领域的人群应该能够处理一般以逗号分隔值（CSV）文件格式呈现的数据集。并且应具备数据基础知识、数据可视化和线性回归方面的能力。

1.1 数据基础知识

能够对数据进行操作、清理、结构化、扩展和工程化。并且应该熟练使用pandas和NumPy库时空序列数据分析和建模，应具备以下能力：

1.2. 数据可视化

能够理解数据可视化的基本组成部分。能够使用数据可视化工具，包括Python的matplotlib和seaborn包；和R的ggplot2包。

具体需要掌握以下几个能力：

1.3 监督学习（预测连续目标变量）

熟悉线性回归和其他高级回归方法。能够使用scikit-learn和caret等软件包来建立线性回归模型。

具体需要具备以下能力：

2. 进阶水平（所需时间：7-18个月）

下面我们看到更进阶的需要掌握哪些技能：

2.

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