學習數據分析需要學什麼

① 數據分析師需要學什麼

數據分析師要學習以下幾點：

一、統計學

對於互聯網的數據分析來說，並不需要掌握太復雜的統計理論。所以只要按照本科教材，學一下統計學就夠了。

二、編程能力

學會一門編程語言，會讓處理數據的效率大大提升。如果只會在 Excel 上復制粘貼，動手能力是不可能快的。

三、資料庫

數據分析師經常和資料庫打交道，不掌握資料庫的使用可不行。學會如何建表和使用 SQL 語言進行數據處理，可以說是必不可少的技能。

四、數據倉庫

許多人分不清楚資料庫和數據倉庫的差異，簡單來說，數據倉庫記錄了所有歷史數據，專門設計為方便數據分析人員高效使用的。

五、數據分析方法

對於互聯網數據分析人員來說，可以看一下《精益創業》和《精益數據分析》，掌握常用的數據分析方法，然後再根據自己公司的產品調整，靈活組合。

六、數據分析工具

SAS、Matlab、SPSS 這些工具經常有人推薦。

關於數據分析師的學習可以到CDA認證機構咨詢一下，CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。

② 數據分析需要掌握哪些知識

數學知識
對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。分析工具
對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。編程語言
數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。業務理解
對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。邏輯思維
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。數據可視化數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。協調溝通
數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

③ 學習數據分析需要掌握哪些知識

具有數理統計，經濟學，資料庫原理以及相關知識；能熟練使用excel、spss、quanvert、sas等統計軟體。
工作能力： 嚴謹的邏輯思維能力、學習能力、言語表達能力、管理能力
工作態度：積極主動、工作認真、工作嚴謹
具體要求：
1、根據數據分析方案進行數據分析，在既定時間內提交給市場研究人員；
2、能進行較高級的數據統計分析；
3、公司錄入人員的管理和業績考核；以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓；
4、錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對；

其他方面的要求：
1. 持證上崗。
2. 熱愛本職工作，具有高度的責任心和忘我的工作精神，愛崗敬業，工作認真細致，能認真完成公司交給的各項工作任務。
3. 要求掌握較深的業務知識和計算機應用知識，能用行業各種應用軟體進行各種數據分析和綜合數據處理，加工成有用的信息提供領導進行決策；能配合系統管理員進行計算機網路維護及管理。
4. 負責本公司計算機信息網路數據的收集、傳遞（主要是上報）和管理工作，對各網點上報的數據和本機房傳遞的信息數據，要做好詳細的「數據傳遞紀錄」，對未按時間要求漏報和數據有誤的網點要及時督促，每月將各經營站、點數據上報情況通報一次；負責各類數據的整理、匯總和分析處理工作，及時向本公司領導及有關部門上報信息數據，做好相關紀錄；負責本公司網路信息數據的安全管理，及時做好各類數據及報表的備份工作，做好歸檔、保管工作，做好信息數據的保密工作，嚴禁向未授權單位、部門及個人提供各類信息數據；負責機房文件收發、歸檔和保管工作。
5. 遵守特定的工作時間：必須等各網點數據傳輸完畢核對無誤後才能下班。

關於數據分析員：
數據分析員是根據數據分析方案進行數據分析的人員，能進行較高級的數據統計分析，負責公司錄入人員的管理和業績考核，以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓，和錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對等職責。

④ 數據分析需要掌握些什麼知識

首先，從知識體系的角度來看，當前學習數據分析需要學習三大塊知識，其一是數學和統計學知識、其二是大數據知識、其三是行業知識。數學和統計學是數據分析的基礎，在大數據時代，要想在數據分析領域走得更遠，一定要重視數學和統計學知識的學習。從某種程度上來說，數據分析就是構建在數學和統計學基礎之上的，雖然當前有很多數據分析工具和平台可以使用，但是如果脫離數學和統計學知識，數據分析往往很難深入。對於數學基礎比較薄弱的人來說，在學習數據分析的過程中，可以同時補學數學知識，包括線性代數和概率論等等。數據分析是大數據技術體系的重要組成部分，實際上當前的數據分析也是大數據進行數據價值化的主要手段之一，所以當前學習數據分析一定不能脫離大數據技術體系。在大數據平台的支撐下，數據分析可以藉助於大數據平台來達到一個更好的分析效果，比如速度提升就非常明顯。從數據分析的手段上來看，當前數據分析主要有兩種方式，一種是統計學方式，另一種就是機器學習方式，當前機器學習的數據分析方式受到了廣泛的關注，基於機器學習的數據分析未來也有廣闊的發展和應用空間。採用機器學習進行數據分析，需要從演算法設計開始入手，然後完成演算法實現、演算法訓練、演算法驗證和演算法應用等一系列環節。

⑤ 數據分析需要學哪些

1、數學知識

數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。

對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。

2、分析工具

對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。

對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。

3、分析思維

比如結構化思維、思維導圖、或網路腦圖、麥肯錫式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。

4、資料庫知識

大數據大數據，就是數據量很多，Excel就解決不了這么大數據量的時候，就得使用資料庫。如果是關系型資料庫，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你還得要學習使用SQL語句，篩選排序，匯總等等。非關系型資料庫也得要學習，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起碼常用的了解一兩個，比如Hbase，Mongodb，redis等。

5、開發工具及環境

比如：Linux OS、Hadoop(存儲HDFS，計算Yarn)、Spark、或另外一些中間件。目前用得多的開發工具Java、python等等語言工具。

數據分析師就業前景

在被視為「數據元年」的今天，數據分析師以待遇優厚和地位尊崇而聞名國際，曾被Times時代雜志譽為「21世紀最熱門五大新興行業」。今天，國內數據分析行業專業人才每年以千位數非速增長著，同期各行業領域空缺崗位已達近二十萬，未來中國對數據分析師的需求更是呈井噴之勢。

在數據分析人才培養上，國外已經將數據分析師人才作為國家戰略。據統計，目前世界 500 強企業中，有90% 以上建立了數據分析部門。大數據時代對數據分析師的巨大需求也大大刺激了高等院校的培養熱情。

⑥ 數據分析都需要學什麼

編程語言，分析工具。
初級數據分析師，要會SQL查詢，會寫Hadoop和Hive查詢。會編程語言，分析工具等。需要懂Excel。
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。

⑦ 數據分析需要掌握些什麼知識

1、數學知識：數學是每一位數據分析師必學的基礎知識，對於初級數據分析師來講，必須要具備一定的公式計算能力，並且要了解常用的模型演算法。

2、分析工具：對於初級分析師來看，必須要學會玩轉excel，並且要將透視表和公式使用的比較熟練。除此之外，還要學會VBA基本必備，SPSS/SAS/R等分析工具的使用。

3、編程語言：初級的數據分析師，是必須要會寫SQL查詢，有需要的可以寫一下Hadoop和Hive查詢。另外，還要學習好Python，這都是具備的基礎語言。

4、業務理解：業務理解對於每一位數據分析來說也是基礎的知識，主要包括獲取方案以及指標的選取還有最終結論洞察等各個方面的內容。

⑧ 數據分析需要學哪些

數據分析第一步就是要學習excel，從基本操作、函數公式、數據透視表、數組等等，都要熟悉。要重點說一下excel函數公式，個人覺得函數公式是數據分析的基礎，拉個透視表實在不算啥，能熟練地運用函數公式，那才是牛人。

如果對編程很懼怕，那就直接跳過VBA，下面就是powerBI。powerBI的發展完全出乎我的預料，因為在我看來，powerBI就是一個可視化的工具，沒有什麼分析功能，但是學員以及學員的老闆都喜歡，我也不好說什麼。powerBI在數據整理、可視化方面做得還不錯，反正現在是熱點。

數據分析軟體

如果是比較專業地做數據，我建議學一個工具，就是SPSS，這個是統計分析的入門級大牌軟體，SPSS搞清楚了，基本的統計概念、模型都搞清楚了。下面一個就是VBA，VBA是一個很傳統老舊的工具，但是在excel環境中，超級實用。

曾經有學員跟我說，其實VBA就可以搞定大部分工作上的問題了。資料庫方面也需要掌握，mysql是一個很好的選擇，掌握了mysql，資料庫的基本原理就清楚了。

再往下，就是專業數據分析工具了，有兩個選擇python和R，我個人傾向於python，python現在更流行熱門一點。最後說一句，傷其五指不如斷其一指，干任何事情講的都是專業性，不太需要雜家，以上講的工具，任何一個要做到牛人級別都很難，都需要努力學習。

⑨ 數據分析要學習哪些

學什麼?

數據分析要學的內容大致分為6個板塊，分別是：

Excel

精通Excel分析工具，掌握Excel經典函數，准確快速地完成數據清洗,利用Excel數據透視及可視化，可以透過現象看本質。

MySQL

理解MySQL資料庫相關概念及存儲原理，掌握SQL基本的增、刪、改、查等語法掌握資料庫性能調優策略，熟練使用SQL進行數據清洗與數據規范化。

BI商業智能工具

了解商業智能的核心價值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘數據價值，掌握行業場景應用。

Python

學習Python基本編程語言知識，了解Python程序的計算機運行原理，能夠使用Python編程處理工作中的重復性工作。 掌握網路數據抓取技術，Python資料庫應用開發，實現Python數據可視化操作，提高數據收集和數據分析能力。 掌握Python數據分析處理基礎庫，具有應用Python語言解決數據分析中實際問題能力。

數據分析思維與理論

掌握微積分、線性代數、概率論、參數估計、假設檢驗、方差分析等數理統計基礎 掌握基本的數學、統計學知識，學習數據運營方法論、機器學習夯實基礎，提升數據敏感性，建立數據思維和數據素養。

掌握如何撰寫行業分析報告和數據分析項目流程，能夠獨立完成數據分析項目。 掌握常見的數據運營方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性統計分析、相關分析、指數系統搭建等，培養利用多種數據分析方法解決實際工作問題能力。

機器學習

掌握機器學習常用經典演算法原理及sklearn代碼的實現、機器學習演算法的選取、調優及模型訓練、神經網路的特點及原理，增加個人核心競爭力，擁有能夠用相關數據挖掘演算法為解決實際問題能力；奠定人工智慧演算法入門基礎。

如何學?

至少花三個月掌握技術

「磨刀不誤砍柴工」，要想從為「工人」，甚至熟悉工，也需要很多技能，因為怎麼說數據分析師也是技術工種。我覺得至少你要花3個月時間來學習一些最基礎的知識。

• 花1個月學習資料庫知識及基礎的統計學知識。

• 花1~2個月學習最基礎的數據分析軟體操作。

• 花1個月時間進行時間項目操作及業務練習
  

數據分析入門容易提高難，題主目前處於初級階段,可以通過自學觀看視頻,或者系統培訓來提高自己,已工作來說,接受系統培訓會更加快速，更推薦跟著課程系統性的學習，搭建好邏輯框架。

⑩ 數據分析需要掌握些什麼知識

統計學，數學，邏輯學是數據分析的基礎，是數據分析師的內功，內功不扎實，學再多都是徒勞。

掌握統計學，我們才能知道每一種數據分析的模型，什麼樣的輸入，什麼樣的輸出，有什麼樣的作用，開始我們並不一定要把每個演算法都弄懂。

如果我們要做數據挖掘師，數據能力是我們吃飯的飯碗。

如果你沒有數學能力，用現成的模型也好，模塊也好，也能做，但一定會影響你的技術提升，當然更影響你的職位晉升。

業務方向

大家在招聘網站中搜索數據分析的職位，大概分為兩類：輔助業務的數據分析職位和數據分析師職位。

1)輔助業務的數據分析：一般在零售業里職位設置較多，該職位一定要對業務爛熟於心，對業務有長時間的積淀和理解，用數據發現業務流程中的問題，並提出合理化的解決方案，分析數據是為整個商業邏輯去做支撐。細分職位包括：市場調查、行業分析和經營分析三類。

2)數據分析師：業務方向的數據分析師，該職位招聘時一定前面有一個限定詞，什麼數據分析師，歸結起來分為三類：產品數據分析師，運營數據分析師和銷售數據分析師。

技術方向

技術方向主要指數據挖掘方向，分為三類：數據挖掘工程師(機器學習)、數據倉庫工程師(構架師)和數據開發工程師。在互聯網和金融行業崗位設置較多

普遍來說：技術方向的基礎崗的工資薪酬要比業務崗的薪酬高一個等級，但是做到管理崗的話，在中國，業務崗的薪酬比技術崗的薪酬要高。