数据分析需要掌握些什么知识?

1. 数据分析需要掌握些什么知识?

要想成为一名专业的数据分析师，就需要满足数据分析师的职业要求。数据分析师的职业要求可以总结为以下几个方面。
（1）掌握统计相关的数学知识
和统计相关的数学知识是数据分析师需要具备的基础知识，数据分析师可以根据自己的能力和水平学习相关的统计学知识，初级数据分析师和高级数据分析师需要对统计学知识掌握的程度是不一样的。
如果你是初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力就可以，如果了解常用的统计模型算法那会是你的加分项。
对高级数据分析师来说，只了解基础的统计学知识是不够的。统计模型的相关知识是高级数据分析师必备的能力，最好对线性代数(主要是矩阵计算相关知识)也有一些了解。
“工欲善其事，必先利其器”，要成为一名合格的数据分析师，会使用数据分析工具非常重要。这里所说的工具也就是数据分析软件，例如Excel、SPSS、SAS等。由于Excel通用性强、使用门槛低、功能强大，所以深受数据分析人员的喜爱，也是数据分析师必须掌握的一个数据分析工具，本书所涉及的数据分析内容均使用Excel进行讲解。当然，数据分析师也可以根据自己的能力选择性的掌握SPSS和SAS等进行高级数据分析的工具。
对于初级数据分析师来说，掌握Excel是硬性要求，必须能熟练使用数据透视表和公式，会使用VBA(一种宏语言)的话则是你的加分项。
对于高级数据分析师来说，使用数据分析工具是核心能力。VBA是必备技能，至少熟练使用SPSS/SAS/R其中的一种，可以根据具体情况选择掌握其他分析工具(MATLAB)。
不过，电商数据分析人员除了掌握Excel、SPSS和SAS等本地软件外，还需要掌握像生意参谋、京东商智等专门的电商数据获取和分析工具。
（3）理解业务
对业务的理解是数据分析师所有工作的基础，无论是数据获取方案、指标的选取还是得出最终结论，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
但是要学习和掌握业务知识需要长时间的积累，成为业务专家非常不易，数据分析师则是在业务专家之上的更深层次的思考和总结，否则在数据分析工作中谁指导谁都是个问题。
学习业务知识的方法有很多，以前的分析报告和取数案例都可以拿来研究，当然这也是一个循序渐进的过程。
（4）掌握数据分析方法
做数据分析一定要了解数据分析的方法、应用场景、使用过程以及优缺点，能够根据具体情况在实际工作中灵活应用，确保数据分析工作能够有效开展。
基本的数据分析方法有：平均分析法、分组分析法、对比分析法、交叉分析法、结构分析法、综合评价分析法、矩阵关联分析法等。
高级的数据分析方法包括：聚类分析法、回归分析法、类别分析法、因子分析法、对应分析法等。在做数据分析时，应该在明确目的的前提下选择适合的分析方法。
（5）了解基本设计原则
数据分析师需要通过图表把自己的分析结论和观点展现出来，根据相关的设计原则对图表进行调整，可以使数据分析结果一目了然。

2. 数据分析需要掌握些什么知识?

数据分析需要掌握的知识：1、数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。2、分析工具对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。3、分析思维比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，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、数据库知识大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。5、开发工具及环境比如：Linux OS、Hadoop(存储HDFS，计算Yarn)、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具Java、python等等语言工具。

3. 数据分析需要掌握些什么知识?

懂得一些代码对于数据分析来讲更好理解，不过现在市面上很多数据分析平台或软件都很智能了，不需要代码都能熟练使用。可以尝试使用数据可视化平台，里面有很多图表组件可以智能处理数据，只需要简单将数据粘贴进去就行。举个例子：趋势预测图，可以利用2021-12-01——2021-12-15日的数据粘贴进去就可用智能预测未来几天的数据。

4. 数据分析需要掌握些什么知识?

成为一名数据分析师所需要掌握的知识：数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。


而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。


当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。




对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。数据可视化数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。


对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。


对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

5. 数据分析需要掌握些什么知识?

1、数学知识：数学是每一位数据分析师必学的基础知识，对于初级数据分析师来讲，必须要具备一定的公式计算能力，并且要了解常用的模型算法。

2、分析工具：对于初级分析师来看，必须要学会玩转excel，并且要将透视表和公式使用的比较熟练。除此之外，还要学会VBA基本必备，SPSS/SAS/R等分析工具的使用。

3、编程语言：初级的数据分析师，是必须要会写SQL查询，有需要的可以写一下Hadoop和Hive查询。另外，还要学习好Python，这都是具备的基础语言。

4、业务理解：业务理解对于每一位数据分析来说也是基础的知识，主要包括获取方案以及指标的选取还有最终结论洞察等各个方面的内容。

6. 数据分析需要掌握些什么知识?

数据分析所需要掌握的知识：
数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
望采纳！

7. 数据分析需要掌握什么知识?

第02期1+X电子商务数据分析师（初级）视频课程，这节课我们继续学习数据分析岗位发展，觉得对资格证考试有帮助的话，帮忙点赞和转发一下，关注并私信我，发送文字“初级课程”就能获取全部视频课程资料，下期再见。

8. 数据分析需要掌握些什么知识?

建议参照如图;