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数据分析需要学哪些，数据分析需要掌握些什么知识

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1 ， 数据分析需要掌握些什么知识数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等 。
2，数据分析需要掌握哪些知识数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等 。优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel ， 有统计学基?。辽僬莆找幻攀萃诰蛴镅裕≧、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力 ， 做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务 ， 有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题 。
3 ， 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.python、SQL、R语言这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库 。既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成 。2.业务能力数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长 ， 所以业务能力也是必须 。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等 。当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容，以后想要有更好的发展，还需要学习更多的技能，例如企业管理 ， 人工智能等 。【数据分析需要学哪些，数据分析需要掌握些什么知识】
4，数据分析需要掌握哪些知识数据分析师需要学习的内容1、统计学我看一些人推荐了不少统计学的专业书籍，很多人读《概率论与数理统计》 ， 其他统计相关的内容也没怎么看过 。对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论 。所以只要按照本科教材 ， 学一下统计学就够了 。2、编程能力学会一门编程语言，会让你处理数据的效率大大提升 。如果你只会在Excel上复制粘贴，动手能力是不可能快的 。我比较推荐Python，上手比较快，写起来比较优雅 。3、数据库数据分析师经常和数据库打交道 ， 不掌握数据库的使用可不行 。学会如何建表和使用SQL语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能 。4、数据仓库许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的 。5、数据分析方法对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合 。优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基?。炝肥褂?Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务 ， 有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题 。5，数据分析需要掌握哪些知识呢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 。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 。

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