数据分析需要学哪些?

1. 数据分析需要学哪些?

数据分析第一步就是要学习excel，从基本操作、函数公式、数据透视表、数组等等，都要熟悉。要重点说一下excel函数公式，个人觉得函数公式是数据分析的基础，拉个透视表实在不算啥，能熟练地运用函数公式，那才是牛人。
如果对编程很惧怕，那就直接跳过VBA，下面就是powerBI。powerBI的发展完全出乎我的预料，因为在我看来，powerBI就是一个可视化的工具，没有什么分析功能，但是学员以及学员的老板都喜欢，我也不好说什么。 powerBI在数据整理、可视化方面做得还不错，反正现在是热点。

数据分析软件
 如果是比较专业地做数据，我建议学一个工具，就是SPSS，这个是统计分析的入门级大牌软件，SPSS搞清楚了，基本的统计概念、模型都搞清楚了。下面一个就是VBA，VBA是一个很传统老旧的工具，但是在excel环境中，超级实用。
曾经有学员跟我说，其实VBA就可以搞定大部分工作上的问题了。数据库方面也需要掌握，mysql是一个很好的选择，掌握了mysql，数据库的基本原理就清楚了。
再往下，就是专业数据分析工具了，有两个选择python和R，我个人倾向于python，python现在更流行热门一点。最后说一句，伤其五指不如断其一指，干任何事情讲的都是专业性，不太需要杂家，以上讲的工具，任何一个要做到牛人级别都很难，都需要努力学习。

2. 数据分析需要学哪些

数据分析需要学习以下几点：

一、统计学。二、编程能力。三、数据库。四、数据仓库。五、数据分析方法。六、数据分析工具。

想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：

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。


关于数据分析师的学习可以到CDA数据分析认证中心看看。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

3. 数据分析需要学哪些

数据分析需要学习以下几点：一、统计学。二、编程能力。三、数据库。四、数据仓库。五、数据分析方法。六、数据分析工具。想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：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。关于数据分析师的学习可以到CDA数据分析认证中心看看。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

4. 数据分析需要学哪些？

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。




数据分析师就业前景
在被视为“数据元年”的今天，数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”。今天，国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着，同期各行业领域空缺岗位已达近二十万，未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。
在数据分析人才培养上，国外已经将数据分析师人才作为国家战略。据统计，目前世界 500 强企业中，有90% 以上建立了数据分析部门。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情。

5. 数据分析都要学习哪些内容?

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。
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。
3、编程语言
对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
4、业务理解
业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
5、逻辑思维
这项能力在我之前的文章中提的比较少，这次单独拿出来说一下。
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。
6、数据可视化
数据可视化说起来很高大上，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，所以我认为这是一项普遍需要的能力。

6. 数据分析要重点学哪些内容?

首先说的是数据挖掘，所谓数据挖掘就是去寻找数据、挖掘数据，从大量的数据中学会寻找出自己需要的数据，这样才能够为数据分析做好前提准备。所以我们在学习数据挖掘的时候一定要注重基本功，这样才能成为一个出色的数据挖掘师。


然后说数据可视化，在前面我们提到了Python和r语言，掌握了其中的基础，我们还需要学习数据可视化这个技能，数据可视化就是将数据分析结果用很简单的方式呈现出来，数据可视化的目的就是能够让客户或者普通人能够看懂这数据的分析结果。而数据可视化这个不是比较重要，所以大家在学习的时候抓住要点进行学习即可。


接着说计算机语言，数据分析使用的语言只有两种，就是Python和R语言，并非是C语言或者Java语言。Python的基本语法一定要掌握好，学会使用Python爬虫获得数据，这样能够做好数据挖掘。而r语言就是为了统计而产生的语言，通过掌握r语言的基础语法和数据建模来对数据进行统计，从而方便数据分析的进一步分析工作。


最后要说的就是统计学以及sql，这两个属于数据分析师的必备技能。任何一个数据分析师必须要掌握这两个技能，而统计学是往业务方面发展的，sql是往技术方面发展的，这两个技能可以根据自己想要发展的方向进行重点学习，当然，这些技能都是要学扎实的。不过sql是一定要会的，不管是运营、产品经理、互联网行业一定要学会sql，就目前而言，任何一个知名的互联网公司的产品经理都会sql。

7. 数据分析需要学些什么

1.统计基础
理工科的学生在本科阶段学习过概率论与数理统计，单从做数据分析的角度已经够用。其他方面，可以根据需要查看相关书籍，随时进行查漏补缺即可。个人推荐《深入浅出统计学》，可以让统计理论的学习有趣又自然。
2.数据库知识
关系型数据库很重要。在学习数据分析的初期甚至很长一段时间，你接触到的数据都存储在关系型数据库中，需要学习SQL语言进行数据查询。关于SQL语言，强力推荐《SQL必知必会》，整本书通俗易懂，是学习SQL语言的不二之选。
3.编程能力

8. 数据分析需要掌握哪些知识？

首先，如果要学习数据分析的时候，我们需要学习Excel、数据可视化、数据库知识、Python和R语言、统计知识、分析思维、业务知识，学会了这些知识才能够做好数据分析工作。

首先我们给大家说一下数据分析知识里面的Excel，这个Excel很多人都有接触过，重点是了解各种函数，如sum，count，sumif， countif，find，if，left/right，时间转换等；但函数不需要学全，掌握一些最常用的的，其它在用到的时候随搜随用就行。另外vlookup和数据透视表是两个性价比很高的技巧，这两个搞定后，一般10万条以内的数据统计基本没什么难度了。但是这个数据分析工具有一定的局限性，那就是Excel只能够处理分析小型数据，不能够应对大型数据。如果需要应对大型数据还是需要使用数据库的工具。

然后给大家说一说数据可视化。什么是数据可视化呢？就是我们把数据用图表的形式把数据呈现给别人。为什么用图表的形式呈现数据呢？这里有两点原因，第一就是图表能够更直观的表达数据。第二就是很多人并不能够看懂数据，就需要简单易懂的数据表达方式，在数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据分析的最终都是要阐述自己的观点和结论的，阐述的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给客户或者领导看。虽然Excel也可以完成很多的数据可视化功能，但是如果想要得到更专业的可视化效果，还是建议学些编程方面的知识。

也有很多人使用过BI处理数据，一般来说，BI和图表的区别在于BI擅长交互和报表，适合解释已经发生和正在发生的数据。Power BI适合个人学习，FineBI适合企业级的应用。