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做数据分析需要学什么？

数据,分析师,业务做数据分析需要学什么？

发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

2. 需要具备数据库操作能力

数据分析师每天面对海量的数据，而数据往往存储在数据库里，而数据库分析人员要具备对数据库的操作能力，来实现数据的读取、修改、删除和更新等功能，常用的数据存储数据库为Mysql，当然，作为数据分析师也可以多学习几种数据库知识！

3. 具备数据整理和可视化报表制作的能力

将原始数据转换成方便实用的格式，是数据分析师必备基础能力，需要使用的工具有Excel、R语言以及python编程语言等；可视化报表是对创建和研究数据的视觉表现，方便业务快速分析数据并定位具体问题，实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview！

4. 扎实的统计学知识储备

大多数数据分析师都具有计算机、数学和统计学背景，尤其是统计学，是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索以及预测都需要用到统计学，因此，具有扎实的统计学理论知识储备也是必不可少的！

分析历史、预测未来、优化选择是大数据工程师在“玩数据”时的三大任务，对于一个想有更好的发展前景的数据分析师来说，光具备以上基本技能还是不够的，还需要能够迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素的能力，如果你为数据着迷，大数据分析师是个不错的选择！

回答于 2019-09-11 08:43:50

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。

回答于 2019-09-11 08:43:50

做数据分析可以分为两个层面，一个是套模型，不行再换。这类人可以学学软件包，再加上对数学和数据挖掘有一定了解就可以了；另一个层面是知道什么问题用哪一类模型，如果效果不理想还知道在哪些地方做修正，能够获得修改后的模型解，这需要扎实的数学基础，特别是线性代数和概率论，对机器学习和深度学习要比较了解。

回答于 2019-09-11 08:43:50

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。

回答于 2019-09-11 08:43:50

数据分析的目的是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。比如：企业的高管希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制定合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能够完成。 简单的说，就是对数据进行分析，比较专业的说法是，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，未提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 数据分析包含“数据”和“分析”两个方面一方面包括加工和整理数据，另一方面也包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。 数据分析的成果通常以分析报告的形式呈现。对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可。

学数据科学，上cda.cn

数据分析需要学习excel、sql、power bi、spss、r、python、tableau等，在cda数据科学研究院学习的软件应用

（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理

（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示

（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R

（4）有获取外部数据的能力，如爬虫

（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告

（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等

学数据科学，上cda.cn

回答于 2019-09-11 08:43:50

我觉得的有如下几点：

首先、数据分析需要具备多方面的理论基础，比如基本的数据分析知识：统计、概率论、数据挖掘基础理论等；基本的商业意识：营销理论、战略规划等；数据处理知识：数据库、数据结构等。但是对于小白而言，这实在是信息量太大了，所以在入门的阶段，能清晰地知道数据分析能解决什么问题、需要什么方法论、需要掌握什么基本技术及原理足够。入门的小白懂得常规知识并能找到基础的工作是此阶段的目标。

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