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做數據分析要學哪些

發布時間:2022-02-23 07:21:10

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。

㈡ 數據分析都要學習哪些內容

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。


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。


3、編程語言


對於初級數據分析師,會寫SQL查詢,有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢,基本就OK了。對於高級數據分析師,除了SQL以外,學習Python是很有必要的,用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。


4、業務理解


業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過,數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察,都依賴於數據分析師對業務本身的理解。


5、邏輯思維


這項能力在我之前的文章中提的比較少,這次單獨拿出來說一下。


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。


6、數據可視化


數據可視化說起來很高大上,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,所以我認為這是一項普遍需要的能力。

㈢ 做數據分析的工作要學習些什麼

到新華書店找找這方面的書籍,還是蠻多的,EXCEL表格功能強大,尤其在數理統計方面,值得好好學習。

㈣ 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絡數據的收集、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。

㈤ 想做數據分析師需要學什麼

數據分析師要學習數學知識、編程語言,能夠熟練使用分析工具,有較強的業務理解能力、邏輯思維、協調共同能力和學習能力,能夠做到數據可視化。
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。而對於數據挖掘工程師,除了統計學以外,各類演算法也需要熟練使用,對數學的要求是最高的。所以數據分析並非一定要數學能力非常好才能學習,只要看你想往哪個方向發展,數據分析也有偏「文」的一面,特別是女孩子,可以往文檔寫作這一方向發展。
對於初級數據分析師,會寫SQL查詢,有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢,基本就OK了。對於高級數據分析師,除了SQL以外,學習Python是很有必要的,用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。對於數據挖掘工程師,Hadoop得熟悉,Python/Java/C++至少得熟悉一門,Shell得會用。總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。

㈥ 請問如果想要從事數據分析工作,應該要學習哪些內容呢

基礎的工具技能:Excel、SQL、PPT、Python等。

對於工具來說,不同行業對工具的要求也會有差異,比如金融行業要求SAS等,一般情況下Excel、SQL、PPT、Python這4種工具能搞定大部分的數據分析工作

除了工具技能外,作為數據分析師還要了解統計學知識及數據分析方法、業務知識,要有一定的數據思維,能夠獨立完成數據報告的撰寫等。

㈦ 數據分析需要掌握哪些知識

1)具有業務敏感度,反應迅速,能夠良好溝通;

2)具有數據分析和數據倉庫建模的項目實踐經驗;

3)3年及以上數據分析經驗,有互聯網產品、運營分析經驗;

4)熟悉R、SAS、SPSS等統計分析軟體,熟練運用Python,熟練使用 SQL、Hive等;

5)本科或以上學歷,數學、統計、計算機、運籌學等相關專業;

那麼對於正在入門階段的同學們應該如何正確把握自己的學習方向呢?

從學科知識來看,數據分析涉及到一下的知識要點:

(1)統計學:參數檢驗、非參檢驗、回歸分析等

(2)數學:線性代數、微積分等

(3)社會學:主要是一些社會學量化統計的知識,如問卷調查與統計分析;還有就是一些社會學的知識,這些對於從事營銷類的數據分析人員比較有幫助

(4)經濟金融:如果是從事這個行業的數據分析人員,經濟金融知識是必須的,這里就不多說了

1)數據分析報告類:Microsoft Office軟體等,如果連excel表格基本的處理操作都不會,連PPT報告都不會做,那我只好說離數據分析的崗位還差的很遠。現在的數據呈現不再單單只是表格的形式,而是更多需要以可視化圖表去展示你的數據結果,因為數據可視化軟體就不能少,BDP個人版、TABLUEA、Echart等這些必備的

(2)專業數據分析軟體:常見的有諸如SPSS、SAS、Matlab等等,這些軟體可以很好地幫助我們完成專業性的演算法或模型分析,還有高級的Python、R等。

(3)資料庫:hive、hadoop、impala等資料庫相關的知識可以學習;

(3)輔助工具:比如思維導圖軟體(如MindManager、MindNode Pro等)也可以很好地幫助我們整理分析思路。

希望同學們謹記:理論知識+軟體工具+數據思維=數據分析基礎,最後要把這些數據分析基礎運用到實際的工作業務中,好好理解業務邏輯,真正用數據分析驅動網站運營、業務管理,真正發揮數據的價值。

㈧ 數據分析需要學哪些

我現在在CDA數據分析研究院學習數據分析,大概這邊學習的技能就是Excel、sql、powerbi、tableau、spss、python、機器學習之類的技能,感覺還是挺多的

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