數據分析學什麼水平

Ⅰ 大數據分析師 應該要學什麼知識

大數據分析師應該要學的知識有，統計概率理論基礎，軟體操作結合分析模型進行實際運用，數據挖掘或者數據分析方向性選擇，數據分析業務應用。

1、統計概率理論基礎

這是重中之重，千里之台，起於壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統計思維，統計方法，這里首先是市場調研數據的獲取與整理，然後是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級的相關，回歸等多元統計分析，掌握了這些原理，才能進行下一步。

2、軟體操作結合分析模型進行實際運用

關於數據分析主流軟體有（從上手度從易到難）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。

3、數據挖掘或者數據分析方向性選擇

其實數據分析也包含數據挖掘，但在工作中做到後面會細分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區別，關於數據挖掘也涉及到許多模型演算法，如：關聯法則、神經網路、決策樹、遺傳演算法、可視技術等。

4、數據分析業務應用

這一步也是最難學習的一步，行業有別，業務不同，業務的不同所運用的分析方法亦有區分，實際工作是解決業務問題，因此對業務的洞察能力非常重要。

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分析工作內容

1、搜索引擎分析師(Search Engine Optimization Strategy Analyst，簡稱SEO分析師)是一項新興信息技術職業，主要關注搜索引擎動態，修建網站，拓展網路營銷渠道，網站內部優化，流量數據分析，策劃外鏈執行方案，負責競價推廣。

2、SEO分析師需要精通商業搜索引擎相關知識與市場運作。通過編程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立網站進行各種以用戶體驗為主同時帶給公司盈利但可能失敗的項目嘗試。

Ⅱ 數據分析專業怎麼樣

總體來說，比較尷尬。

數據分析在互聯網行業中更多是屬於通用技能，即使你不做數據分析師，不管你是做產品、運營、研發，還是項目、管理，基本上都需要掌握數據分析技能。
而且這是大趨勢，市面上大多數的數據分析都是比較低級的業務分析工作，不需要專門設立新的分析崗位來負責，交給產品、運營的人做就行了；比較高級的數據分析，比如業務決策等還是比較少的，目前來說整個數據分析行業的專業深度還不夠深。
如果你說的是數據分析師的地位，那就要先分一下類，企業中的數據分析師為運營和研發兩種角色。
如果是運營類，數據分析都有前提目標，分析一場營銷活動的轉化效果、分析用戶下載激活注冊的轉化率、分析某個廣告渠道的下載量、每激活成本、用戶留存情況等等，這些一般是不設專崗，往往ceo、coo、產品、運營同學把這部分工作各自承擔了。當然，如果公司組織結構很大，不排除單獨設立，這時候需要你具備熟練操作數據分析工具、如mySQL、spss、python，甚至是報表呈現。
另外一個就是就是研發型數據分析師，一般就是據業務需求做數據埋點、監測，數據處理、報表呈現。高深一點的就是大數據分析、BI工程師、機器學習、個性化推薦了。
其實造成數據分析師地位不高的主要原因，就是不認同和價值缺失。我們總說數據驅動業務，可平時看到的，卻總是業務部門追著數據部門屁股要數據，而且數據分析的價值其實很難表現出來，領導不認同，同事不認同，甚至連自己都不認同，甚至會懷疑自己所做的事情是不是真的有價值，這種情況在企業中非常常見，做數據分析的人基本都會轉做管理和運營。
這一方面是整個數據分析行業的大環境造成的，另一方面也是因為個人的發展有瓶頸，數據分析行業這幾年吸引了太多人涌了進來，水平又都參差不齊，企業又都盲目做數據分析，趨之若鶩，你說這裡面摻的水分能少嗎？

Ⅲ 數據分析專業怎麼樣

不錯的。數據分析師是數據師Datician['detɪʃən]的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。
人才缺口大。現在是DT時代，數據分析人才的供給指數僅為0.05，屬於高度稀缺人才。
入門相對簡單。數據分析不需要很強的理工科背景，反而那些有市場銷售、金融、財務或零售業背景的人士，分析思路更加開闊。
薪資待遇高。1~2年工作經驗的大數據分析崗位的平均月薪可達到13k左右的水平。崗位的薪酬和經驗正相關，越老越值錢。
行業適應性強。幾乎所有的行業都會應用到數據，不僅在互聯IT行業就業。

Ⅳ 數據分析師需要學習哪些技能

對於數據分析師來說，Excel是一個必備的技能，經過大量的實踐發現，Excel是一個比較靠譜的工具，如果用Excel分析數據，就能夠做好數據的分析，同時Excel操作也是比較簡單的，不是程序員也能夠正常的使用。現在有很多企業都在使用Excel這項工具進行去分析數據，所以，數據分析師必須要學會使用Excel。

②行業知識

對於數據分析師來說，業務的了解比數據方法論更重要。而且業務學習沒有捷徑，基本都靠不斷的思考與不斷的總結，這樣才能夠做好數據分析。

③SQL

sql是所有資料庫查詢的語言，而資料庫也是有很多的類型的，比如mysql、sqlserver、oracle等等，對於不同的資料庫，sql語法會有所不同，但是總體上大同小異，只是細微處的差別。如果大家有資料庫基礎的話，那麼只需要找些sql的題目做一做，這樣也能夠提到sql水平。

④數據分析思維

如果作為一名數據分析師，需要很縝密的心思以及對數據很敏感的喜歡，這樣才能夠發現他人會遺漏的東西。有力這些還不夠，我們還需要有一個數據分析的思維，那麼怎麼有一個數據分析的思維呢?一般來說，需要梳理分析思路，並搭建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即清楚如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

⑤統計學

一名優秀的數據分析師還應該精通統計學，只有學會了統計學，才能夠進行數據分析，數據分析是通過大量的數據進行挑選出有用的數據，這樣才能夠做好正確的分析。統計學的統計知識能夠讓我們多了一種角度去看待數據，這樣能夠看出不同的情況，為數據分析中提供了參考價值。

Ⅳ 從零開始學數據分析，什麼程度可以找工作

一、數據分析學習到什麼程度可以找工作？

這個問題要看你准備面試的公司，具體情況差異較大。所以我只能從自身真實經驗中總結一些建議，給出一些最基礎的知識結構，供樓主參考。

首先，我覺得優秀的數據分析師應該具備三方面的素質：

• 數據分析技能；

• 對業務的理解；

• 獨到的分析思維和表達；

當然，只要具備基本的數據分析技能就可以嘗試找工作了，可以在工作中逐步培養和提升後面兩項素質。

Ⅵ 數據分析專業怎麼樣

數據分析這個專業在現在這個時代的發展情況來看，不管是發展前景還是薪資待遇還都是不錯的，而且很適合長期就業，比較穩定；數據分析是一個快速發展的行業，同時還是具備職業潛力的行業，他為各行各業提供更科學、更合理的專業分析之外，還將進一步促進可以的進步；大數據分析的薪資都是有很多差異的，這是因為大數據分析行業的差異有很多，決定自己在數據分析崗位上的價值大小和對公司的重要程度，而國內互聯網公司，大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%-30%，數據分析師且頗受企業重視；所謂的大數據分析師其實主要就是做數據的收集、清洗、挖掘、分析，最終形成具有業務價值的分析報告。

Ⅶ 數據分析師需要學什麼

數學知識

對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

分析工具

對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，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)可以視情況而定。

編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

業務理解

對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。