數據分析需要哪些知識

㈠ 數據分析需要掌握哪些知識呢

數據分析所需要掌握的知識：

• 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。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

• 邏輯思維

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。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

• 數據可視化

數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，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。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

• 協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

㈡ 數據分析需要掌握些什麼知識

從技術角度上來看，數據分析雖然有應用級數據分析和開發級數據分析兩種方式，但是從業者都需要具備三方面基礎知識，分別是數學基儲統計學基礎和計算機基矗 具體要學習並掌握的知識點有以下部分： Java基儲NIO、MySQL、JDBC、HTML5與CSS3、jQuery

㈢ 數據分析需要哪些知識

CPDA數據分析師師兄告訴你，數據分析師需要掌握的知識，可以劃分如下
1.初級分析師初級分析師是數據人員架構的基礎組成部分，承擔了數據工作中大多數最基礎的工作，通常初級分析師的人員比例不應超過20%。初級分析師的定位是數據整理、數據統計和基本數據輸出工作，服務的對象包括中、高級分析師和業務方等，對其素質的要求側重於基本數據技能和業務常識。
•數據工具要求。基本的Excel操作能力和SQL取數能力、與工作相關工具的使用技能，順利完成數據抽取和整理等工作；基本數據輸出能力，包括PPT、郵件、Word等使用能力。
•數據知識要求。理解日常數據體系內涉及的維度、指標、模型，輔助中、高級分析師進行專項工作並承擔其中的部分工作。
•業務知識要求。理解基本業務知識，能把業務場景和業務需求分別用數據轉換和表達出來。
2.中級分析師中級分析師是數據人員架構中的主幹。中級分析師承擔著公司的專項數據分析工作，如各業務節點的項目類分析、專題報告等。通常中級分析師的人員比例在40%～60%之間。中級分析師的定位是數據價值挖掘、提煉和數據溝通落地，服務的對象主要是業務方，除此之外還可能參與高級分析師的大型項目並獨立承擔其中的某個環節。因此要求中級分析師對專項數據技能、業務理解及推動能力的要求較高。
•數據工具要求。熟練使用數據挖掘工具、網站分析工具。
•數據知識要求。了解不同演算法和模型的差異點及最佳實踐場景，根據工作需求應用最佳的實踐方案。
•業務知識要求。深度理解業務知識，具有較強的數據解讀和應用推動能力。
3.高級分析師高級分析師職位通常是數據職能架構中的火車頭，承擔了企業數據方向的領導職能。高級分析師的人員比例在20%～40%之間。高級分析師的定位是企業數據工作方向規則體系建設、流程建設、制度建設等，服務對象通常是業務及企業領導層。因此要求其除了要具備中級分析師的基本能力外，還需要具備宏觀規劃、時間把控、風險管理、效果管理、成本管理等項目管理能力。
•高級分析師需要能搭建企業數據體系，並根據企業發展階段提出適合當前需求的數據職能和技術架構方案。 •高級分析師需要規劃出所負責領域內數據工作方向、內容、排期、投入、產出等，並根據實際工作進行投入與產出分析，同時做好數據風險管理。
•高級分析師需要實時跟進項目的進度，監督數據項目落地執行，並通過會議、匯報、總結、階段性目標、KPI等形式做好過程式控制制和結果控制。低、中、高級不同職位層次數據分析師的能力要求如圖所示。注意，圖像越向外代表對其相應能力的要求越高，反之則要求越低。

㈣ 數據分析需要掌握哪些知識

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。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。
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、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。

㈤ 數據分析要掌握哪些知識

總結來看，數據分析的目的是整個研究方案的起點，決定著後續研究的內容，數據的來源，使用的方法，其目的無非就是兩個：

• 分析現狀和過去——有問題了，通過數據分析尋找原因，制定決策

• 預測未來——有新項目、產品、方案要上線，或企業制定大決斷，需要數據分析結論做輔助參考

數據分析的步驟

1、明確分析的目的，提出問題。只有弄清楚了分析的目的是什麼，才能准確定位分析因子，提出有價值的問題，提供清晰的指引方向。

2、數據採集。收集原始數據，數據來源可能是豐富多樣的，一般有資料庫、互聯網、市場調查等。具體辦法可以通過加入「埋點」代碼，或者使用第三方的數據統計工具。

3、數據處理。對收集到的原始數據進行數據加工，主要包括數據清洗、數據分組、數據檢索、數據抽取等處理方法。

4、數據探索。通過探索式分析檢驗假設值的形成方式，在數據之中發現新的特徵，對整個數據集有個全面認識，以便後續選擇何種分析策略。

5、分析數據。數據整理完畢，就要對數據進行綜合分析和相關分析，需要對產品、業務、技術等了如指掌才行，常常用到分類、聚合等數據挖掘演算法。Excel是最簡單的數據分析工具，專業數據分析工具有FineBI、Python等。

6、得到可視化結果。藉助可視化數據，能有效直觀地表述想要呈現的信息、觀點和建議，比如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕累托圖等，同時也可以使用報告等形式與他人交流。

怎麼做數據分析

簡單來說，數據分析的本質還是分析，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。

首先要說的是，數據分析不光是一個技術門類，同時它也是一個龐雜無比的理論門類，裡麵包含了大數據、機器學習、統計學等等諸多領域的知識，很多剛接觸數據分析的人都不知道該從何學起，其實無外乎三個字——道、法、器。

㈥ 數據分析需要掌握哪些知識呢

初級分析師初級分析師是數據人員架構的基礎組成部分，承擔了數據工作中大多數最基礎的工作，通常初級分析師的人員比例不應超過20%。初級分析師的定位是數據整理、數據統計和基本數據輸出工作，服務的對象包括中、高級分析師和業務方等，對其素質的要求側重於基本數據技能和業務常識。
•數據工具要求。基本的Excel操作能力和SQL取數能力、與工作相關工具的使用技能，順利完成數據抽取和整理等工作；基本數據輸出能力，包括PPT、郵件、Word等使用能力。
•數據知識要求。理解日常數據體系內涉及的維度、指標、模型，輔助中、高級分析師進行專項工作並承擔其中的部分工作。
•業務知識要求。理解基本業務知識，能把業務場景和業務需求分別用數據轉換和表達出來。

㈦ 數據分析需要掌握哪些知識

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。
數據分析師需要的技能大致有這些：Excel、SQL、統計學及SPSS、Python/R等。