數據分析上機操作需要學哪些

⑴ 數據分析需要掌握哪些知識

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。

⑵ 做一名數據分析師要學什麼

數據分析師需要學習很多的技能，也正是因為這樣，數據分析師的工資是十分樂觀的。下面是我整理的詳細內容，一起來看看吧！

做數據分析師的必備技能

首先我們說一說Excel。如果想成為數據師，那麼很有必要學會使用Excel這個工具。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。

接著我們說一下SQL，其實現在很多人不知道sql是什麼，在這里給大家描述一下，sql是所有資料庫查詢的語言，當然，sql非常容易入手。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。

最後給大家介紹一下統計學。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，這樣才能空判夠做好正確的分析。統計學的統計知識能夠讓我們多了一種角培派度去看待數據，這樣能夠看出不同的情況，為數據分析中提供了參考價值。如果你想成為一名出色的數據分析師，那麼你就必須要會統計學。

數據分析師就業前景

大數據浪潮的激流中，市場空間得到迅速釋放，企業對於大數據人才的需求也越來愈高，數據分析師則是這片翻騰浪花里的中流砥柱。早在20世紀，數據分析崗就已運用到企業業務層中，「啤酒與尿布」的故事就是一個經典案例。新時代下，數據分析發生飛躍式的升級，「大數據」推動起數據深度分析與挖掘的發展。在行業規模暴增的環境下，大數據領域整體人才缺口大，平台開發、大數據開發崗位需求量大。數據分析師成為大數據時代的寵兒，需求佔比超過四成。

數據分析師是近幾年大數據環境下的新興崗位，在職的數據分析師大多都是轉行而來的；一部分是傳統崗位上的數據專員或在工作當中經常與數據打交道配虧賀的數據人，也有完全從零轉行的非數據人。隨著數據分析師崗位越來越熱門，越來越多的人有轉行數據分析師的想法，有的已經在轉行數據分析師的路上！

⑶ 數據分析要學習哪些

學什麼?

數據分析要學的內容大致分為6個板塊，分別是：

Excel

精通Excel分析工具，掌握Excel經典函數，准確快速地完成數據清洗,利用Excel數據透視及可視化，可以透過現象看本質。

MySQL

理解MySQL資料庫相關概念及存儲原理，掌握SQL基本的增、刪、改、查等語法掌握資料庫性能調優策略，熟練使用SQL進行數據清洗與數據規范化。

BI商業智能工具

了解商業智能的核心價值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘數據價值，掌握行業場景應用。

Python

學習Python基本編程語言知識，了解Python程序的計算機運行原理，能夠使用Python編程處理工作中的重復性工作。 掌握網路數據抓取技術，Python資料庫應用開發，實現Python數據可視化操作，提高數據收集和數據分析能力。 掌握Python數據分析處理基礎庫，具有應用Python語言解決數據分析中實際問題能力。

數據分析思維與理論

掌握微積分、線性代數、概率論、參數估計、假設檢驗、方差分析等數理統計基礎 掌握基本的數學、統計學知識，學習數據運營方法論、機器學習夯實基礎，提升數據敏感性，建立數據思維和數據素養。

掌握如何撰寫行業分析報告和數據分析項目流程，能夠獨立完成數據分析項目。 掌握常見的數據運營方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性統計分析、相關分析、指數系統搭建等，培養利用多種數據分析方法解決實際工作問題能力。

機器學習

掌握機器學習常用經典演算法原理及sklearn代碼的實現、機器學習演算法的選取、調優及模型訓練、神經網路的特點及原理，增加個人核心競爭力，擁有能夠用相關數據挖掘演算法為解決實際問題能力；奠定人工智慧演算法入門基礎。

如何學?

至少花三個月掌握技術

「磨刀不誤砍柴工」，要想從為「工人」，甚至熟悉工，也需要很多技能，因為怎麼說數據分析師也是技術工種。我覺得至少你要花3個月時間來學習一些最基礎的知識。

• 花1個月學習資料庫知識及基礎的統計學知識。

• 花1~2個月學習最基礎的數據分析軟體操作。

• 花1個月時間進行時間項目操作及業務練習
  

數據分析入門容易提高難，題主目前處於初級階段,可以通過自學觀看視頻,或者系統培訓來提高自己,已工作來說,接受系統培訓會更加快速，更推薦跟著課程系統性的學習，搭建好邏輯框架。

⑷ 數據分析需要掌握哪些知識

數據分析主要需要學習：認識數據、數據基礎運算：科學計算模塊Numpy—基礎操作、數據統計分析：科學計算模塊Numpy進階—統計分析、數據可視化基礎：賀輪matplotlib基礎繪圖模塊、數據可視化高階：pyecharts三方庫html動圖繪制、表格數據操作：pandas操作表格數據、pandas進階—數據清洗 、數據集成、數據規約等內容。
認識數據：數據的定義、數據的類型、數據的度量方式、數據來源、臟數據來源、為什麼做數據處理、數據處理有哪些維度。
數據基礎運算：科學計算模塊Numpy—基礎操作：簡介、矩陣的創建、矩陣的運算、矩陣的屬性、自定義數組的創建、數組的屬性、特定形式數組的創建、隨機數組的創建、數組的索引、數組的形狀變換、數組的拆分和合並、數組運算
數據統計分析：科學計算模塊Numpy進階—統計分析：numpy文件讀寫、數組去重和重復、數組排序、常用統計分析函數
數據可視化基礎：matplotlib基礎繪圖模：塊折線圖繪制、散點圖繪制、柱狀圖繪制、子圖繪制、直方圖繪制、餅圖繪制、箱線圖繪制、雷達圖肢爛繪制、三維圖繪圖、動圖的繪制
數據可視化高階：pyecharts三方庫html動圖繪制：yecharts簡介、柱狀圖繪制、餅圖繪制、折線圖繪制、組合圖繪制、流向地圖繪制、中國地圖繪制、世界地圖繪制
表格數據操作：pandas操作表格數據：Pandas簡介、DataFrame與Series的創建、DataFrame與Series屬性、DataFrame索引修改、Pandas文件讀寫、DataFrame查詢操作、DataFrame增刪改操作、Pandas統計分析、Pandas時間數據、Pandas分組聚合、Pandas透視表及交叉表
pandas進階—數據清洗 、數據集成、數據規約：認識數據處理、數據集成歷拍漏、數據集成-堆疊合並、數據集成-主鍵合並、數據集成-重疊合並、數據清洗--重復值處理、數據清洗--缺失值處理

⑸ 數據分析需要學哪些

數據分析第一步就是要學習excel，從基本操作、函數公式、數據透視表、數組等等，都要熟悉。要重點說一下excel函數公式，個人覺得函數公式是數據分析的基礎，拉個透視表實在不算啥，能熟練地運用函數公式，那才是牛人。

如果對編程很懼怕，那就直接跳過VBA，下面就是powerBI。powerBI的發展完全出乎我的預料，因為在我看來，powerBI就是一個可視化的工具，沒有什麼分析功能，但是學員以及學員的老闆都喜歡，我也不好說什麼。powerBI在數據整理、可視化方面做得還不錯，反正現在是熱點。

數據分析軟體

如果是比較專業地做數據，我建議學一個工具，就是SPSS，這個是統計分析的入門級大牌軟體，SPSS搞清楚了，基本的統計概念、模型都搞清楚了。下面一個就是VBA，VBA是一個很傳統老舊的工具，但是在excel環境中，超級實用。

曾經有學員跟我說，其實VBA就可以搞定大部分工作上的問題了。資料庫方面也需要掌握，mysql是一個很好的選擇，掌握了mysql，資料庫的基本原理就清楚了。

再往下，就是專業數據分析工具了，有兩個選擇python和R，我個人傾向於python，python現在更流行熱門一點。最後說一句，傷其五指不如斷其一指，干任何事情講的都是專業性，不太需要雜家，以上講的工具，任何一個要做到牛人級別都很難，都需要努力學習。

⑹ 數據分析師需要學習哪些技能

數據分析師需要學習很多的技能，也正是因為這樣，數據分析師的工資是十分樂觀的。在大數據的火熱發展中，數據分析師這個職業也越來越歡迎，很多人都想進入這個行業，這些人對於數據分析師需要學的東西都是比較關心的，而數據分析師需要學習的技能有很多，需要學習統計學、Excel、SQL、數據分析知識以及行業的知識等等。下面我們就詳細地給大家介紹一下這些知識。
首先我們說一說Excel。如果想成為數據師，那麼很有必要學會使用Excel這個工具。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。
然後我們說一說行業知識。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。
接著我們說一下SQL，其實現在很多人不知道sql是什麼，在這里給大家描述一下，sql是所有資料庫查詢的語言，當然，sql非常容易入手。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。
而數據分析思維是數據分析師需要注意的事情。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。
最後給大家介紹一下統計學。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。如果你想成為一名出色的數據分析師，那麼你就必須要會統計學。
通過上述的內容相信大家已經知道了數據分析師需要學會的技能了，大家在進行數據分析的時候多多注意上面內容的學習，這樣才能夠學好數據分析。最後祝願大家早日學成數據分析。