Ⅰ 數據分析需要掌握些什麼知識
成為一名數據分析師所需要掌握的知識：
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。
Ⅱ 數據分析需要掌握哪些知識
數據分析需要學習以下幾點州鉛：
一、統計學。二、編程能力。三、資料庫。四手跡跡、數據倉庫。五、數據分析方法。六、數據分析工具。
想要成為數據分析師應該重點學習以下兩點：
1.python、SQL、R語言
這些都是最基礎的工具，python都是最好的數據入門語言，而R語言傾向於統計分析、繪圖等，SQL是資料庫。既然是數據分析，平時更畢並多的時間就是與數據分析打交道，數據採集、數據清洗、數據可視化等一系列數據分析工作都需要上面的工具來完成。
2.業務能力
數據分析師存在的意義就是通過數據分析來幫助企業實現業務增長，所以業務能力也是必須。企業的產品、用戶、所處的市場環境以及企業的員工等都是必須要掌握的內容，通過這些內容建立幫助企業建立具體的業務指標、輔助企業進行運營決策等。
當然這些都是數據分析師最基本也是各位想轉行的小夥伴需要重點學習的內容，以後想要有更好的發展，還需要學習更多的技能，例如企業管理，人工智慧等。
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Ⅲ 數據分析需要掌握哪些知識呢
數據分析師主要負責數據挖掘，使用Hive，Hbase等技術，專門為從事行業數據收集、整理、分析和基於數據的專業人士進行行業研究、評估和預測。通過使用Spotifre，Qlikview和Tableau等，新數據可視化工具能夠實現數據的數據可視化和數據呈現。
Ⅳ 數據分析需要掌握些什麼知識
主要是掌握數理統計。它以概率論為基礎，以正態分布中的三大分布（卡方分布，f分布，學生氏t分布）為基石，建立起來的計算體系。
Ⅳ 數據分析需要掌握哪些知識
1、基本知識掌握：javase+linux
學習大數據的基礎知識是java和linux，這兩項掌握後，再開始真正大數據技術的學習。
2、大數據處理技術掌握：HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK
以下這些都是必須要學習的課程
數據結構和演算法 （Python入門）
數據和統計基礎（R入門+統計學和微積分、線性代數惡補）
資料庫基礎（SQL入門）
統計學和計量經濟學（計量經濟學惡補）
最優化和決策模型（運籌學優化模型入門）
機器學習（決策樹、KNN等機器學習演算法入門）
網路科學（圖論入門和用Python搗鼓網路Gephi，Gurobi啥的入門）
商業分析（商業入門）
可視化（可視化工具（Tableau, Python）和視覺設計理論入門）
Ⅵ 數據分析需要掌握些什麼知識
1. Excel
提到Excel大家都不陌生，很多小白非常喜歡用Excel來進行數據分析。即使是專業的分析人員，他們也會使用Excel處理聚合數據。
2. SQL語言
SQL(結構化查詢語言)是一種用於處理和檢索關系資料庫中存儲的數據的計算機語言，是關系資料庫管理系統的標准語言。
3. 可視化工具
將數據可視化可以讓人更加理解數據。人類都是視覺動物，圖形往往比密密麻麻的文字更易於理解。
4. Python
Tableau、FineBI這一類的可視化工具，的確可以自動生成報告。但是，如果想要進行更深入的探索，你需要學習Python來進行數據挖掘。
Python是一種面向對象的高級編程語言，主要用於Web以及應用程序的開發。Python擁有圖形和可視化工具、以及擴展的分析工具包，能夠更好地幫助我們進行數據分析