数据分析是什么专业

‘壹’ 数据分析适合什么专业

数学

随着科技事业的发展，数学专业和其他专业的联系也越来越紧密，所以数学专业知识也得广泛的应用。

看到数据分析，就会想到和数据相关的行业就一定要用到数学，数据分析师需要有专业的数学功底和严密的逻辑思维，而严密的逻辑思维则来源于扎实的数学功底。学数学的同学更注重理论的完备性和逻辑链的完整性，即对于在分析过程中出现的任何一些命题，都要能证明它是正确的还是错误的。

统计学

统计学贯穿数据分析的全过程，没有统计学基础，很难有专业的数据分析。数据分析的各个步骤，都要用到统计学的知识。和数学相反，统计学是个被名字拖累的专业，会让人严重低估了它本身的专业性。其实统计学是很适合做数据相关工作的。

计算机相关专业

学习计算机专业同学可以从事数据研发/开发工程师，数据挖掘/机器学习工程师，对编程技术上的要求高一些。近年来企业招的数据分析师，其实大部分应该叫：数据程序员。基本上都是进公司跑数据的，不做啥“分析”，因此计算机相关专业会有优势。毕竟写代码写的多。数据仓储，算法这些就更依赖开发能力，这本来就是计算机专业的范畴。

‘贰’ 想当数据分析师要选什么专业

数据分析行业逐渐被企业和从业者青睐，很多人给小编留言，咨询从事数据分析选择什么专业更占优势？今天，我们也来聊聊。

一、数学专业

正所谓“学好数理化，走遍天下都不怕”，数据分析无外乎是从大量凌乱数据中发现隐含的规律，数学往往让人逻辑思维更严密，对数据更加敏感。

数据分析不是IT行业，无需精通过多编程语言，数据分析更注重实操和业务能力，且现今数据分析工具，如：Python、PowerBI等已比较容易入门。

从事数据分析，真正要提升的是逻辑思维能力、敏锐的洞察能力、良好的沟通表述能力……这些无需靠背景，通过努力也可拿下。

‘叁’ 数据分析师应选择什么专业

统计专业（有统计理论）、计算机专业专业（会编程序实现）。

‘肆’ 数据分析专业的就业方向有哪些

数据分析师：偏向商业化的数据分析，运营广告等活动效果分析，销售额或利润预测，用户特征描述等，需要较好的统计知识，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等;

咨询顾问：面向客户，为客户提供数据抓取、数据分析、出数据报表、改进建议落实等咨询服务，需要有较好的沟通能力，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等;(咨询顾问其实也分技术和非技术，技术类的主要是为客户搭建数据平台)

数据产品经理：一般是互联网公司独有，数据量大的公司会有自己的数据产品，如阿里巴巴的数据魔方等，主要是针对数据产品从产品立项、提开发需求、跟进产品开发、测试一直到产品上线等工作。(相对来说并不需要对从业者要求很高的数据分析或统计能力，属于目前市场上为数不多但高工资的职位)

‘伍’ 数据分析和数据处理是什么专业

数据分析和数据处理是属于计算机大数据专业。

‘陆’ 数据分析属于什么专业

一般从事数据分析员的人都是统计学或数学专业的人。

数据分析师职位要求 ：
1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；
2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；
3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；
4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；
5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；
6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。

‘柒’ 数据分析师一般是什么专业如何成为数据分析师

数据分析师一般是计算机或者数学相关专业。成为一个合格的大数据分析师应该学习和掌握以下技能：

• 统计分析：大数定律，抽样推测规律，秩和检验，回归分析，方差分析等；

• 可视化辅助工具：Excel，PPT，思维导图，Visio；

• 大数据处理框架：Hadoop，Kaffka，Storm，ELK，Spark；

• 数据库：SQLite，MySQL，MongoDB，Redis，Cassandra，HBase；

• 数据仓库/商业智能：SSIS数据仓库，SSAS SSRS，DW；

• 数据挖掘工具：Matlab，SAS，SPSS；

• 人工智能：机器学习相关知识；

• 挖掘算法：数据结构，一致性，常用算法；

• 编程语言：Python/R，Ruby，Java；

计算机对数据存储和保存了大量数据，包括科学家和工程师也都了丰富的研究和应用尽可能多的提取数量。然而想从大量数据中洞察出真正和有用的，更高价值的数据，都是需要人工干预的。这些人有丰富的行业经验和洞察力，而且对业务有深刻了解，并且能够使用好数据分析的工作，例如Excel，SPSS，Python/R等。这种职位一般存在于高科技公司，例如PayPal和Google，相信以后人工智能、大数据、云计算创业的很多中小型企业，对此职位的需要也会越来越多。

对以上知识进行有重点的学习，解决的方法是让各种技能达标：

初级数据分析师需要快速学习能力80分，数学知识40分，分析工具使用程度70分，编程语言30分，业务理解80分，逻辑思维80分，数据可视化能力40分，协调沟通能力80分。

高级数据分析师要达到快速学习能力80分，数学知识70分，分析工具使用程度90分，编程语言60分，业务理解90分，逻辑思维80分，数据可视化能力90分，协调沟通能力80分。

总之，成为分析师的重要点并非数学知识和编程能力，最重要提是业务理解和协调能力，所以针对不同的行业的分析师，要学习的行业知识也不尽相同，需要对症下药，实施不同学习策划和路径。

‘捌’ 想要做数据分析师应选择什么专业

数据分析行业的大火以及较高的薪酬待遇，让很多高中毕业生、在校大学生或职业遭遇瓶颈的人士开始蠢蠢欲动，想学习数据分析从而进入数据分析行列。但 有一个很困惑的问题就是：自己选择或学习的专业似乎和数据分析没什么交集，这个时候选择数据分析师这条道路会不会很艰难？担心自己的专业跟不上数据分析的学习进度，也担心自己的能力是否符合数据分析技能的要求。
其实，讲真的。虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链（文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别，这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因，因为社科或文艺类专业，很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划），但是并不代表文科生没有任何机会，因为大学以前，其实我们都没正式接触过编程或统计学，大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友，兴趣和决定也是重要因素，不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。
当然，学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势，但能力大于专业，兴趣才会决定你走得有多远。毕竟数据分析不像编程那样，需要你天天敲代码，要学习好多的编程语言，数据分析更注重的是你的实操和业务能力。如今的软件学习都是非常简单便捷的，我们真正需要提升的是自己的逻辑思维能力，以及敏锐的洞察能力，还得有良好的沟通表述能力。这些都是和自身的努力有关，而不是单纯凭借理工科背景就可以啃得下来的。相反这些能力更加倾向于文科生，毕竟好奇心、创造力也是一个人不可或缺的。
所以，大学选择什么专业，不要让数据分析这根绳子牵着你走，而是要问自己喜欢和擅长的是什么。如果你物理基础不好，硬要选择机动化专业，那四年的大学时光只会让你觉得难熬又无奈。一切从自身出发，发掘自己的优点和长处才是最重要的。