数据分析好学吗？
数据分析所需要掌握的知识：
1、数学知识：对于初级数据分析师来说，需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
2、分析工具：对于分析工具，Python、SQL是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，以及可视化工具Power BI等。
3、编程语言：数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python适用性强，可以将分析的过程脚本化。
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说实话数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先带你了解数据分析所需要掌握的知识：
数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
通过以上介绍，问题答案就显而易见了，数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易了。
你好，数据分析是否好学，这个需要看个人基础和老师教学情况而定。
如果个人数学比较感兴趣或者底子比较好，数据分析还是很好学的。
数据分析在现实生活、工作中的应用还是比较广泛的。
数学的老师如果方法得当或者讲课风趣幽默，也是可以让学生收获很多的。
所以，数据分析是否好学还是需因人而异的。
1、数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
2、分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一。
3、编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。
4、业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。
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数据分析所需要掌握的知识：
1、数学知识：对于初级数据分析师来说，需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
2、分析工具：对于分析工具，Python、SQL是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，以及可视化工具Power BI等。
3、编程语言：数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python适用性强，可以将分析的过程脚本化。
想要了解更多关于数据分析的相关信息，推荐选择十方融海。十方融海自主研发的交互式智慧教学系统，拥有独家专利技术，开创了边学边实操的新型教学模式，解决了教学与实操不同频的难题。通过系统，学员无需安装软件，打开浏览器即可进入实操学习。
如果你有一定的基础,相对来说不会太难,因为有一定基础相对来说理解起来会稍微容易一些,但是如果是零基础的,自学起来也会相对吃力一些,费时费力,还是不太建议自学,可以找一个靠谱的培训班,系统的进行学习。
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