Question

数据分析需要掌握哪些知识?

Answer 1

要熟练使用Excel、熟悉一种数据挖掘工具和语言、良好的SQL基础

1、要熟练使用 Excel

Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具。

2、熟悉一种数据挖掘工具和语言

数据挖掘工具和语言可以解决大部分数据处理、变换、统计分析、可视化的问题，并可以重现细节。

4、扎实的 SQL 基础

数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取来的。有SQL基础能提取到需要的数据，还能提高工作效率。

Answer 2

从技术角度上来看，数据分析虽然有应用级数据分析和开发级数据分析两种方式，但是从业者都需要具备三方面基础知识，分别是数学基础、统计学基础和计算机基础。
具体要学习并掌握的知识点有以下部分：
Java基础、NIO、MySQL、JDBC、HTML5与CSS3、jQuery、AJAX&JSON、Servlet、JSP、Cookie&Session、Spring、SpringMVC、MyBatis、Maven、Redis、Git/GitHub、Shell、Linux、Hadoop、Hive、Zookeeper、Java8、Scala、SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、ElasticSearch、Kafka、HBase、Java9、Java10、MySQL优化、JVM原理、JUC多线程、CDH版Hadoop、Impala、Flume、Sqoop、Azkaban、Oozie、HUE、Kettle、Kylin、SparkMllib机器学习、Flink、Python、SpringBoot、Hadoop3.x新特性、ClickHouse、Ku、Presto、Druid、Ambari、DataX、Logstash、Kibanna、数据结构......

Answer 3

1.《线性代数》：基本上在做数据分析的时候，通常情况下是对数据进行各种操作，线性代数中的矩阵算是这方面的入门吧

2.《概率论与数理统计》：基本上大学都会学到，应该跟你说的那本《统计学》类似。个人感觉概率论的思想在数据分析和数据挖掘中非常有用

3.《机器学习》：现在的数据分析和数据挖掘的界限越来越模糊了，如果有时间的情况下可以看下周志华老师的机器学习

4.《离散数学》：如果是做图像方面的分析，可以学习下离散数学，对于图像的分割的理解很有帮助

Answer 4

Excel：提到Excel大家都不陌生，很多小白非常喜欢用Excel来进行数据分析。即使是专业的分析人员，他们也会使用Excel处理聚合数据。
2、SQL：SQL(结构化查询语言)是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言，是关系数据库管理系统的标准语言。
3、可视化工具：将数据可视化可以让人更加理解数据。
4、 Python：Python是一种面向对象的高级编程语言，主要用于Web以及应用程序的开发。Python拥有图形和可视化工具、以及扩展的分析工具包，能够更好地帮助我们进行数据分析。
5、SAS：SAS(统计分析软件)是一套模块化的大型集成应用软件系统。SAS能够对数据进行深层次的挖掘和分析。
6、Alteryx：Alteryx是一种自助服务分析工具。

Answer 5

数据分析基础（一定的数据思维、统计学基础和sql能力）——能做最基本的取数工作
数据分析能力（使用各种分析工具、套用数据模型、做可视化报表等）——能做简单的分析工作
业务分析经验（熟悉各种业务逻辑和指标体系）——能做复杂的业务拆解