数据分析需要掌握些什么知识?

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十方融海 2022-03-14
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学数据分析推荐选择十方融海。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。学数据分析需要掌握的知识有以下几点:1、Excel:专业的分析人员,会使用Excel处理聚合数据。2、SQL语言: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,最重要的就是掌握查询功能。3、可视化工具:将数据可视化可以让人更加理解数据。4、Python:想要进行更深入的探索,需要学习Python来进行数据挖掘。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…
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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。

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高能答主

2021-08-05 · 把复杂的事情简单说给你听
知道小有建树答主
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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。

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ovenwork
2021-02-03 · 贡献了超过136个回答
知道答主
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第02期1+X电子商务数据分析师(初级)视频课程,这节课我们继续学习数据分析岗位发展,觉得对资格证考试有帮助的话,帮忙点赞和转发一下,关注并私信我,发送文字“初级课程”就能获取全部视频课程资料,下期再见。

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红豆酱米饭
2021-01-29 · 超过18用户采纳过TA的回答
知道答主
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简单来说如果想要从事数据分析的相关工作,最基本的需要有常见的统计知识以及基本算法知识,其次最好掌握SQL,R(Python)这类的语言,另外最重要的就是要会使用IBM SPSS这类的数据分析软件,会让你的工作事半功倍。
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北极之蓝
2021-01-24 · 淡泊明志,宁静致远。
北极之蓝
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数据分析包括数据收集、数据预处理、建模分析、模型评价、模型优化和监控

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