資料分析需要掌握些什麼知識,資料分析需要掌握哪些知識

時間 2022-01-20 06:14:08

1樓:石家莊新華電腦學院

其實零基礎就能學習的

當前,國家大資料戰略實施已經到了落地的關鍵時期,大資料技術產業創新發展、大資料與實體經濟深度融合、以及大資料安全管理與法律規制等方面都進入了攻堅階段大資料領域的人才需求主要圍繞大資料的產業鏈,涉及到資料的採集、整理、儲存、安全、分析、呈現和應用,崗位多集中在大資料平臺研發、大資料應用開發、大資料分析和大資料運維等幾個崗位。當前整個it行業對於大資料人才的需求量還是比較大的,近幾年相關方向研究生的就業情況還是比較不錯的,一方面崗位級別比較高,另一方面薪資待遇也比較可觀,而且薪資待遇正呈現出逐年上升的發展趨勢。

統計學,數學,邏輯學是資料分析的基礎,是資料分析師的內功,內功不紮實,學再多都是徒勞。

掌握統計學,我們才能知道每一種資料分析的模型,什麼樣的輸入,什麼樣的輸出,有什麼樣的作用,開始我們並不一定要把每個演算法都弄懂

資料分析需要掌握哪些知識?

2樓:來自老舍茶館丰姿冶麗的紫杉

1、數學知識。

數學知識是資料分析師的基礎知識。對於初級資料分析師,瞭解一些描述統計相關的基礎內容,有一定的公式計算能力即可,瞭解常用統計模型演算法則是加分。

對於高階資料分析師,統計模型相關知識是必備能力,線性代數(主要是矩陣計算相關知識)最好也有一定的瞭解。而對於資料探勘工程師,除了統計學以外,各類演算法也需要熟練使用,對數學的要求是最高的。

2、分析工具。

對於初級資料分析師,玩轉excel是必須的,資料透視表和公式使用必須熟練,vba是加分。另外,還要學會一個統計分析工具,spss作為入門是比較好的。

對於高階資料分析師,使用分析工具是核心能力,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)視情況而定。

3、程式語言。

對於初級資料分析師,會寫sql查詢,有需要的話寫寫hadoop和hive查詢,基本就ok了。對於高階資料分析師,除了sql以外,學習python是很有必要的,用來獲取和處理資料都是事半功倍。當然其他程式語言也是可以的。

3樓:百度網友

資料分析的從業者,通常被稱為是資料分析師,而資料分析師在不同的公司,是有不同的工作方向,需要掌握到的知識也並不完全一樣。

一般來說,資料分析要求掌握相應的資料分析工具,包括python,sql,r,excel,tableau等,其次是要具備資料分析思維,能夠在面對實際問題是,通過資料分析給出合理的指導。

業務型的資料分析師,工作任務當中的很大一部分都是sql,以及資料展現工具excel,tableau,ppt等。日常一般是從接業務需求開始,然後就是制定分析計劃,取數分析,分析報告(結果展示)。

在現在大資料的趨勢下,python是學資料分析必須掌握的一個工具,解決資料處理問題非常高效,如果需要python資料分析資料可私我。

4樓:邰梓

優秀的資料分析師需要具備這樣一些素質:有紮實的 sql 基礎,熟練使用 excel,有統計學基礎,至少掌握一門資料探勘語言(r、sas、python、spss),有良好的溝通和表達能力,做好不斷學習的準備,有較強的資料敏感度和邏輯思維能力,深入瞭解業務,有管理者思維,能站在管理者的角度考慮問題。

5樓:山西新華電腦學校

1)具有業務敏感度,反應迅速,能夠良好溝通;2)具有資料分析和資料倉儲建模的專案實踐經驗;3)3年及以上資料分析經驗,有網際網路產品、運營分析經驗;4)熟悉r、sas、spss等統計分析軟體,熟練運用python,熟練使用

sql、hive等;5)本科或以上學歷,數學、統計、計算機、運籌學等相關專業;

6樓:幽谷百合

需要掌握很多數學知識,比如統計知識,假設檢驗

資料分析要掌握哪些知識?

7樓:海同職座標**

數學知識

對於初級資料分析師來說,則需要了解統計相關的基礎性內容,公式計算,統計模型等。當你獲得一份資料集時,需要先進行了解資料集的質量,進行描述統計。

而對於高階資料分析師,必須具備統計模型的能力,線性代數也要有一定的瞭解。

分析工具

對於分析工具,sql 是必須會的,還有要熟悉excel資料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。

程式語言

資料分析領域最熱門的兩大語言是 r 和 python。涉及各類統計函式和工具的呼叫,r無疑有優勢。但是大資料量的處理力不足,學習曲線比較陡峭。

python 適用性強,可以將分析的過程指令碼化。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。

當然其他程式語言也是需要掌握的。要有獨立把資料化為己用的能力, 這其中sql 是最基本的,你必須會用 sql 查詢資料、會快速寫程式分析資料。當然,程式設計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

對業務的理解是資料分析師工作的基礎,資料的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察,都依賴於資料分析師對業務本身的理解。

對於初級資料分析師,主要工作是提取資料和做一些簡單圖表,以及少量的洞察結論,擁有對業務的基本瞭解就可以。對於高階資料分析師,需要對業務有較為深入的瞭解,能夠基於資料,提煉出有效觀點,對實際業務能有所幫助。對於資料探勘工程師,對業務有基本瞭解就可以,重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

邏輯思維

對於初級資料分析師,邏輯思維主要體現在資料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。對於高階資料分析師,邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架,瞭解分析物件之間的關聯關係,清楚每一個指標變化的前因後果,會給業務帶來的影響。對於資料探勘工程師,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,程式邏輯等,所以對邏輯思維的要求也是最高的。

資料視覺化

資料視覺化主要藉助於圖形化手段,清晰有效地傳達與溝通訊息。聽起來很高大上,其實包括的範圍很廣,做個 ppt 裡邊放上資料圖表也可以算是資料視覺化。

對於初級資料分析師,能用 excel 和 ppt 做出基本的圖表和報告,能清楚地展示資料,就達到目標了。對於稍高階的資料分析師,需要使用更有效的資料分析工具,根據實際需求做出或簡單或複雜,但適合受眾**的資料視覺化內容。

協調溝通

資料分析師不僅需要具備破譯資料的能力,也經常被要求向專案經理和部門主管提供有關某些資料點的建議,所以,你需要有較強的交流能力。

對於高階資料分析師,需要開始獨立帶專案,或者和產品做一些合作,因此除了溝通能力以外,還需要一些專案協調能力。

8樓:重慶千鋒教育

分析現狀和過去——有問題了,通過資料分析尋找原因,制定決策

**未來——有新專案、產品、方案要上線,或企業制定大決斷,需要資料分析結論做輔助參考

資料分析的步驟

1、明確分析的目的,提出問題。只有弄清楚了分析的目的是什麼,才能準確定位分析因子,提出有價值的問題,提供清晰的指引方向。

2、資料採集。收集原始資料,資料**可能是豐富多樣的,一般有資料庫、網際網路、市場調查等。具體辦法可以通過加入“埋點”**,或者使用第三方的資料統計工具。

3、資料處理。對收集到的原始資料進行資料加工,主要包括資料清洗、資料分組、資料檢索、資料抽取等處理方法。

4、資料探索。通過探索式分析檢驗假設值的形成方式,在資料之中發現新的特徵,對整個資料集有個全面認識,以便後續選擇何種分析策略。

5、分析資料。資料整理完畢,就要對資料進行綜合分析和相關分析,需要對產品、業務、技術等瞭如指掌才行,常常用到分類、聚合等資料探勘演算法。excel是最簡單的資料分析工具,專業資料分析工具有finebi、python等。

6、得到視覺化結果。藉助視覺化資料,能有效直觀地表述想要呈現的資訊、觀點和建議,比如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕累託圖等,同時也可以使用報告等形式與他人交流。

怎麼做資料分析

簡單來說,資料分析的本質還是分析,就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。

首先要說的是,資料分析不光是一個技術門類,同時它也是一個龐雜無比的理論門類,裡面包含了大資料、機器學習、統計學等等諸多領域的知識,很多剛接觸資料分析的人都不知道該從何學起,其實無外乎三個字——道、法、器。

9樓:蘭州新華網際網路學校

大資料分析的產生旨在於it管理,企業可以將實時資料流分析和歷史相關資料相結合,然後大資料分析並發現它們所需的模型。反過來,幫助**和預防未來執行中斷和效能問題。進一步來講,他們可以利用大資料瞭解使用模型以及地理趨勢,進而加深大資料對重要使用者的洞察力。

他們也可以追蹤和記錄網路行為,大資料輕鬆地識別業務影響;隨著對服務利用的深刻理解加快利潤增長;同時跨多系統收集資料發展it服務目錄。

10樓:水文水資源

資料分析要掌握中學數學知識、高等數學知識、概率論與數理統計知識、線性代數知識。最主要的就是數理統計知識。

11樓:石家莊新華電腦學院

1)具有業務敏感度,反應迅速,能夠良好溝通;

2)具有資料分析和資料倉儲建模的專案實踐經驗;

3)3年及以上資料分析經驗,有網際網路產品、運營分析經驗;

4)熟悉r、sas、spss等統計分析軟體,熟練運用python,熟練使用 sql、hive等;

5)本科或以上學歷,數學、統計、計算機、運籌學等相關專業;

那麼對於正在入門階段的同學們應該如何正確把握自己的學習方向呢?

從學科知識來看,資料分析涉及到一下的知識要點:

(1)統計學:引數檢驗、非參檢驗、迴歸分析等

(2)數學:線性代數、微積分等

(3)社會學:主要是一些社會學量化統計的知識,如問卷調查與統計分析;還有就是一些社會學的知識,這些對於從事營銷類的資料分析人員比較有幫助

(4)經濟金融:如果是從事這個行業的資料分析人員,經濟金融知識是必須的,這裡就不多說了

1)資料分析報告類:microsoft office軟體等,如果連excel**基本的處理操作都不會,連ppt報告都不會做,那我只好說離資料分析的崗位還差的很遠。現在的資料呈現不再單單只是**的形式,而是更多需要以視覺化圖表去展示你的資料結果,因為資料視覺化軟體就不能少,bdp個人版、tabluea、echart等這些必備的

(2)專業資料分析軟體:常見的有諸如spss、sas、matlab等等,這些軟體可以很好地幫助我們完成專業性的演算法或模型分析,還有高階的python、r等。

(3)資料庫:hive、hadoop、impala等資料庫相關的知識可以學習;

(3)輔助工具:比如思維導圖軟體(如mindmanager、mindnode pro等)也可以很好地幫助我們整理分析思路。

希望同學們謹記:理論知識+軟體工具+資料思維=資料分析基礎,最後要把這些資料分析基礎運用到實際的工作業務中,好好理解業務邏輯,真正用資料分析驅動**運營、業務管理,真正發揮資料的價值。