數據分析需要學哪些 數據分析到哪里學
數據分析需要掌握哪些知識呢？數據分析需要掌握些什么知識？數據分析師要學什么？數據分析需要學哪些，數據分析需要學哪些，數據分析需要掌握哪些知識。
本文導航
初學者數據分析需要學哪些入門
數據分析所需要掌握的知識：
數學知識
對于初級數據分析師來說，則需要了解統(tǒng)計相關的基礎性內容，公式計算，統(tǒng)計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統(tǒng)計。
而對于高級數據分析師，必須具備統(tǒng)計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。
分析工具
對于分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統(tǒng)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。
編程語言
數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統(tǒng)計函數和工具的調用，R無疑有優(yōu)勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發(fā)展，學習 Python 也是相當有必要的。
當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟件工程師的水平。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(yè)務理解
對業(yè)務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴于數據分析師對業(yè)務本身的理解。
對于初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業(yè)務的基本了解就可以。對于高級數據分析師，需要對業(yè)務有較為深入的了解，能夠基于數據，提煉出有效觀點，對實際業(yè)務能有所幫助。對于數據挖掘工程師，對業(yè)務有基本了解就可以，重點還是需要放在發(fā)揮自己的技術能力上。
邏輯思維
對于初級數據分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達到什么樣的目標。對于高級數據分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯(lián)關系，清楚每一個指標變化的前因后果，會給業(yè)務帶來的影響。對于數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現(xiàn)在和業(yè)務相關的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。
數據可視化
數據可視化主要借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。
對于初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對于稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。
協(xié)調溝通
數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。
對于高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協(xié)調能力。
數據分析從零開始學習要學多久
數據分析師需要學習的內容1、統(tǒng)計學我看一些人推薦了不少統(tǒng)計學的專業(yè)書籍，很多人讀《概率論與數理統(tǒng)計》，其他統(tǒng)計相關的內容也沒怎么看過。對于互聯(lián)網的數據分析來說，并不需要掌握太復雜的統(tǒng)計理論。所以只要按照本科教材，學一下統(tǒng)計學就夠了。2、編程能力學會一門編程語言，會讓你處理數據的效率大大提升。如果你只會在Excel上復制粘貼，動手能力是不可能快的。我比較推薦Python，上手比較快，寫起來比較優(yōu)雅。3、數據庫數據分析師經常和數據庫打交道，不掌握數據庫的使用可不行。學會如何建表和使用SQL語言進行數據處理，可以說是必不可少的技能。4、數據倉庫許多人分不清楚數據庫和數據倉庫的差異，簡單來說，數據倉庫記錄了所有歷史數據，專門設計為方便數據分析人員高效使用的。5、數據分析方法對于互聯(lián)網數據分析人員來說，可以看一下《精益創(chuàng)業(yè)》和《精益數據分析》，掌握常用的數據分析方法，然后再根據自己公司的產品調整，靈活組合。
數據分析師從零開始學什么
數據分析師需要具備的能力：1、需要有應用數學、統(tǒng)計學、數量經濟學專業(yè)本科或者工學碩士層次水平的數學知識背景。
2、至少熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析軟件中的一門。
3、至少能夠用Acess等進行數據庫開發(fā)；
4、至少掌握一門數學軟件：matalab，mathmatics進行新模型的構建。
5、至少掌握一門編程語言；
6，當然還要其他應用領域方面的知識，比如市場營銷、經濟統(tǒng)計學等，因為這是數據分析的主要應用領域。
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數據分析到哪里學
數據分析需要學習以下幾點：一、統(tǒng)計學。二、編程能力。三、數據庫。四、數據倉庫。五、數據分析方法。六、數據分析工具。
想要成為數據分析師應該重點學習以下兩點：
1.python、SQL、R語言
這些都是最基礎的工具，python都是最好的數據入門語言，而R語言傾向于統(tǒng)計分析、繪圖等，SQL是數據庫。既然是數據分析，平時更多的時間就是與數據分析打交道，數據采集、數據清洗、數據可視化等一系列數據分析工作都需要上面的工具來完成。
2.業(yè)務能力
數據分析師存在的意義就是通過數據分析來幫助企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務增長，所以業(yè)務能力也是必須。企業(yè)的產品、用戶、所處的市場環(huán)境以及企業(yè)的員工等都是必須要掌握的內容，通過這些內容建立幫助企業(yè)建立具體的業(yè)務指標、輔助企業(yè)進行運營決策等。
當然這些都是數據分析師最基本也是各位想轉行的小伙伴需要重點學習的內容，以后想要有更好的發(fā)展，還需要學習更多的技能，例如企業(yè)管理，人工智能等。
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數據分析需要學習嗎
數據分析師需要學習統(tǒng)計學、編程能力、數據庫、數據分析方法、數據分析工具等內容，還要熟練使用 Excel，至少熟悉并精通一種數據挖掘工具和語言，具備撰寫報告的能力，還要具備扎實的 SQL 基礎【摘要】
數據分析需要學哪些【提問】
數據分析師需要學習統(tǒng)計學、編程能力、數據庫、數據分析方法、數據分析工具等內容，還要熟練使用 Excel，至少熟悉并精通一種數據挖掘工具和語言，具備撰寫報告的能力，還要具備扎實的 SQL 基礎【回答】
數據分析從零開始學到什么程度
數據分析要掌握主流的數據分析方法。
1、事件分析
可以根據用戶在企業(yè)APP、網站、小程序等平臺上的操作記錄或是行為日志，來確定用戶在平臺上各個板塊之間行為的規(guī)律和特點，通過商業(yè)智能BI數據分析，研究出用戶的內心需求，對板塊內容進行優(yōu)化調整，一般會涉及瀏覽頁面、點擊元素、訪問板塊等。
2、熱力圖分析
和事件分析類似，熱力圖一般指用戶訪問企業(yè)網站、APP和小程序時，會在一些元素和板塊進行停留，根據這些在元素和板塊上的點擊次數、點擊率、訪問次數、訪問人數等，通過商業(yè)智能BI以高亮圖形形式進行顯示，可以方便識別用戶行為，優(yōu)化邏輯。
數據分析-派可數據商業(yè)智能BI
3、留存分析
留存一般在運營工作中比較常見，可以用來衡量企業(yè)提供的產品和服務是否對用戶有足夠的吸引力，讓用戶在接觸或使用產品和服務后，能夠繼續(xù)保持活躍，成為忠實用戶，一般會將次日留存率、7日留存率、次月留存率等作為標準，以商業(yè)智能作為分析工具。
4、對比分析
一般用到對比分析，通常是在選定的時間區(qū)域內，對比業(yè)務在不同情況下的差異，分析出業(yè)務是進行了增長還是發(fā)生了縮減的情況。
例如，上圖中2021年9月的銷量相比8月的銷量有所減少，這時候就要深入分析為什么環(huán)比銷量會減少，可以考慮調取今年3月和去年3月的產品生產數量，看看是不是生產環(huán)比下降，導致銷量較少。同理，還可以把供應鏈、經銷商、人流量等等都拿進行對比分析，確認到底是什么影響了銷量。
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