数据分析需要掌握些什么知识?
1、数学知识。
数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。
2、分析工具。
对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。
对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，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）视情况而定。
3、编程语言。
对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
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。
2）具有数据分析和数据仓库建模的项目实践经验；
3）3年及以上数据分析经验，有互联网产品、运营分析经验；
4）熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件，熟练运用Python，熟练使用 SQL、Hive等；
5）本科或以上学历，数学、统计、计算机、运筹学等相关专业；
那么对于正在入门阶段的同学们应该如何正确把握自己的学习方向呢？
从学科知识来看，数据分析涉及到一下的知识要点：
（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等
（2）数学：线性代数、微积分等
（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助
（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了
1）数据分析报告类：Microsoft Office软件等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因为数据可视化软件就不能少，BDP个人版、TABLUEA、Echart等这些必备的
（2）专业数据分析软件：常见的有诸如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的Python、R等。
（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；
（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。
希望同学们谨记：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，最后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。
如果你打算成为一名数据分析师，你需要同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文名称；具备互联网产品设计知识。
如果你打算成为一名数据分析师，你需要同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文名称；具备互联网产品设计知识。
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3、5设计 懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然图表的设计是门大学问，如图形的选择版式的设计颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。4、数据分析师的具体工作内容就是数据采集数据存储数据提取数据提取数据挖掘数据分析，数据展现等内容1数据提取是将数据取出来的过程，...
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枣庄市17778784739： 数据分析需要掌握些什么知识?？
韩光米乐： 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.
枣庄市17778784739： 数据分析需要哪些知识? - ？
韩光米乐： cpda数据分析师师兄告诉你,数据分析师需要掌握的知识,可以划分如下1.初级分析师初级分析师是数据人员架构的基础组成部分,承担了数据工作中大多数最基础的工作,通常初级分析师的人员比例不应超过20%.初级分析师的定位是数据整...
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