数据分析师需要学那些东西？

1. 数据分析师需要学那些东西？

数据分析需要学习以下几点：一、统计学。二、编程能力。三、数据库。四、数据仓库。五、数据分析方法。六、数据分析工具。想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：1.python、SQL、R语言这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。2.业务能力数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长，所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容，以后想要有更好的发展，还需要学习更多的技能，例如企业管理，人工智能等。关于数据分析师的学习可以到CDA数据分析认证中心看看。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

2. 数据分析师需要学习什么？

什么是数据分析师证书?

3. 数据分析师需要学什么？

一、统计学：我看一些人推荐了不少统计学的专业书籍，直接把人吓跑了。我自己就大学时候学过《概率论与数理统计》，其他统计相关的内容也没怎么看过。对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。
二、编程能力：学会一门编程语言，会让你处理数据的效率大大提升。如果你只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。我比较推荐 Python，上手比较快，写起来比较优雅。
三、数据库：数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。
四、数据仓库：许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。
五、数据分析方法：对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。
六、数据分析工具：SAS、Matlab、SPSS 这些工具经常有人推荐，我要说的是在互联网公司一般都用不上。做可视化的 Tableau，统计分析的友盟、百度统计，还有像我们神策分析等。

4. 数据分析师要学哪些内容?

在大数据被广泛运用的今天，数据已经成为企业之间非常重要的竞争点之一。而作为与数据打交道最密切的职业——数据分析师，也将迎来了黄金就业期。据艾瑞研究统计，在过去的两年中，由于各行各业新聘用了80万名数据科学家，数据科学岗位的短缺问题已大大缓解；但是今天市场上仍然有成千上万的空缺职位，其中大部分在美国和中国。

图 1：数据分析概念图
一、常用分析技能：
数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，有不少分析方法和技巧。下面介绍几种比较常用的数据分析技巧。
数理统计基础：
在进行数据分析之前，掌握一定的数理统计的方法及原理是有必要的。比如了解数据的类型及各种数据类型的特点。在进行数据处理的过程中，不通的数据类型适用的方法也是不一样的。因为我们进行数据分析的目的，是需要借助对数据的分析得出一定的结论，因此，我们还需要了解一些数据统计特征背后的意义。比如，在使用IBM SPSS Statistics对数据进行相关分析时，我们需要了解分析结果中的显著性指标的含义。
数据库原理以及相关知识：
在进行数据分析时，在绝大多数的情况下，需要处理的数据并不会是很少的。尤其是在大数据技术被广泛使用的今天，数据库的使用更是数据分析过程中不可缺少的一环。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据的整理，到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。即使很多时候原始数据并不需要自己整理，但是具备数据库原理以及相关知识，并具有一定的代码能力的话，一定能为你的工作锦上添花。
熟练使用Excel、IBM SPSS Statistics等数据分析软件：
在进行数据分析时，我们常常需要借助电脑软件进行辅助，毕竟，人脑的数据处理能力是远远不及计算机程序的。Excel是微软公司的办公软件Microsoft Office的组件之一。作为最常见的办公软件之一，我们使用的Excel的功能只是其中的冰山一角。Excel除了制作普通的电子表格，还有很多高级的应用场景。例如，数据透视功能，可以将一组数据通过一个数据透视表演变出很多符合不同分析需求的表格，从而能够从多角度对数据进行分析。但是我们需要进行专业的统计分析时，就需要用到更加专业的软件加以辅助，例如IBM SPSS Statistics。
二、常用分析软件
除了上述几种常用的分析技巧，一款好用且功能强大的分析软件也能让数据分析师事半功倍。虽然Excel常用且功能强大，但是当我们想要对大量数据进行统计分析时，Excel就会显得力不从心了。这时我们就需要使用到更加专业的统计软件——IBM SPSS Statistics 。SPSS在数据分析领域的地位是不言而喻的。
图 2：SPSS数据界面利用 SPSS Statistics，您可以：
通过用户友好型界面，分析并更好地了解您的数据，解决复杂的业务和研究问题。
借助高级统计程序，更快地了解大型复杂的数据集，帮助确保高精度和高质量的决策。
使用扩展、Python 和 R 编程语言代码，与开源软件集成。
通过灵活的部署选项，更轻松地选择和管理您的软件。
小结
掌握数据分析技巧以及熟练使用数据分析软件，是数据分析师的两大核心竞争力。想要成为一名优秀的数据分析师，可以先从掌握常用的数据分析方法以及SPSS软件开始。

5. 想做数据分析师需要学什么?

数据分析师要学习数学知识、编程语言，能够熟练使用分析工具，有较强的业务理解能力、逻辑思维、协调共同能力和学习能力，能够做到数据可视化。
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。所以数据分析并非一定要数学能力非常好才能学习，只要看你想往哪个方向发展，数据分析也有偏“文”的一面，特别是女孩子，可以往文档写作这一方向发展。
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。对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用。总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

6. 数据分析师需要学习什么

学什么?
数据分析要学的内容大致分为6个板块，分别是：
Excel
精通Excel分析工具，掌握Excel经典函数，准确快速地完成数据清洗,利用Excel数据透视及可视化，可以透过现象看本质。
MySQL
理解MySQL数据库相关概念及存储原理，掌握SQL基本的增、删、改、查等语法掌握数据库性能调优策略，熟练使用SQL进行数据清洗与数据规范化。
BI商业智能工具
了解商业智能的核心价值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘数据价值，掌握行业场景应用。
Python
学习Python基本编程语言知识，了解Python程序的计算机运行原理，能够使用Python编程处理工作中的重复性工作。 掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化操作，提高数据收集和数据分析能力。 掌握Python数据分析处理基础库，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。
数据分析思维与理论
掌握微积分、线性代数、概率论、参数估计、假设检验、方差分析等数理统计基础 掌握基本的数学、统计学知识，学习数据运营方法论、机器学习夯实基础，提升数据敏感性，建立数据思维和数据素养。
掌握如何撰写行业分析报告和数据分析项目流程，能够独立完成数据分析项目。 掌握常见的数据运营方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性统计分析、相关分析、指数系统搭建等，培养利用多种数据分析方法解决实际工作问题能力。
机器学习
掌握机器学习常用经典算法原理及sklearn代码的实现、机器学习算法的选取、调优及模型训练、神经网络的特点及原理，增加个人核心竞争力，拥有能够用相关数据挖掘算法为解决实际问题能力；奠定人工智能算法入门基础。
如何学?
至少花三个月掌握技术
“磨刀不误砍柴工”，要想从为“工人”，甚至熟悉工，也需要很多技能，因为怎么说数据分析师也是技术工种。我觉得至少你要花3个月时间来学习一些最基础的知识。
花1个月学习数据库知识。
花1-2个月学习基础的统计学知识。
花1个月学习点linux的知识。
花1~2个月去学习最基础的数据分析软件的操作。
数据分析入门容易提高难，题主目前处于初级阶段,可以通过自学观看视频,或者系统培训来提高自己,已工作来说,接受系统培训会更加快速，更推荐跟着课程系统性的学习，搭建好逻辑框架。

7. 数据分析师要学什么内容?

数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用 Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的 SQL 基础。统计学
对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。
编程能力
学会一门编程语言，会让你处理数据的效率大大提升。如果你只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。我比较推荐 Python，上手比较快，写起来比较优雅。
数据库
数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。
数据仓库
许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。
数据分析方法
对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。
数据分析工具
SAS、Matlab、SPSS 这些工具经常有人推荐，我要说的是在互联网公司一般都用不上。做可视化的 Tableau，统计分析的友盟、百度统计，还有像我们神策分析等。

8. 数据分析师需要学什么?

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。