学习数据分析需要哪些方面的数学基础？这取决于你对数据分析使用的数学方法的复杂程度。如果你只是求一下均值方差、搞一下线性回归之类，那都不需要什么数学基础，随便用Excel或者任何的统计工具就能轻松实现。如果你想到达一个专业的程度，比如能够理解P值的含义，比如能做逻辑回归，那就必须学习好微积分、线性代数，然后再学习概率论、各种统计模型
学习数据分析需要哪些方面的数学基础？
这取决于你对数据分析使用的数学方法的复杂程度。如果你只是求一下均值方差、搞一下线性回归之类，那都不需要什么数学基础，随便用Excel或者任何的统计工具就能轻松实现。如果你想到达一个专业的程度，比如能够理解P值的含义，比如能做逻辑回归，那就必须学习好微积分、线性代数，然后再学习概率论、各种统计模型。做数据分析需要学什么？
数据分析最主要的是要有数学知识，它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【shì】必备能力，线（繁体：線）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（繁：統）计学以外，各类算法也需【拼音：xū】要熟练使用，对数学的要(pinyin：yào)求是最高的。
所以数据分[练：fēn]析并非一定要数学能力非常好才能学习（繁体：習），只要看你想往哪个方向发展，数据分析也有【练：yǒu】偏“文”的一面，特别是女孩子，可以往文档写作这一方向发展。
其次是要学习使用分析工具。熟练掌握Excel是必须的，数据透视表和公{gōng}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。娱乐城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。
三，编程语[繁：語]言
对于初级数[繁：數]据分析师，会写SQL查询，有（pinyin：yǒu）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{pinyin：yòng}来获取（拼音：qǔ）和处理数据都是事半功倍。当(繁：當)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(pinyin：zuì)核心能力了[繁：瞭]。
四，业务澳门伦敦人{练：wù}理解
业务理解说是数据分析师所有工作的（de）基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业[繁体：業]务本身的理解。
对于初级数据[jù]分析师，主要工作是提取数据和做一（pinyin：yī）些简单图表，以(pinyin：yǐ)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《读：tí》炼出有效{pinyin：xiào}观点，对实际业务能有《拼音：yǒu》所帮助。
对于数据挖掘《拼音：jué》工程师，对业务【练：wù】有{yǒu}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。
业务能力是优秀数幸运飞艇据分析师必备的，如果你之前对某一行业已经非常熟悉，再学习数据分析[拼音：xī]，是非常正确的做法。刚毕业没有行业经验也可以慢慢培养，无需担心。
五，逻辑思{sī}维
这项能力在我之前的文章中提的比较少，这次单独拿出来说一下。
对于初级数据分析师(shī)，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澳门金沙段，达到什么样的目标。
对于高级数据分析师，逻辑《繁：輯》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[繁：關]联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来[繁体：來]的影响。
对于数据挖掘工程师，逻辑思维《繁：維》除了体现在和业务相（xiāng）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[练：gāo]的。
六《拼音：liù》、数据可视化
数据可视化说起来很高大亚博体育上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据图表也可以《拼音：yǐ》算是数据可视化，所以我认为这是一项普遍需要的能力。
对于初级数据分析师，能用（拼音：yòng）Excel和PPT做出基本的de 图表和报告，能清楚的展示数据，就达(dá)到目标了。
对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有(yǒu)效的数据可视化工具，根据实际需求qiú 做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
对于数据挖掘工程师，了解一些数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图[繁体：圖]表，但通常不需要考虑太多美化的问题[繁：題]。
七（读：qī），协调沟通
对于初级《繁：級》数据分析师，了解业《繁：業》务、寻找数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力{pinyin：lì}很重要。
对于高级数据分析师，需要开始独(繁：獨)立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通《读：tōng》能力以外，还需要一些项目协调能力。
对于数(繁体：數)据挖掘工程师，和人沟通技术方面内容偏多，业务方面相对少一些，对沟通协调的要求也（读：yě）相对低一些。
八，快速{pinyin：sù}学习
无论做数据分析的哪个方向，初级还是高级，都需要（pinyin：yào）有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识{pinyin：shí}、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。
快速学习非常重要，只有快速进入这一行业，才能抢占先机，获得更多的经验和机会。如果你完全零基础想要尽快进入数据分析行[xíng]业，选择一{pinyin：yī}家专业的大数据培训机构是个不错的选择。缩短学习周期，提高学习效率，时间即金钱！
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