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【繁体澳门金沙：級】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《拼音：shì》最【读：zuì】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。
其次是要学习使用分析工具。熟练掌握Excel是必须的，数据(繁体：據)透视表和公式使用(pinyin：yòng)必须熟练《繁：練》，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。
三（练：sān），编程语言
对于初级数据分析师，会写SQL查询，有《练：yǒu》需要的话写写Hadoop和Hive查询，基[pinyin：jī]本就OK了。
对于高《gāo》级数据分析师，除了SQL以外，学{练：xué}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(拼音：yě)是可以的。
对（繁体：對）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《读：jué》工程师的最核hé 心能力了。
四澳门银河【pinyin：sì】，业务理解
业务理解说是数据分析师[繁体：師]所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都[练：dōu]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[练：shì]提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有[pinyin：yǒu]对业务的基本了解就可以。
对于高级数(繁体：數)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《繁体：務》能有所帮[繁体：幫]助。
对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解{练：jiě}就可以，重点还是需要放在发挥自己的技(jì)术能力上。
业务能力是优秀数据分析师必备的澳门伦敦人，如果你之前对某一行业已经非常熟悉，再学习数据分析，是非常正确的做法。刚毕业没有行业经验也可(拼音：kě)以慢慢培养，无需担心。
五，逻辑{练：jí}思维
这项能力在我之前的文章中提[读：tí]的比较少，这次单独拿出来说一下。
对于初级{繁体：級}数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每《měi》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[读：jià]，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一《拼音：yī》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，逻辑思维除了体现在和业务（繁体：務）相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻{练：luó}辑等，所以对逻辑思维的要(yào)求也是最高的。
六、数据可视（繁体：視）化
数(繁：數)据可视化说起来很高大上，其实包括的范围（繁体：圍）很广，做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化，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《繁：師》，能用Excel和PPT做{练：zuò}出基本的图表biǎo 和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。
对于高级数据分析师，需要探{练：tàn}寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数（繁：數）据可视化工具，根据实际需求做出或{练：huò}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(拼音：wā)掘工程师，了解一些数据可视化工具是有必《bì》要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题。
七，协（繁：協）调沟通
对于初级数据分析师，了解{练：jiě}业务、寻找数据、讲解报告，都{练：dōu}需要和不同部门的人(rén)打交道，因此沟通能力很重要。
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，因澳门博彩此除了沟通能力以(拼音：yǐ)外，还需要一些项目协调能力。
对于数据挖掘工程师，和人沟通技【读：jì】术方面内容偏多，业务方面相对少一些，对沟通《读：tōng》协调的要求也相对低[读：dī]一些。
八，快速学习《繁：習》
无论做数据分析的哪个方向《繁：嚮》，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域yù 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《繁：會》。如果你完全零基础想要尽快进入数据分析行业，选择一家专业的大数据培训机构是个不错的选择。缩亚博体育短学习周期，提高学习效率，时间即金钱！
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