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【练：duì】于高级数据分析师，统计模澳门威尼斯人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{pinyin：le}统计学以外，各类算法也需要熟练使用yòng ，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【拼音：xī】也有偏“文”的一面，特别是女孩子，可以往文档写作这[繁体：這]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{读：tòu}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《读：zhōng》之一，其他分析工具（如Matlab）视(繁：視)情况而定。
三{sān}，编程语言
对于初级数据分析师，会写SQL幸运飞艇查询，有需要的de 话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。
对于高{gāo}级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有（pinyin：yǒu）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《读：yě》是可以的。
对于数（繁：數）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(繁体：師)的最核心能力了。
四，业务理【拼音：lǐ】解
业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获【繁体：獲】取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于《繁体：於》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(拼音：zuò)是提取数据和做一[pinyin：yī]些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本《读：běn》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[繁：對]实际业务能有所【拼音：suǒ】帮助。
对于《繁：於》数据挖掘工程师（繁体：師），对业务有基本了《繁：瞭》解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
业务能力是优秀数据分析师必备的，如果你之前对某一行业已经非常熟(拼音：shú)悉，再学习数据分[pinyin：fēn]析，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[pinyin：sī]维
这项能力在我之前的文章中提的比开云体育较少，这次《cì》单独拿出来说一下。
对于初级数据分析（练：xī）师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中【拼音：zhōng】每一步都有目的性，知【拼音：zhī】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fēn 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(练：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。
六、数据可【拼音：kě】视化
数据可视化说起来很高大上shàng ，其实包括的范围很广，做【拼音：zuò】个PPT里边《繁体：邊》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，能用Excel和（练：hé）PPT做出基本的图表和报《繁体：報》告【拼音：gào】，能清楚的展示数据，就达到目标了。
对于高级数据分《读：fēn》析师，需要探(拼音：tàn)寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根{拼音：gēn}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。
对于数据挖掘工澳门伦敦人程师，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表，但通常(读：cháng)不需要考虑太多美化的问题。
七，协调沟通《练：tōng》
对于初级《繁体：級》数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都《读：dōu》需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力很（pinyin：hěn）重要。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和【pinyin：hé】产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些[读：xiē]项目协调能力。
对于数据挖掘工程师，和【拼音：hé】人沟通技术方面内容偏多，业务方面（繁：麪）相对少一些，对沟通协调的要求也相对低一些。
八，快(练：kuài)速学习
无论做数据分析的哪个方向，初级直播吧还是高级，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……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不【练：bù】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（练：xiān）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业，选择一家专业的大数据培训机构是个不《练：bù》错的选择。缩短学习周期，提（pinyin：tí）高学习效率，时间即金钱！
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