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
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必[练：bì]备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定《pinyin：dìng》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（拼音：yě）需要熟练使用，对数[shù]学的要求是最高的。
所以《pinyin：yǐ》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《拼音：yǐ》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《繁：較》好的。对（繁体：對）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《读：shǐ》用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。
三，编{繁：編}程语言
对于初级数据分析师【pinyin：shī】，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询xún ，基本就OK了。
对于高级数据分析师，除了SQL以外wài ，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数（繁体：數）据都是事【pinyin：shì】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(繁体：語)言绝对[繁体：對]是数据挖掘工程师的最核心能力了。
四，业务理解【读：jiě】
业务理解说是数据分析师所《拼音：suǒ》有《pinyin：yǒu》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【pinyin：chá】，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，主要工作澳门金沙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【拼音：jiě】就可以。
对于【练：yú】高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解《pinyin：jiě》，能够基于数据，提炼出有效观点[繁：點]，对实际业务能有所帮助。
对于数据挖（wā）掘工程师，皇冠体育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。
业务能力是优秀数据分析师必备的，如果你之（读：zhī）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(繁体：驗)也可以慢慢培养，无需担心。
五（读：wǔ），逻辑思维
这项能力极速赛车/北京赛车在我之前qián 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，逻辑思维澳门永利主要体现在数据分析过程中每一步都有目的【拼音：de】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[拼音：jí]思维主zhǔ 要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象（读：xiàng）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，逻辑思维除了体现在和业务相关的分析[拼音：xī]工作《读：zuò》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de 。
六liù 、数据可视化
数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很【hěn】广，做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化，所[练：suǒ]以我认为这是一项普遍需要的能力。
对于初级数据分【fēn】析师，能用Excel澳门永利和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。
对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据[繁体：據]可视化工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但[练：dàn]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表，但通常不需要考虑太多美化的问题。
七qī ，协调沟通
对于初级数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都{拼音：dōu}需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力很hěn 重[zhòng]要。
对于高级数据分析师，需要开始独立带[dài]项【xiàng】目，或者和产品做一些合作，因此除[练：chú]了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
对于数据挖掘工程师，和{hé}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de 要求也相对低一些。
八，快速{练：sù}学习
无论《繁体：論》做数据分【练：fēn】析的哪个方向，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(繁：學)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《繁：搶》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业，选择（读：zé）一家专业的大数据培训{练：xùn}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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