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。对于澳门威尼斯人高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵zhèn 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（wài），各类算法也需（pinyin：xū）要熟练使用，对数学的要求是最高的。
所以数据分析澳门金沙并非一定{dìng}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《pinyin：shì》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作为入门是比较好的。对于高《拼音：gāo》级数据分析【pinyin：xī】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，编程语言[练：yán]
对于初级数据分析师，会(繁：會)写SQL查询，有（读：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[shī]，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用【yòng】来获取和处理数据都是事半功倍。当然其[练：qí]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。
四，业(繁体：業)务理解
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《pinyin：chá》，都依赖于数据《繁体：據》分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单(繁：單)图表，以及少量《拼音：liàng》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（读：wù）有(pinyin：yǒu)较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。
对于数据挖掘工程师，对业务有基本澳门新葡京了解【jiě】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（读：de），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{繁：經}验也可以慢慢培养，无(繁体：無)需担心。
五，逻辑思[练：sī]维
这项能力在我之前的（pinyin：de）文章中提的比较少，这次单独拿出来说一下。
对于初级数【pinyin：shù】据分析师，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段，达到什shén 么样的目标。
对于yú 高级数据（繁体：據）分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分【pinyin：fēn】析对象之间的关联关系，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、数据(繁澳门博彩：據)可视化
数据可视化说[shuō]起来很高大上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化，所澳门博彩以我认为这是一项普遍需要的能力。
对于初（拼音：chū）级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图{练：tú}表和报告，能清楚的展[zhǎn]示数据，就达到目标了。
对于[yú]高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法{练：fǎ}，使用【yòng】更有效的数据可视化工具，根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。
对于数据挖掘工程师，了解一（读：yī）些数据可视化[拼音：huà]工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图(繁：圖)表，但通常不需要考虑太多美化的问题。
七，协调沟通【读：tōng】
对于初级数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，因（拼音：yīn）此沟通（读：tōng）能力很重要。
对（繁体：對）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，因此除了沟通能力以外，还需要一些{拼音：xiē}项目协调能力。
对于数据挖《pinyin：wā》掘工程师，和人沟通技术[繁：術]方面内容偏多，业务方面相【练：xiāng】对少一些，对沟通协调的要求也相对低一些。
八【bā】，快速学习
无论做《拼音：zuò》数据分析的哪个方向，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、学分析框架……数据分析领(繁：領)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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