数据分析需要掌握哪些知识?

数据分析需要学习以下几点：

一、统计学。二、编程能力。三、数据库。四、数据仓库。五、数据分析方法。六、数据分析工具。

想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：

1.python、SQL、R语言

这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。

2.业务能力

数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长，所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。

当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容，以后想要有更好的发展，还需要学习更多的技能，例如企业管理，人工智能等。

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数据分析所需要掌握的知识：

数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，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）可以视情况而定。

编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，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，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，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。

逻辑思维

对于初级数据分析师，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，了解分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，罗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。

数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，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。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，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。

协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

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，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

数据专员能把表格做好就很不错了，因为做好表格，你需要理解业务逻辑，领导喜好，那些数据是要着重展示的。另外，EXCEL要学的东西很多，前期各种函数，简单的条件格式，图表制作，中期VBA，后来就要用到access，SQL等等数据库软件了，路漫漫其修远兮~加油吧，小朋友。以下是工作中的一些思考，也是我的领导对我忠告。

1、信息准确：做数据的底线，一次数据出错不仅关系到一个报表的正确与否 更是关系到其他部门对整个数据部门的全部数据的信任程度。可能做的大多数数据都是对的，但只要有一点点错误，就会被放大，这是对数据部门最大的考验，也是数据部门的价值所在。

2、主动思考：

（1）指标定义不确定时主动沟通数据处理是纯量化纯结果输出的工作，在庞大的数据库中，难免会有相似的指标出现，当在实际工作中出现不同的指标定义时，如果自己确认不了需主动与数据提取人员沟通，确认数据口径的一致性，如已自行确认，也需标明统计口径和计算口径，以方便后续的数据处理

（2）积极思考、主动提出建议 基础的数据人员需具备较强的数据处理能力，而更高一级的数据处理人员需具备较强的逻辑思维能力，当对公司的业务情况充分了解后，能主动提出自己的分析思路，提供数据分析的建议给数据人员，而不是一味的按照别人的安排按部就班的工作

3、报表及时：数据部门除承担常规的日常报表工作需保质保量提交外，也会承担一些临时性工作，这些报表要求时间紧，有些工作量还会很大，这对数据部门人员的快速处理数据能力提出了更高的要求，要求你能熟练运用常用的数据分析工具，这也是区分常规数据处理人员和优秀数据分析人员的重要指标之一

4、学习能力：持久的学习能力决定了你的职业生涯能否走的更远，融入的越快，对你的成长越有利，适应的越快，你的价值也能得到最大的发挥，所以，要抓紧一切时间学习，毕竟，公司是为你产生的价值付费，不是为你的学习付费，友情提示，不要寄希望于公司的培训，自学是关键

5、保密意识：数据部门掌握了公司业务的核心数据，在提供数据时，首先考虑其是否有知晓此数据的权利，以及如果流出后对公司会产生何种影响。这要求数据部门人员，时刻保持保密意识，防止数据信息的外流

以上是数据部门这一岗位所需的人员特质，其他诸如较强逻辑思维能力、沟通能力、积极心态、演讲能力这些职场人需具有的基础能力相信你已经具备，希望你通过自身努力成为一个优秀的数据人员。

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