本科学历入门数据分析
Ⅰ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能
成为一名数据分析师所需要具备的技能总结：
数学知识
分析工具
编程语言
业务理解
逻辑思维
数据可视化
协调沟通
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Ⅱ 学历低，想学习数据分析，去哪学比较好
照我多年的观察，学习大数据的人群学历最低基本上是在大专，一般都是本科或硕士生居多，不过这不是绝对的，毕竟大数据相关职位对行业知识和项目经验也很看重，如果家庭经济情况允许，自己学习意愿也比较强的，在校生可以选择读研，已经本科毕业出来的学生，可以选择报一个大数据就业班之类的，系统地提高一下自己的业务能力和实操经验。
对于学历这个问题，一般来说，当你没有任何基础的时候，能拿得出手的只有学历，本科生当然竞争不过研究生。但是随着工作时间久了，你的能力达到了这个职位的要求，学历就不重要了。尤其是对业务能力要求比较高的数据分析师、数据挖掘师这些职位，你的行业知识和业务理解能力在很多情况下比学历更加重要。
至于去哪里学，这个你可以货比三家，结合自己的专业背景和兴趣偏好，选择你更加喜欢或更加信任的课程，虽然课程整体上都是大同小异，但讲师的授课方式和个人水平很重要，一定要找好符合自己心态和感官的讲师，这样你学起来会更加得心应手。我们CDA也有大数据分析就业班，有时间可以了解一下，让课程顾问帮你好好分析分析你目前所处的水平在什么位置，然后再量身为你推荐适合你学习的课程。
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Ⅲ 一个小白学习学习数据分析师有多难
以下是一个文科生小白转行数据分析的人生历程，分享给你，相信可以帮助正处人生十字路口的朋友或正处于迷茫摇摆时期的人们一些启发或借鉴。
1、在选择数据分析师这条路之前，一定要思考再三，虽然这条路看着光鲜靓丽（至少职业的薪酬收入类比其他行业不会好不少），但也是一条艰难前行之路，充满着未知、荆棘和困惑，尤其是对于文科出身的我，付出的努力更是一般理工男的好几倍吧应该……
2、虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链（文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别，这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因，因为社科或文艺类专业，很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划），但是并不代表文科生没有任何机会，因为大学以前，其实我们都没正式接触过编程或统计学，大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友，兴趣和决定也是重要因素，不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。
3、如果你要坚定的选择这条路，就必须克服各种依赖症，比如安装一个R语言或Python软件，从庞大的数据中得出客观的结论过程，用学到的知识去分析数据的价值等等，一定要动手动脑去实战，不要单凭以前的文科思维（更注重思维的创造和个性的发扬），理性思维和客观科学更重要。因为这种学习习惯决定着你必然会被同行的有心者远远地摔在后面，网络、谷歌、Stack Overflow永远向你免费敞开大门；
4、动手实践和实习参与项目是很好的数据科学或者数据分析的开端，只学不练假把式，只有直接用于实战，才能看出来你学的东西到底有多少能够落地，能够用于提升业务的价值；
5、在求职以前，倘若时间允许，把R语言、Python（数据科学相关模块）、SQL（可以选择一个平台，比如MySQL）这三大关卡早点过了。（如果你不想再天天加班补的话）；
6、如果你还是在校学生，学会分清各种事情的轻重缓急，比如各种无聊拉人凑场子讲座、听课发礼品的营销洗脑课，各种……的无效应酬社交，如果全部都用在数据分析的学习上，你会发现你的时间多了很多，自然你也可以更早地追上同行的脚步；
7、脚踏实地的去走自己的路，不会的多写、多看、多问（问真正有价值的问题）、多总结、多交流，给自己足够的转行周期（如果你是科班出身的【统计、数学、计算机】，也许会走的顺风顺水，但也不可以掉以轻心，倘若不是，请一定要慎重选择，起码要给自己一到两年的转行缓冲期【具体视自己的专业背景和技术实力而定】，什么7天精通机器学习、三个月精通人工智能，你自己敢信嘛？）
8、学会融会贯通不同领域的知识，触类旁通、横向迁移，这样学起来才有越学越有通透的感觉，否则你只能增加笔记本的厚度，徒增烦恼罢了。
其实文科生学习数据分析或零基础转行的痛快和纠结大家都有，但任何的时间节点上，倘若一直停滞不前、犹豫不决，那么所有可以有或可能有的机会都会错失。庆幸我虽然浑浑噩噩，一路上也是披荆斩棘，但时光不负我，付出终究收获成果！愿所有文科生想进入数据分析行业或转行的小伙伴一切都顺利。
Ⅳ 数据分析需要掌握哪些知识呢
数据分析师主要负责数据挖掘，使用Hive，Hbase等技术，专门为从事行业数据收集、整理、分析和基于数据的专业人士进行行业研究、评估和预测。通过使用Spotifre，Qlikview和Tableau等，新数据可视化工具能够实现数据的数据可视化和数据呈现。
Ⅳ 数据分析需要掌握哪些知识
1）具有业务敏感度，反应迅速，能够良好沟通；
2）具有数据分析和数据仓库建模的项目实践经验；
3）3年及以上数据分析经验，有互联网产品、运营分析经验；
4）熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件，熟练运用Python，熟练使用 SQL、Hive等；
5）本科或以上学历，数学、统计、计算机、运筹学等相关专业；
那么对于正在入门阶段的同学们应该如何正确把握自己的学习方向呢？
从学科知识来看，数据分析涉及到一下的知识要点：
（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等
（2）数学：线性代数、微积分等
（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助
（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了
1）数据分析报告类：Microsoft Office软件等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因为数据可视化软件就不能少，BDP个人版、TABLUEA、Echart等这些必备的
（2）专业数据分析软件：常见的有诸如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的Python、R等。
（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；
（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。
希望同学们谨记：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，最后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。
。
Ⅵ 数据分析师需要学会哪些知识
第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。
而要想快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用的过程中，辅助算法以及行业知识的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。
在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。
数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。
Ⅶ 学习数据分析需要掌握哪些知识
数据分析所需要掌握的知识：
数学知识
分析工具
编程语言
业务理解
逻辑思维
数据可视化
协调沟通
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Ⅷ 数据分析要掌握哪些知识
数学知识
分析工具
编程语言
业务理解
逻辑思维
数据可视化
协调沟通
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Ⅸ 数据分析需要掌握些什么知识
1）具有业务敏感度，反应迅速，能够良好沟通；
2）具有数据分析和数据仓库建模的项目实践经验；
3）3年及以上数据分析经验，有互联网产品、运营分析经验；
4）熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件，熟练运用Python，熟练使用 SQL、Hive等；
5）本科或以上学历，数学、统计、计算机、运筹学等相关专业；
那么对于正在入门阶段的同学们应该如何正确把握自己的学习方向呢？
从学科知识来看，数据分析涉及到一下的知识要点：
（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等
（2）数学：线性代数、微积分等
（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助
（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了
1）数据分析报告类：Microsoft Office软件等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因为数据可视化软件就不能少，BDP个人版、TABLUEA、Echart等这些必备的
（2）专业数据分析软件：常见的有诸如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的Python、R等。
（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；
（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。
Ⅹ 本科学历学大数据怎么样
本科学历可以学大数据的，而且现在很多学校已经出现了大数据专业，因为IT时代版逐渐被DT时代权取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺，大数据的发展前景是非常可观的，现在转型无疑是一种很好的选择，我工作三年后在光环学的大数据，大数据本身是有点难度的，因为它包含的知识量比较广，小白更是需要付出更多的时间精力投入学习。