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数据分析需要哪些知识

发布时间:2022-07-06 11:21:49

大数据分析应该掌握哪些基础知识呢

前言,学大数据要先换电脑:

保证电脑4核8G内存64位操作系统,尽量有ssd做系统盘,否则卡到你丧失信心。硬盘越大越好。
1,语言要求

java刚入门的时候要求javase。

scala是学习spark要用的基本使用即可。

后期深入要求:
java NIO,netty,多线程,ClassLoader,jvm底层及调优等,rpc。
2,操作系统要求
linux 基本的shell脚本的使用。

crontab的使用,最多。

cpu,内存,网络,磁盘等瓶颈分析及状态查看的工具

scp,ssh,hosts的配置使用。

telnet,ping等网络排查命令的使用
3,sql基本使用
sql是基础,hive,sparksql等都需要用到,况且大部分企业也还是以数据仓库为中心,少不了sql。

sql统计,排序,join,group等,然后就是sql语句调优,表设计等。

4,大数据基本了解
Zookeeper,hadoop,hbase,hive,sqoop,flume,kafka,spark,storm等这些框架的作用及基本环境的搭建,要熟练,要会运维,瓶颈分析。

5,maprece及相关框架hive,sqoop
深入了解maprece的核心思想。尤其是shuffle,join,文件输入格式,map数目,rece数目,调优等。
6,hive和hbase等仓库
hive和hbase基本是大数据仓库的标配。要回用,懂调优,故障排查。

hbase看浪尖hbase系列文章。hive后期更新。

7,消息队列的使用
kafka基本概念,使用,瓶颈分析。看浪尖kafka系列文章。

8,实时处理系统
storm和spark Streaming

9,spark core和sparksql
spark用于离线分析的两个重要功能。

10,最终方向决策
a),运维。(精通整套系统及故障排查,会写运维脚本啥的。)

b),数据分析。(算法精通)

c),平台开发。(源码精通)

自学还是培训?
无基础的同学,培训之前先搞到视频通学一遍,防止盲目培训跟不上讲师节奏,浪费时间,精力,金钱。
有基础的尽量搞点视频学基础,然后跟群里大牛交流,前提是人家愿意,
想办法跟大牛做朋友才是王道。

② 数据分析要掌握哪些知识

③ 数据分析需要掌握哪些知识

1、数学知识。
数学知识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。而对于数据挖掘工程师,除了统计学以外,各类算法也需要熟练使用,对数学的要求是最高的。
2、分析工具。
对于初级数据分析师,玩转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之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。
3、编程语言。
对于初级数据分析师,会写SQL查询,有需要的话写写Hadoop和Hive查询,基本就OK了。对于高级数据分析师,除了SQL以外,学习Python是很有必要的,用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

④ 数据分析需要掌握些什么知识

成为一名数据分析师所需要掌握的知识:
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。

⑤ 数据分析需要学哪些

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。


关于数据分析师的学习可以到CDA数据分析认证中心看看。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念,遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范,发挥着自身数据专业能力,推动科技创新进步,助力经济持续发展。

⑥ 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。

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。

⑦ 数据分析需要掌握哪些知识

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。

⑧ 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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⑨ 数据分析需要掌握些什么知识

首先,从知识体系的角度来看,当前学习数据分析需要学习三大块知识,其一是数学和统计学知识、其二是大数据知识、其三是行业知识。数学和统计学是数据分析的基础,在大数据时代,要想在数据分析领域走得更远,一定要重视数学和统计学知识的学习。从某种程度上来说,数据分析就是构建在数学和统计学基础之上的,虽然当前有很多数据分析工具和平台可以使用,但是如果脱离数学和统计学知识,数据分析往往很难深入。对于数学基础比较薄弱的人来说,在学习数据分析的过程中,可以同时补学数学知识,包括线性代数和概率论等等。数据分析是大数据技术体系的重要组成部分,实际上当前的数据分析也是大数据进行数据价值化的主要手段之一,所以当前学习数据分析一定不能脱离大数据技术体系。在大数据平台的支撑下,数据分析可以借助于大数据平台来达到一个更好的分析效果,比如速度提升就非常明显。从数据分析的手段上来看,当前数据分析主要有两种方式,一种是统计学方式,另一种就是机器学习方式,当前机器学习的数据分析方式受到了广泛的关注,基于机器学习的数据分析未来也有广阔的发展和应用空间。采用机器学习进行数据分析,需要从算法设计开始入手,然后完成算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等一系列环节。

⑩ 数据分析需要掌握哪些知识呢

数据分析所需要掌握的知识:

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