數據分析需要學哪些知識？
數據分析是指通過適當的統計和分析方法對收集到的大量數據進行分析，對其進行總結、理解和消化，以最大限度地發揮數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是對數據進行詳細研究和總結的過程，以提取有用的信息并形成結論。下面就讓小編為大家介紹數據分析需要學哪些知識？
數據分析需要學哪些知識？
數據分析需要學哪些知識？
1、數學知識。
數學知識是數據分析師的基礎知識。對于初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型算法則是加分。
對于高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。而對于數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。
2、分析工具。
對于初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。
對于高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。
3、編程語言。
對于初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。對于高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。
數據分析是一個有組織、有目的地收集和分析數據并使其成為信息的過程。這個過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個生命周期中，包括從市場調研到售后服務和最終處數據分析過程需要適當使用，以提高有效性。以上就是小編為大家分享的數據分析需要學哪些知識？
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