『壹』 數據分析需要掌握哪些知識
首先你要知道成為一名數據分析師所需要具備的技能：
對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。
而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。
分析工具
對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，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）可以視情況而定。
編程語言
數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。
當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
業務理解
對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。
對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。
邏輯思維
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。
數據可視化
數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。
對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。
協調溝通
數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。
對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。
『貳』 什麼是大數據以及大數據的特性有哪些
大數據從整體上看分為四個特點，
第一，大量。
衡量單位PB級別，存儲內容多。
第二，高速。
大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。
第三，多樣。
數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。
第四，價值。
大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。
『叄』 數據分析要掌握哪些知識
初級分析師初級分析師是數據人員架構的基礎組成部分，承擔了數據工作中大多數最基礎的工作，通常初級分析師的人員比例不應超過20%。初級分析師的定位是數據整理、數據統計和基本數據輸出工作，服務的對象包括中、高級分析師和業務方等，對其素質的要求側重於基本數據技能和業務常識。
『肆』 數據分析需要掌握哪些知識
數據分析定義
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。
數據分析分類
數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。
數據分析常用方法
1、PEST分析：
是利用環境掃描分析總體環境中的政治（Political）、經濟（Economic）、社會（Social）與科技（Technological）等四種因素的一種模型。這也是在作市場研究時，外部分析的一部分，能給予公司一個針對總體環境中不同因素的概述。這個策略工具也能有效的了解市場的成長或衰退、企業所處的情況、潛力與營運方向。一般用於宏觀分析。
2、SWOT分析：
又稱優劣分析法或道斯矩陣，是一種企業競爭態勢分析方法，是市場營銷的基礎分析方法之一，通過評價自身的優勢（Strengths）、劣勢（Weaknesses）、外部競爭上的機會（Opportunities）和威脅（Threats），用以在制定發展戰略前對自身進行深入全面的分析以及競爭優勢的定位。而此方法是Albert Humphrey所提。
3、5W2H分析：
用五個以W開頭的英語單詞和兩個以H開頭的英語單詞進行設問，發現解決問題的線索，尋找發明思路，進行設計構思，從而搞出新的發明項目具體：
（1）WHAT——是什麼？目的是什麼？做什麼工作？
（2）WHY——為什麼要做？可不可以不做？有沒有替代方案？
（3）WHO——誰？由誰來做？
（4）WHEN——何時？什麼時間做？什麼時機最適宜？
（5）WHERE——何處？在哪裡做？
（6）HOW ——怎麼做？如何提高效率？如何實施？方法是什麼？
（7）HOW MUCH——多少？做到什麼程度？數量如何？質量水平如何？費用產出如何？
4、7C羅盤模型：
7C模型包括
（C1）企業很重要。也就是說，Competitor：競爭對手，Organization：執行市場營銷或是經營管理的組織，Stakeholder：利益相關者也應該被考慮進來。
（C2）商品在拉丁語中是共同方便共同幸福的意思，是從消費者的角度考慮問題。這也和從消費者開始考慮問題的整合營銷傳播是一致的，能體現出與消費者相互作用進而開發出值得信賴的商品或服務的一種哲學。經過完整步驟創造出的商品可以稱之為商品化。
（C3）成本不僅有價格的意思，還有生產成本、銷售成本、社會成本等很多方面。
（C4）流通渠道表達商品在流動的含義。創造出一個進貨商、製造商、物流和消費者共生的商業模式。作為流通渠道來說，網路銷售也能算在內。
（C5）交流
（C6）消費者
N = 需求（Needs）：生活必需品，像水、衣服、鞋。
W = 想法（Wants）：想得到的東西，像運動飲料、旅遊鞋。
S = 安全（Security）：安全性，像核電、車、食品等物品的安全。
E = 教育（Ecation）：對消費者進行教育，為了能夠讓消費者也和企業一樣對商品非常了解，企業應該提供給消費者相應的知識信息。
（C7）環境
N = 國內和國際：國內的政治、法律和倫理環境及國際環境，國際關系。
W = 天氣：氣象、自然環境，重大災害時經營環境會放生變化，適應自然的經營活動是必要的。像便利店或是部分超市就正在實行。
S = 社會和文化：網路時代的社會、福利及文化環境理所當然應該成為考慮因素。
E = 經濟：經濟環境是對經營影響最大的，以此理所當然應該成為考慮因素。7C羅盤模型是一個合作市場營銷的工具。
5、海盜指標法AARRR:是互聯網常用的「用戶增長模型」，黑客增長模型：
Acquisition：獲取用戶
Activation：提高活躍度
Retention：提高留存率
Revenue：獲取收入
Refer：自傳播
數據分析常用工具
日常數據分析用的最多的還是辦公軟體尤其excel、word、ppt，數據存儲處理可能用到一些資料庫結合access用，另外目前一般公司小型關系資料庫用mysql的還是比較多免費、輕量級，還有較多的也在用pg。
其次分析師是用一些專業的分析軟體spss，sas，自助分析用的BI軟體平台如：finebi、tableau等。
finebi
其實想強調的是分析師40%-60%的時間可能會花在數據的獲取、處理和准備上，所以最好能會點sql，個人覺得對於分析師與其去了解資料庫，不如好好去學下sql，因為sql是標准化的數據查詢語言，所有的關系型資料庫包括一些開源的資料庫甚至各公司內部的數據平台都對它有良好的支持。最後對於第三方的一些數據收集或者一些跨平台的數據處理，包括一些分析可以用finebi。
數據分析流程
有了 這些基礎的理論和分析方法後，接下來具體的分析流程可參考：
1.提出問題（需求） 2.結論/假設 3.數據准備 4.數據分析 5.報告生成 結論驗證。
我們按照如上的分析步驟來個示例：
XX產品首銷，哪些用戶最有可能來購買？應該給哪些用戶進行營銷？
第一步首先是提出了問題，有了需求。
第二步分析問題，提出方案，這一步非常重要，正如上面提到的第二三類的數據分析本身就是一個假設檢驗的過程，如果這一步不能很好的假設，後續的檢驗也就無從談起。主要需要思考下從哪些方面來分析這個問題。
可以從三個方面：（PS：這里對於一些常規的屬性比如：性別、年齡、地區分布了這些基本，老大早已心中有數，就不再看了）
1.曾經購買過跟XX產品相似產品的用戶，且當前使用機型是XX產品上一或幾代產品，有換機意願需求的。
2.用戶的關注程度用戶是否瀏覽了新品產品站，是否搜索過新品相關的信息，是否參加了新品的活動。
3.用戶的消費能力歷史消費金額、歷史購機數量、本年度購機金額、本年度購機數量、最近一次購機時間及金額等。
第三步准備數據：
創建分析表，搜集數據 這一步基本是最花時間的，這時候就是考量你的數據平台、數據倉庫的時候了，倉庫集成的好，平台易用的話時間應該不用太長。
第四步數據分析：筆者是把數據導入到finebi進行分析的，也可以用python，其實用excel也非常好，只是筆者對excel的有些處理不是很擅長。
第五步就是圖表呈現，報告的表達了，最後我們驗證得到的一個結論就是：購買過同類產品，關注度越高，復購周期越近的用戶越最容易再次復購。
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『伍』 Excel數據分析有哪些知識
第一部分引入數據挖掘的概念。簡要介紹什麼是數據挖掘，介紹Excel強大的數據挖掘功能，excel不支持的功能需要使用“載入宏”。
第二部分介紹簡單的數據挖掘和問卷調查;介紹最基本的數據挖掘方法，即利用“平均數”這種最簡單的數據統計模型，分析身邊的數據或少量數據，介紹問卷調查這種收集數據的常用手段的設計技巧。通過預測商品預期價格。證明從少量樣本中也能提取重要信息。
第三部融入案例預估二手車價格，介紹使信用回歸分析進行預測和因子分析的知識，多重回歸分析是預估數值和分析因子時非常有效的統計方法，是多變數分析中最常用的統計方法之一.本章以“拍賣行的二手車數據”為例對其進行解說。數據包含定性數據和定量數據，統稱為“混合型數據”、經常出現在商務領域中。
第四部分內容涉及求最優化的問題“規劃求解”。Excel支持“規劃求解”這個強大的工具。經營管理中經常遇到如何利用有限的資源，實現營業額和利潤最大化，以及費用和成本最小化的問題.用一次方程表示約束條件和目標叫做線性規劃，求解方法叫做線性規劃法。
第五部分一起來學習分析交叉表，介紹用交叉表判斷屬性(年齡、性別、職業等)是否有差異的方法。用Excel的函數功能求解;用大量實例詳細說明。
『陸』 學習數據分析要懂得哪些數學知識
1、數據分布
數據分布主要靠幾何分布、泊松分布、二項分布來研究數據的分布趨勢。例如，目標數據段整體分布是發散的還是集中的?集中在哪個頻率段?中位數集中在哪個區間段?佔80%的數據集中在什麼數據區間段?看分布的目的就是了解業務數據是否穩定，以及數據的集中度。
2、正態分布
正態數據類型按照屬性可以分為連續型數據和離散型數據。連續型數據屬於可以不斷細分的數據，如：長度，寬度，高度，密度，溫度等。離散型數據不可被細分，主要來表達客觀事物的屬性，如：個數，屬性，比率等。
3、統計抽樣
統計抽樣涉及到如何設計樣本、點量估計、比例抽樣分析。當對海量數據進行數據分析，查看數據分布情況的時候比較困難。就需要對樣本進行抽樣，通過抽樣樣本分布情況來反映總體樣本的分布情況。
『柒』 數據分析需要掌握什麼知識
1. Excel
提到Excel大家都不陌生，很多小白非常喜歡用Excel來進行數據分析。即使是專業的分析人員，他們也會使用Excel處理聚合數據。
2. SQL語言
SQL(結構化查詢語言)是一種用於處理和檢索關系資料庫中存儲的數據的計算機語言，是關系資料庫管理系統的標准語言。
3. 可視化工具
將數據可視化可以讓人更加理解數據。人類都是視覺動物，圖形往往比密密麻麻的文字更易於理解。
4. Python
Tableau、FineBI這一類的可視化工具，的確可以自動生成報告。但是，如果想要進行更深入的探索，你需要學習Python來進行數據挖掘。
Python是一種面向對象的高級編程語言，主要用於Web以及應用程序的開發。Python擁有圖形和可視化工具、以及擴展的分析工具包，能夠更好地幫助我們進行數據分析。
5. SAS
SAS(統計分析軟體)是一套模塊化的大型集成應用軟體系統。它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等等。因此，SAS能夠對數據進行深層次的挖掘和分析。
6. Alteryx
Alteryx是一種自助服務分析工具。用戶可以快速混合和准備數據，即便沒有任何編程能力的人，也可以在Alteryx中構建數據工作流。同時，Alteryx的運行速度也非常快。使用拖放式工作流程和數據清理技術，僅需幾分鍾，你就能得到輸出結果。
『捌』 統計數據分析的基本方法有哪些
1、對比分析法
就是將某一指標與選定的比較標准進行比較，比如：與歷史同期比較、與上期比較、與其他競爭對手比較、與預算比較。一般用柱狀圖進行呈現。
2、結構分析法
就是對某一項目的子項目佔比進行統計和分析，一般用餅圖進行呈現。比如：A公司本年度營業額為1000萬，其中飲料營業額佔33.6%、啤酒佔55%，其他產品的營業額佔11.4%。
3、趨勢分析法
就是對某一指標進行連續多個周期的數據進行統計和分析，一般用折線圖進行呈現。比如：A公司前年度營業額為880萬，去年900萬，本年度1000萬，預計明年為1080萬。
4、比率分析法
就是用相對數來表示不同項目的數據比率，比如：在財務分析中有“盈利能力比率、營運能力比率、償債能力比率、增長能力比率”。
5、因素分析法
就是對某一指標的相關影響因素進行統計與分析。比如，房價與物價、土地價格、地段、裝修等因素有關
6、綜合分析法
就是運用多種分析方法進行數據的統計與分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。
『玖』 數據分析入門必備基礎知識有哪些
【導讀】隨著信息時代互聯網的迅猛發展和大數據的興起，許多人開始選擇大數據產業。事實上，我們在進入數據分析或任何行業之前，都需要對自己有一個清晰的認識。那麼，數據分析入門必備基礎知識有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!
1、數據分析的定義數據分析是指對大量有序或無序的數據進行信息的集中整合、運算提取、展示等操作，通過這些操作找出研究對象的內在規律。因此數據分析的目的就是揭示事物運動發展的規律，提高系統運行效率，優化系統作業流程，預測未來發展趨勢。
2、數據分析的核心思路為了實現數據分析的目的與意義，剛入門的朋友要了解並遵循數據分析的三大核心思路，這個也是學習數據分析的必備基礎知識。過去：對過去已經發生了的歷史數據而言，它已經發生不可再改變。但是，歷史數據依然很珍貴，通過對歷史數據的總結分析，我們可以找到一些相關的不足或可優。
3、數據分析的應用領域數據分析應用的領域非常廣泛，數據分析早已滲透各行業各業，尤其是互聯網、電商和金融三大行業，在生產製造、生物醫療、交通物流、餐飲外賣、能源、城市管理、體育娛樂等領域也有比較多的應用。因此，我們的衣食住行，確確實實享受著數據分析帶來的便利。
4、數據分析開發流程作為數據分析師，不管是完成臨時性的小任務，還是戰略性的大項目，在做數據分析時都要遵守數據分析開發流程。也許你未來不打算成為一名數據分析師，但是要想實現數據分析，掌握和熟悉數據分析開發流程也是很有必要的。
以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析入門必備基礎知識有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。
『拾』 數據分析的技術學習內容有哪些
首先，我們需要對資料庫或者其他渠道中獲得數據。很多人對於數據獲取方面還是要靠很多人，在現在對於數據的獲取只能靠自己了，對於數據的獲取是需要sql工具，而sql工具就是為了統計取數而生的工具，而sql工具一般是解決中型數據，Excel可以應對小型數據的分析。
當然，還需要學習r語言、Python、spss等數據，這樣才能夠提供數據的挖掘能力。當然還需要學習資料庫的內容，將數據納入資料庫的本領也需要掌握，學好了這些才能夠做好數據分析。
統計學是數據分析中至關重要的課程，不管是在業務方面發展還是在技術方面發展都需要重視數據分析工作，大家在學習統計方面知識的時候一定要學會裡面的數據分析思維框架，這樣才能夠對日後的數據分析工作有很好的幫助。