数据分析师要学什么？

1. 数据分析师要学什么？

数据分析师要学：数学知识、分析工具、编程语言。
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。

2. 数据分析师入门需要学什么？

什么是数据分析师证书?

3. 数据分析师需要学那些东西？

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。

4. 数据分析师需要学习什么？

大家都知道，现在有很多人想成为数据分析师，数据分析师需要学习很多的知识，这是毋庸置疑的，但是对数据分析师需要学习的课程不是很了解，一般来说，数据分析师需要学习很多的知识。对于数据分析师所要学习的课程来说需要分为技术学习、统计理论、表达能力三个层面进行学习，这些层面是数据分析的大体内容，在这篇文章中我们就从这三个层面进行分析，并且讲解每个层面需要学习的技能。
数据分析的技术学习涉及到了很多的工作内容。首先，我们需要对数据库或者其他渠道中获得数据。很多人对于数据获取方面还是要靠很多人，在现在对于数据的获取只能靠自己了，对于数据的获取是需要sql工具，而sql工具就是为了统计取数而生的工具，而sql工具一般是解决中型数据，Excel可以应对小型数据的分析。当然，还需要学习r语言、Python、spss等数据，这样才能够提供数据的挖掘能力。当然还需要学习数据库的内容，将数据纳入数据库的本领也需要掌握，学好了这些才能够做好数据分析。所以说，我们一定要重视起来对数据分析工具的使用。
而统计也是数据分析中最重要的工作，统计学是数据分析中至关重要的课程，不管是在业务方面发展还是在技术方面发展都需要重视数据分析工作，大家在学习统计方面知识的时候一定要学会里面的数据分析思维框架，这样才能够对日后的数据分析工作有很好的帮助。
最后我们说一下表达能力，其实不管表达能力在哪个工作中都是一个重要的技能，如果你肚子里有很多东西，但是表达不出来，也是不算是一个优秀的数据分析师，所以说，一个数据分析师一定要做到胸有成竹，这样就能够让别人轻松的理解你的想法。拥有一个好的表达能力至关重要，在分析数据以后需要给客户阐述数据分析的结果，不但有很强的语言表达能力，还要会制作ppt，在讲述和制作ppt的时候需要有严密的逻辑，这样才有说服力，在做ppt的时候还需要对语言进行组织，力争做到图文并茂，这样才能够让人信服你的数据分析结果。
关于数据分析师需要学习的内容我们就给大家介绍到这里了，如果大家想走进数据分析这一行业的时候一定提前了解好这些内容，这样有利于自己设计学习计划，从而高效的学习知识。当然，大家要想了解更多有关数据分析的相关情况，请持续关注我们吧。

5. 数据分析师需要学什么？

一、统计学：我看一些人推荐了不少统计学的专业书籍，直接把人吓跑了。我自己就大学时候学过《概率论与数理统计》，其他统计相关的内容也没怎么看过。对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。
二、编程能力：学会一门编程语言，会让你处理数据的效率大大提升。如果你只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。我比较推荐 Python，上手比较快，写起来比较优雅。
三、数据库：数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。
四、数据仓库：许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。
五、数据分析方法：对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。
六、数据分析工具：SAS、Matlab、SPSS 这些工具经常有人推荐，我要说的是在互联网公司一般都用不上。做可视化的 Tableau，统计分析的友盟、百度统计，还有像我们神策分析等。

6. 数据分析师要学哪些内容?

在大数据被广泛运用的今天，数据已经成为企业之间非常重要的竞争点之一。而作为与数据打交道最密切的职业——数据分析师，也将迎来了黄金就业期。据艾瑞研究统计，在过去的两年中，由于各行各业新聘用了80万名数据科学家，数据科学岗位的短缺问题已大大缓解；但是今天市场上仍然有成千上万的空缺职位，其中大部分在美国和中国。

图 1：数据分析概念图
一、常用分析技能：
数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，有不少分析方法和技巧。下面介绍几种比较常用的数据分析技巧。
数理统计基础：
在进行数据分析之前，掌握一定的数理统计的方法及原理是有必要的。比如了解数据的类型及各种数据类型的特点。在进行数据处理的过程中，不通的数据类型适用的方法也是不一样的。因为我们进行数据分析的目的，是需要借助对数据的分析得出一定的结论，因此，我们还需要了解一些数据统计特征背后的意义。比如，在使用IBM SPSS Statistics对数据进行相关分析时，我们需要了解分析结果中的显著性指标的含义。
数据库原理以及相关知识：
在进行数据分析时，在绝大多数的情况下，需要处理的数据并不会是很少的。尤其是在大数据技术被广泛使用的今天，数据库的使用更是数据分析过程中不可缺少的一环。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据的整理，到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。即使很多时候原始数据并不需要自己整理，但是具备数据库原理以及相关知识，并具有一定的代码能力的话，一定能为你的工作锦上添花。
熟练使用Excel、IBM SPSS Statistics等数据分析软件：
在进行数据分析时，我们常常需要借助电脑软件进行辅助，毕竟，人脑的数据处理能力是远远不及计算机程序的。Excel是微软公司的办公软件Microsoft Office的组件之一。作为最常见的办公软件之一，我们使用的Excel的功能只是其中的冰山一角。Excel除了制作普通的电子表格，还有很多高级的应用场景。例如，数据透视功能，可以将一组数据通过一个数据透视表演变出很多符合不同分析需求的表格，从而能够从多角度对数据进行分析。但是我们需要进行专业的统计分析时，就需要用到更加专业的软件加以辅助，例如IBM SPSS Statistics。
二、常用分析软件
除了上述几种常用的分析技巧，一款好用且功能强大的分析软件也能让数据分析师事半功倍。虽然Excel常用且功能强大，但是当我们想要对大量数据进行统计分析时，Excel就会显得力不从心了。这时我们就需要使用到更加专业的统计软件——IBM SPSS Statistics 。SPSS在数据分析领域的地位是不言而喻的。
图 2：SPSS数据界面利用 SPSS Statistics，您可以：
通过用户友好型界面，分析并更好地了解您的数据，解决复杂的业务和研究问题。
借助高级统计程序，更快地了解大型复杂的数据集，帮助确保高精度和高质量的决策。
使用扩展、Python 和 R 编程语言代码，与开源软件集成。
通过灵活的部署选项，更轻松地选择和管理您的软件。
小结
掌握数据分析技巧以及熟练使用数据分析软件，是数据分析师的两大核心竞争力。想要成为一名优秀的数据分析师，可以先从掌握常用的数据分析方法以及SPSS软件开始。

7. 数据分析师要学什么

数据分析师需要具备的能力：1、需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。3、至少能够用Acess等进行数据库开发；4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。5、至少掌握一门编程语言；6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。想了解更多关于数据分析师的信息，推荐到CDA数据分析认证中心看看，CDA 具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

8. 数据分析师入门需要学什么？

数据营销师入门必会：
1、懂业务。
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。
指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。
指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。
懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
数据分析师工作职责：
（1）互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
（2）与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
（3）就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
（4）此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。