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數(shù)據(jù)分析師要學什么（數(shù)據(jù)分析師培訓課程）

發(fā)布時間：2023-03-17 16:51:02 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 431 問大家

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)分析師需要具備哪些基礎知識?
2、數(shù)據(jù)分析師要學什么
3、數(shù)據(jù)分析師需要學習什么
4、數(shù)據(jù)分析師要學什么?

數(shù)據(jù)分析師要學什么（數(shù)據(jù)分析師培訓課程）

一、數(shù)據(jù)分析師需要具備哪些基礎知識?

【導讀】在當前的大數(shù)據(jù)時代背景下，數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展前景是比較廣闊的，未來傳統(tǒng)行業(yè)也會釋放出大量的數(shù)據(jù)分析崗位。要想成為數(shù)據(jù)分析師，需要具備三方面基礎知識，可以按照自身的知識結構進行階段性學習。

第一方面是數(shù)學基礎，第二方面是統(tǒng)計學基礎，第三方面是計算機基礎。要想在數(shù)據(jù)分析的道路上走得更遠，一定要注重數(shù)學和統(tǒng)計學的學習。數(shù)據(jù)分析說到底就是尋找數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，而尋找規(guī)律就需要具備算法設計能力，所以數(shù)學和統(tǒng)計學對于數(shù)據(jù)分析是非常重要的。

而要想快速成為數(shù)據(jù)分析師，則可以從計算機知識開始學起，具體點就是從數(shù)據(jù)分析工具開始學起，然后在學習工具使用的過程中，輔助算法以及行業(yè)知識的學習。學習數(shù)據(jù)分析工具往往從Excel工具開始學起，Excel是目前職場人比較常用的數(shù)據(jù)分析工具，通常在面對10萬條以內的結構化數(shù)據(jù)時，Excel還是能夠勝任的。對于大部分職場人來說，掌握Excel的數(shù)據(jù)分析功能能夠應付大部分常見的數(shù)據(jù)分析場景。

在掌握Excel之后，接下來就應該進一步學習數(shù)據(jù)庫的相關知識了，可以從關系型數(shù)據(jù)庫開始學起，重點在于Sql語言。掌握數(shù)據(jù)庫之后，數(shù)據(jù)分析能力會有一個較大幅度的提升，能夠分析的數(shù)據(jù)量也會有明顯的提升。如果采用數(shù)據(jù)庫和BI工具進行結合，那么數(shù)據(jù)分析的結果會更加豐富，同時也會有一個比較直觀的呈現(xiàn)界面。

數(shù)據(jù)分析的最后一步就需要學習編程語言了，目前學習Python語言是個不錯的選擇，Python語言在大數(shù)據(jù)分析領域有比較廣泛的使用，而且Python語言自身比較簡單易學，即使沒有編程基礎的人也能夠學得會。通過Python來采用機器學習的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是當前比較流行的數(shù)據(jù)分析方式。

關于數(shù)據(jù)分析師需要具備哪些基礎知識，小編就和您分享到這里了。如果您對大數(shù)據(jù)工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關于數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)工程師的技巧及素大數(shù)據(jù)工程師具備能力等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

二、數(shù)據(jù)分析師要學什么

數(shù)據(jù)分析師需要具備的能力：

1、需要有應用數(shù)學、統(tǒng)計學、數(shù)量經濟學專業(yè)本科或者工學碩士層次水平的數(shù)學知識背景。

2、至少熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數(shù)據(jù)分析軟件中的一門。

3、至少能夠用Acess等進行數(shù)據(jù)庫開發(fā)；

4、至少掌握一門數(shù)學軟件：matalab，mathmatics進行新模型的構建。

5、至少掌握一門編程語言；

6，當然還要其他應用領域方面的知識，比如市場營銷、經濟統(tǒng)計學等，因為這是數(shù)據(jù)分析的主要應用領域。

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三、數(shù)據(jù)分析師需要學習什么

學什么?

數(shù)據(jù)分析要學的內容大致分為6個板塊，分別是：

Excel

精通Excel分析工具，掌握Excel經典函數(shù)，準確快速地完成數(shù)據(jù)清洗,利用Excel數(shù)據(jù)透視及可視化，可以透過現(xiàn)象看本質。

MySQL

理解MySQL數(shù)據(jù)庫相關概念及存儲原理，掌握SQL基本的增、刪、改、查等語法掌握數(shù)據(jù)庫性能調優(yōu)策略，熟練使用SQL進行數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)規(guī)范化。

BI商業(yè)智能工具

了解商業(yè)智能的核心價值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘數(shù)據(jù)價值，掌握行業(yè)場景應用。

Python

學習Python基本編程語言知識，了解Python程序的計算機運行原理，能夠使用Python編程處理工作中的重復性工作。掌握網絡數(shù)據(jù)抓取技術，Python數(shù)據(jù)庫應用開發(fā)，實現(xiàn)Python數(shù)據(jù)可視化操作，提高數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析能力。掌握Python數(shù)據(jù)分析處理基礎庫，具有應用Python語言解決數(shù)據(jù)分析中實際問題能力。

數(shù)據(jù)分析思維與理論

掌握微積分、線性代數(shù)、概率論、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析等數(shù)理統(tǒng)計基礎掌握基本的數(shù)學、統(tǒng)計學知識，學習數(shù)據(jù)運營方法論、機器學習夯實基礎，提升數(shù)據(jù)敏感性，建立數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)素養(yǎng)。

掌握如何撰寫行業(yè)分析報告和數(shù)據(jù)分析項目流程，能夠獨立完成數(shù)據(jù)分析項目。掌握常見的數(shù)據(jù)運營方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性統(tǒng)計分析、相關分析、指數(shù)系統(tǒng)搭建等，培養(yǎng)利用多種數(shù)據(jù)分析方法解決實際工作問題能力。

機器學習

掌握機器學習常用經典算法原理及sklearn代碼的實現(xiàn)、機器學習算法的選取、調優(yōu)及模型訓練、神經網絡的特點及原理，增加個人核心競爭力，擁有能夠用相關數(shù)據(jù)挖掘算法為解決實際問題能力；奠定人工智能算法入門基礎。

如何學?

至少花三個月掌握技術

“磨刀不誤砍柴工”，要想從為“工人”，甚至熟悉工，也需要很多技能，因為怎么說數(shù)據(jù)分析師也是技術工種。我覺得至少你要花3個月時間來學習一些最基礎的知識。

花1個月學習數(shù)據(jù)庫知識。
花1-2個月學習基礎的統(tǒng)計學知識。
花1個月學習點linux的知識。
花1~2個月去學習最基礎的數(shù)據(jù)分析軟件的操作。

數(shù)據(jù)分析入門容易提高難，題主目前處于初級階段,可以通過自學觀看視頻,或者系統(tǒng)培訓來提高自己,已工作來說,接受系統(tǒng)培訓會更加快速，更推薦跟著課程系統(tǒng)性的學習，搭建好邏輯框架。

四、數(shù)據(jù)分析師要學什么?

1、懂業(yè)務。從事數(shù)據(jù)分析工作的前提就會需要懂業(yè)務，即熟悉行業(yè)知識、公司業(yè)務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業(yè)認知和公司業(yè)務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理。一方面是搭建數(shù)據(jù)分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數(shù)據(jù)分析的框架，后續(xù)的數(shù)據(jù)分析也很難進行。另一方面的作用是針對數(shù)據(jù)分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、懂分析。指掌握數(shù)據(jù)分析基本原理與一些有效的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數(shù)據(jù)分析。

基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯(lián)分析法等。

高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

4、懂工具。指掌握數(shù)據(jù)分析相關的常用工具。數(shù)據(jù)分析方法是理論，而數(shù)據(jù)分析工具就是實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數(shù)據(jù)，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數(shù)據(jù)分析工具幫我們完成數(shù)據(jù)分析工作。

5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數(shù)據(jù)分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

擴展資料

工作職責：

互聯(lián)網本身具有數(shù)字化和互動性的特征，這種屬性特征給數(shù)據(jù)搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往“原子世界”中數(shù)據(jù)分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的豐富性、全面性、連續(xù)性和及時性都比互聯(lián)網時代差很多。

與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師相比，互聯(lián)網時代的數(shù)據(jù)分析師面臨的不是數(shù)據(jù)匱乏，而是數(shù)據(jù)過剩。因此，互聯(lián)網時代的數(shù)據(jù)分析師必須學會借助技術手段進行高效的數(shù)據(jù)處理。更為重要的是，互聯(lián)網時代的數(shù)據(jù)分析師要不斷在數(shù)據(jù)研究的方法論方面進行創(chuàng)新和突破。

就行業(yè)而言，數(shù)據(jù)分析師的價值與此類似。就新聞出版行業(yè)而言，無論在任何時代，媒體運營者能否準確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。

此外，對于新聞出版等內容產業(yè)來說，更為關鍵的是，數(shù)據(jù)分析師可以發(fā)揮內容消費者數(shù)據(jù)分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。

參考資料：百度百科-數(shù)據(jù)分析師

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