沟通能力和数据敏感力

数据分析思路和业务知识

业务、数据处理、各种分析方法、可视化工具

数学和统计、分析工具、业务理解

1、数学和统计学知识
2、编程技能
3、数据处理和清洗
4、数据可视化
5、机器学习
6、业务理解

数据库、逻辑分析、sql语言

sql

1. 统计学基础：包括概率论、假设检验、置信区间、方差分析等。

2. 数据结构和算法：掌握数据结构和算法的基本概念和常用算法，如排序、查找、图论等。

3. 数据库知识：了解数据库的基本概念、SQL语言、数据建模等。

4. 编程语言：熟练掌握至少一种编程语言，如Python、R等。

5. 数据可视化：掌握数据可视化的基本原理和常用工具，如Matplotlib、Tableau等。

6. 机器学习：了解机器学习的基本概念和常用算法，如线性回归、决策树、聚类等。

7. 商业分析：了解商业分析的基本概念和方法，如SWOT分析、市场调研等。

1. 统计学基础：包括概率论、假设检验、置信区间、方差分析等。
2. 数据处理：包括数据清洗、数据预处理、数据采集、数据存储等。
3. 数据可视化：包括图表绘制、数据呈现、数据解读等。
4. 数据挖掘：包括聚类分析、关联规则挖掘、分类分析等。
5. 机器学习：包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。

数学是基础的基础，其次是统计学