业务知识和逻辑分析能力

业务知识和逻辑分析能力

统计学

数据分析需要掌握以下基础知识：
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. 数据处理技能：包括数据清洗、数据预处理、数据可视化等。
3. 数据挖掘技术：包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。
4. 编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python、R等。
5. 数据库知识：了解数据库的基本概念、SQL语言等。
6. 业务领域知识：了解所分析数据的业务背景和领域知识，能够根据业务需求进行数据分析。
7. 沟通能力：能够清晰地向非技术人员解释数据分析结果，并提出建议和解决方案。

首先是语言了解
最重要的是贴合业务

业务知识+计算机基础+数据分析算法+数字敏感。

业务数据分析能力，以及数据库操作语言

数据分析需要掌握以下基础知识：
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. 数据处理技能：包括数据清洗、数据预处理、数据可视化等。
3. 数据挖掘技术：包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。
4. 编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python、R等。
5. 数据库知识：了解数据库的基本概念、SQL语言等。
6. 业务领域知识：了解所分析数据的业务背景和领域知识，能够根据业务需求进行数据分析。
7. 沟通能力：能够清晰地向非技术人员解释数据分析结果，并提出建议和解决方案。

1、数学知识：数学是每一位数据分析师必学的基础知识，对于初级数据分析师来讲，必须要具备一定的公式计算能力，并且要了解常用的模型算法。

2、分析工具：对于初级分析师来看，必须要学会玩转excel，并且要将透视表和公式使用的比较熟练。除此之外，还要学会VBA基本必备，SPSS/SAS/R/Python等分析工具的使用。

3、编程语言：初级的数据分析师，是必须要会写SQL查询，有需要的可以写一下Hadoop和Hive查询。另外，还要学习好Python，这都是具备的基础语言。

4、业务理解：业务理解对于每一位数据分析来说也是基础的知识，主要包括获取方案以及指标的选取还有最终结论洞察等各个方面的内容。

一名合格的数据分析师必须要具备专业且高水准的基础以及专业知识。只有具备了这些基础以及专业的知识，才可在今后的数据分析工作中进行的比较顺利。

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