
很多人看到的数据分析的前景,于是都喜欢走进数据分析行业,而数据分析师需要学习很多的知识,没有一个充足的知识储备就不能够胜任这份工作,于是很多人想要学习数据分析师的知识,但是对于数据分析师的技能不是很清楚,那么一名合格的数据分析是需要学习什么知识呢?一般来说,就是需要学习统计学、有一定的编程能力、懂得数据库、以及掌握一定的数据分析方法、学会使用数据分析工具。拥有了这些能力,相信你就能够入门数据分析师。
数据分析需要统计学知识,很多人在搜索统计学相关的书籍的时候,多少有点抵触,这是因为统计学的数据有些是非常难的,其实根本不需要过多的深入,其实大家只需要学习大学里面的《概率论与数理统计》,在数据分析中,统计是一个必须的技能,而统计只需要概率论这本书就足够了,不需要掌握太多的理论知识。
优秀的数据分析师是有一定的编程能力。如果学会移门编程语言能够使数据分析能力大大提升,同时也能够提升数据处理的能力,很多人只会在Excel上面进行分析数据,其实这是远远不够的,如果学会Python语言以后一定会更好的进行数据分析。
优秀的数据分析师还需要掌握好数据库喝数据仓库。数据分析师经常面对数据,那么就不能不掌握数据库的知识和使用数据库的能力,同时还要学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理,这些可以说是必不可少的技能。而就目前而言,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。
掌握一定的数据分析方法也是数据分析师的必备技能,数据分析师的重点就是分析这两个字,拥有一个很好的数据分析能力可以更好的去分析数据,掌握好常用的数据分析方法以后,就能够对数据分析做出精准的判断。当然,数据分析还需要熟练使用数据分析工具,数据分析工具一般有SAS、MATLAB、SPSS等工具,同时还要能够数据可视化的。这样只能说成为一名合格的数据分析师。
如果要成为数据分析师的话,一方面是要深化对业务的理解,这样才能够做出对企业的决策参考,以上就是数据分析师需要学会的基本技能,如果大家想进入这一行业,那么尽快掌握好这些内容,希望这篇文章能够给大家带来帮助,最后感谢大家的阅读。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30