数据分析需要掌握哪些知识？
数据分析要掌握主流的数据分析方法。
1、事件分析
可以根据用户在企业APP、网站、小程序等平台上的操作记录或是行为日志，来确定用户在平台上各个板块之间行为的规律和特点，通过商业智能BI数据分析，研究出用户的内心需求，对板块内容进行优化调整，一般会涉及浏览页面、点击元素、访问板块等。
2、热力图分析
和事件分析类似，热力图一般指用户访问企业网站、APP和小程序时，会在一些元素和板块进行停留，根据这些在元素和板块上的点击次数、点击率、访问次数、访问人数等，通过商业智能BI以高亮图形形式进行显示，可以方便识别用户行为，优化逻辑。
数据分析-派可数据商业智能BI
3、留存分析
留存一般在运营工作中比较常见，可以用来衡量企业提供的产品和服务是否对用户有足够的吸引力，让用户在接触或使用产品和服务后，能够继续保持活跃，成为忠实用户，一般会将次日留存率、7日留存率、次月留存率等作为标准，以商业智能作为分析工具。
4、对比分析
一般用到对比分析，通常是在选定的时间区域内，对比业务在不同情况下的差异，分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。
例如，上图中2021年9月的销量相比8月的销量有所减少，这时候就要深入分析为什么环比销量会减少，可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量，看看是不是生产环比下降，导致销量较少。同理，还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析，确认到底是什么影响了销量。
数据分析-派可数据商业智能BI
如果你打算成为一名数据分析师，你需要同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文名称；具备互联网产品设计知识。
首先，如果要学习数据分析的时候，我们需要学习Excel、数据可视化、数据库知识、Python和R语言、统计知识、分析思维、业务知识，学会了这些知识才能够做好数据分析工作。首先我们给大家说一下数据分析知识里面的Excel，这个Excel很多人都有接触过，重点是了解各种函数，如sum，count，sumif， countif，find，if，left/right，时间转换等；但函数不需要学全，掌握一些最常用的的，其它在用到的时候随搜随用就行。另外vlookup和数据透视表是两个性价比很高的技巧，这两个搞定后，一般10万条以内的数据统计基本没什么难度了。但是这个数据分析工具有一定的局限性，那就是Excel只能够处理分析小型数据，不能够应对大型数据。如果需要应对大型数据还是需要使用数据库的工具。
然后给大家说一说数据可视化。什么是数据可视化呢？就是我们把数据用图表的形式把数据呈现给别人。为什么用图表的形式呈现数据呢？这里有两点原因，第一就是图表能够更直观的表达数据。第二就是很多人并不能够看懂数据，就需要简单易懂的数据表达方式，在数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据分析的最终都是要阐述自己的观点和结论的，阐述的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给客户或者领导看。虽然Excel也可以完成很多的数据可视化功能，但是如果想要得到更专业的可视化效果，还是建议学些编程方面的知识。
也有很多人使用过BI处理数据，一般来说，BI和图表的区别在于BI擅长交互和报表，适合解释已经发生和正在发生的数据。Power BI适合个人学习，FineBI适合企业级的应用。
1）具有业务敏感度，反应迅速，能够良好沟通；
2）具有数据分析和数据仓库建模的项目实践经验；
3）3年及以上数据分析经验，有互联网产品、运营分析经验；
4）熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件，熟练运用Python，熟练使用 SQL、Hive等；
5）本科或以上学历，数学、统计、计算机、运筹学等相关专业；
那么对于正在入门阶段的同学们应该如何正确把握自己的学习方向呢？
从学科知识来看，数据分析涉及到一下的知识要点：
（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等
（2）数学：线性代数、微积分等
（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助
（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了
1）数据分析报告类：Microsoft Office软件等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因为数据可视化软件就不能少，BDP个人版、TABLUEA、Echart等这些必备的
（2）专业数据分析软件：常见的有诸如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的Python、R等。
（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；
（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。
希望同学们谨记：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，最后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。
。
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。
数据分析的话，最需要掌握的一些知识的话是应该是Excel，首先你得会编辑Excel以上的word是最基本的。
数据分析员是从事基础数据分析的人员，
能够进行较高级的数据统计分析和
模型建立，
负责企业销售、
会计、
客服、
人事行政等部门数据来源的采集、
分析，
报表设计和呈现。
数据分析员是由数据分析行业主管协会—中国商业联合会数据
分析专业委员主办，
通过考试者可以同时获得工业和信息化部和商业协会颁发的
职业技能证书，
该证书代表数据分析人员的技能水平，
是企、
事业单位选拔和聘
用专业人才的主要参考依据。
数据分析员既可作为专职人员在各行各业做基础数
据分析工作，
也可在各自的岗位上通过所掌握的技能为各自的岗位提供科学、
真
实和准确的数据分析决策的依据。
面对如此巨大的市场需求，
中国商业联合会数据分析专业委员会推出了数据
分析基础项目。
一、我的个人理解为需要以下几个方面：
1.
业务知识
2.
数理统计和数据分析
3.
计算机相关知识
3.1
数据处理与收集
3.2
机器学习和数据挖掘
在学习方向有几个推荐：
二、首先要学好统计学和数学
一个分析人员在没有统计学以及数学知识的情况下怎么能深入数据行业呢，
这是一个很关键的问题。即便你不擅长数学，也要想办法去学习，走出这一步。
如今网络上有大量的自学视频和教材，很轻易就可以找到。
三、其次是学习一门编程语言
不少经验丰富水平很高的分析师都掌握了不止一门编程语言，
但是对于初级
分析人员来说最好专门去学一种语言，
这样可以更快的学习，
并且学习质量也会
更高。
R
语言和
Python
在公司里的运用都非常广泛，具体学习哪一种，还有根
据个人工作方向来确定。不过，这两种语言都是非常实用的。
数据分析需要掌握哪些知识?
答：从技术角度上来看，数据分析虽然有应用级数据分析和开发级数据分析两种方式，但是从业者都需要具备三方面基础知识，分别是数学基础、统计学基础和计算机基础。具体要学习并掌握的知识点有以下部分：Java基础、NIO、MySQL、JDBC、HTML5与CSS3、jQuery、AJAX&JSON、Servlet、JSP、Cookie&Session、Spring、SpringMVC...
数据分析需要掌握哪些知识?
答：数据分析需要掌握中学数学、概率论与数理统计、线性代数、计算机基础理论，以及掌握任意一门编程语言。
数据分析需要掌握哪些知识?
答：要从事数据科学，我们需要从数据知识、计算机知识、专业知识这三个维度考虑 1 具有分析思维 2 基本的大学数学知识，包括微积分和线性代数。3 统计学知识，包括描述统计学和推导统计学 4 编程基础，如 Python 、R语言、SQL语句 5 算法知识，如回归、分类、聚类算法等。6 数据可视化，将你的分析结果展示...
数据分析需要学哪些
答：数据分析需要学数学和统计学知识、分析思维、数据库知识、业务学习、数据分析软件。1、数学和统计学知识：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说，必须要具备一定的公示计算能力，并且要了解常用的模型算法。统计学知识是大部分数据分析师的短板，包括均值、中位数、标准差、方差、...
数据分析需要学哪些?
答：3、分析思维 比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。4、数据库知识 大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、...
数据分析需要掌握哪些知识?
答：数据分析需要掌握扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
数据分析需要掌握些什么知识
答：基本的统计量：均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等 。概率分布：几何分布、二项分布、泊松分布、正态分布等。总体和样本：了解基本概念，抽样的概念 。置信区间与假设检验：如何进行验证分析 。相关性与回归分析：一般数据分析的基本模型 ...
数据分析需要掌握哪些知识?
答：· 泛型、线程的创建和启动 · 深入集合源码分析、常见数据结构解析 · 线程的安全、同步和通信、IO流体系 · 反射、类的加载机制、网络编程 Java8/9/10/11新特性 · Lambda表达式、方法引用 · 构造器引用、StreamAPI · jShell(JShell)命令 · 接口的私有方法、Optional加强 · 局部变量的类型推断 ...
数据分析需要掌握哪些知识?
答：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...
数据分析需要掌握哪些知识?
答：数据分析要掌握主流的数据分析方法。1、事件分析 可以根据用户在企业APP、网站、小程序等平台上的操作记录或是行为日志，来确定用户在平台上各个板块之间行为的规律和特点，通过商业智能BI数据分析，研究出用户的内心需求，对板块内容进行优化调整，一般会涉及浏览页面、点击元素、访问板块等。2、热力图分析 ...
