一、数据分析需要掌握哪些知识?

分享一下我转型数据分析时的学习框架，我将新人学习数据分析所需要的知识分为三大块：

基本工具的掌握理论知识的学习分析思维的培养

一、基本工具的掌握

数据分析师三板斧：Excel、SQL、Python

Excel、SQL、Python是数据分析师必知必会的3个基本工具，下面我们一个个来看

Excel

对于Excel的学习，如果你的意向的岗位不是那种纯excel的数据分析师岗位的话，建议不需要花费太多时间在excel上，主要要掌握vlookup、透视表和一些常用图表，不会的函数就直接百度。

SQL

核心！sql一定要熟，完全没有基础的同学可以先看《sql必知必会》，了解sql的一些基本知识，增改删查，主要看查询的部分。看完这本书后你对sql的语法应该有了一些基本的了解，学会之后，还需要多加练习，推荐一个练习的网站，牛客网编程，强力推荐，可以自动批改sql正误，纯中文，还有题目讲解，这个题库我刷了2遍

二、数据分析需要掌握些什么知识?

数据分析所需要掌握的知识：

数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

三、数据分析没有基础，应该从哪方面开始学习？

关于数据分析的学习流程，建议可以先确定一下后续想要从事的行业，以翻牌君现在的了解来说，数据分析在不同行业的分析思路是完全不同的，比如电商、金融、互联网等等；

然后还有确定职业方向，一个是业务方向一个是技术方向；

业务方向更偏向业务，需要很清楚所在行业-公司的业务，这个可能更偏数据运营，需要一定时间的行业经验；

技术方向就更偏数学了，需要了解算法，后续可以做机器学习、数据开发等更偏开发的工作；

基础部分你需要学会：

- 逻辑和统计学知识

- 数据分析思路：业务知识的掌握

- 数据分析技能：描述性分析、相关性分析、回归分析、指标体系搭建、用户画像体系搭建

- 数据分析工具：Excel、SQL、BI工具（tableau、FineBI、QuickBI）、Python(进阶)

四、学大数据需要什么条件？

目前有很多人想要学习大数据。很多人都在怎样才可以学习大数据。谁比较适合学习大数据？学习大数据最重要的是需要掌握一些大数据方面的知识。下面小编为大家介绍学习大数据需要具备的能力。

一、逻辑分析能力

做大数据工作的人，他必须知道哪些是相关的，哪个是重要的，什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务的核心需求。这种能力对学习大数据非常有帮助。如果您在学习大数据的同时可以注意开发自己的逻辑分析能力，那将对您未来的工作有很大的帮助。

二、快速学习能力

在大数据工作中，快速学习能力是非常重要的，这样数据工程师才能早很快的时间里面熟悉不同的项目，并且能够在短时间里面成为大数据专家。毫无疑问，在快速学习中，可以帮助您快速适应和理解相关知识，即使你学习大数据的基础为零。如果能够找到大数据学习的核心关键点，快速学习，这样就能迎接大数据时代的来临。

三、对数据感兴趣

喜欢在数据海洋中遨游的好奇心可以让您对数据处理充满热情，解决大数据存在的问题，并且获得成就感。在你学习大数据之前，你最应该做的就是培养你对数据的兴趣。