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做數據分析需要掌握哪些知識

發布時間:2021-09-09 09:12:24 來源:億速云 閱讀:312 作者:chen 欄目:數據安全

這篇文章主要介紹“做數據分析需要掌握哪些知識”,在日常操作中,相信很多人在做數據分析需要掌握哪些知識問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”做數據分析需要掌握哪些知識”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!


1)統計學知識。

這是很大一部分大數據分析師的短板。當然這里說的不是簡單的一些統計而已。而是包括均值、中位數、標準差、方差、概率、假設檢驗等等具有時間、空間、數據本身。差不多應該是理工科的高等數學的知識,甚至還高一點兒。要能夠建模,要不然你分析出來的結果離實際相差十萬八千里的話,估計要不了幾天,你就會被卷鋪蓋走人了。當然,做個一般的大數據分析師,就不會涉及到很深的高等數學知識了,但要做一個牛B的大數據分析師,還是要學習學習再學習。

2)把EXCEL玩熟悉。

當然不需要掌握的高大全,也得要掌握常用的函數,比如重點包括但不限于sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,時間轉換,各種圖表做法等之類的。如果數據量不算是特別大的話,Excel能夠解決很多問題。比如,篩選部分贓數據,排序,挑選滿足條件的數據等等。

3)分析思維的練習。

比如結構化思維、思維導圖、或百度腦圖、麥肯錫式分析,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)數據庫知識。

大數據大數據,就是數據量很多,Excel就解決不了這么大數據量的時候,就得使用數據庫。如果是關系型數據庫,比如Oracle、mysql、sqlserver等等,你還得要學習使用SQL語句,(m.cnitedu.cn)篩選排序,匯總等等。非關系型數據庫也得要學習,比如:Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等,起碼常用的了解一兩個,比如Hbase,Mongodb,redis等。

5)業務學習。

其實對于大數據分析師來說,了解業務比了解數據更重要。對于行業業務是怎么走的對于數據的分析有著非常重要的作用,不了解業務,可能你分析的結果不是別人想要的。

6)開發工具及環境。

比如:Linux OS、Hadoop(存儲HDFS,計算Yarn)、Spark、或另外一些中間件。目前用得多的開發工具Java、python等等語言工具。

數據分析軟件有哪些?

一、Excel

Excel 是微軟辦公套裝軟件的一個重要的組成部分,它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作,廣泛地應用于管理、統計財經、金融等眾多領域。

1、數據功能

2、統計分析

3、圖表功能

4、高級篩選

5、自動匯總功能

6、高級數學計算

二、SAS軟件

SAS是全球最大的軟件公司之一,是由美國NORTH CAROLINA州立大學1966年開發的統計分析軟件。SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。主要優點如下:功能強大,統計方法齊,全,新;使用簡便,操作靈活;提供聯機幫助功能。

三、R軟件

R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟件系統。

主要優點如下:數據存儲和處理系統、數組運算工具(其向量、矩陣運算方面功能尤其強大)、完整連貫的統計分析工具、優秀的統計制圖功能

簡便而強大的編程語言:可操縱數據的輸入和輸出,可實現分支、循環,用戶可自定義功能

與其說R是一種統計軟件,還不如說R是一種數學計算的環境,因為R并不是僅僅提供若干統計程序、使用者只需指定數據庫和若干參數便可進行一個統計分析。

R是一個免費的自由軟件,它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本,都是可以免費下載和使用的。在R主頁那兒可以下載到R的安裝程序、各種外掛程序和文檔。在R的安裝程序中只包含了8個基礎模塊,其他外在模塊可以通過CRAN獲得。

四、SPSS

SPSS是世界上最早的統計分析軟件。

主要優點如下:、操作簡便、編程方便、功能強大、數據接口、模塊組合、針對性強:

五、Python

Python是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰,具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言,能夠把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。

常見的一種應用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面),然后對其中有特別要求的部分,用更合適的語言改寫,比如3D游戲中的圖形渲染模塊,性能要求特別高,就可以用C/C++重寫,而后封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平臺問題,某些可能不提供跨平臺的實現。

主要優點如下:簡單、易學、速度快、高層語言、可移植性、解釋性

到此,關于“做數據分析需要掌握哪些知識”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!

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