網路公司數據分析需要學哪些

㈠ 數據分析需要掌握哪些知識

1）具有業務敏感度，反應迅速，能夠良好溝通；

2）具有數據分析和數據倉庫建模的項目實踐經驗；

3）3年及以上數據分析經驗，有互聯網產品、運營分析經驗；

4）熟悉R、SAS、SPSS等統計分析軟體，熟練運用Python，熟練使用 SQL、Hive等；

5）本科或以上學歷，數學、統計、計算機、運籌學等相關專業；

那麼對於正在入門階段的同學們應該如何正確把握自己的學習方向呢？

從學科知識來看，數據分析涉及到一下的知識要點：

（1）統計學：參數檢驗、非參檢驗、回歸分析等

（2）數學：線性代數、微積分等

（3）社會學：主要是一些社會學量化統計的知識，如問卷調查與統計分析；還有就是一些社會學的知識，這些對於從事營銷類的數據分析人員比較有幫助

（4）經濟金融：如果是從事這個行業的數據分析人員，經濟金融知識是必須的，這里就不多說了

1）數據分析報告類：Microsoft Office軟體等，如果連excel表格基本的處理操作都不會，連PPT報告都不會做，那我只好說離數據分析的崗位還差的很遠。現在的數據呈現不再單單只是表格的形式，而是更多需要以可視化圖表去展示你的數據結果，因為數據可視化軟體就不能少，BDP個人版、TABLUEA、Echart等這些必備的

（2）專業數據分析軟體：常見的有諸如SPSS、SAS、Matlab等等，這些軟體可以很好地幫助我們完成專業性的演算法或模型分析，還有高級的Python、R等。

（3）資料庫：hive、hadoop、impala等資料庫相關的知識可以學習；

（3）輔助工具：比如思維導圖軟體（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。

希望同學們謹記：理論知識+軟體工具+數據思維=數據分析基礎，最後要把這些數據分析基礎運用到實際的工作業務中，好好理解業務邏輯，真正用數據分析驅動網站運營、業務管理，真正發揮數據的價值。
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㈡ 進入數據分析公司都要學習哪些內容

學習的內容就是涉及到統計學基礎、Excel分析、SQL資料庫、數據分析工具、Python或者R語言等等，基本上的你都要學的，這些你可以找一些最新的資料，最重要的還是你認認真真，仔仔細細的跟著學，跟著操作，學的差不多的時候要從一些真正的項目入手。

如果想成為數據師，那麼很有必要學會使用Excel這個工具。對於數據分析師來說，Excel是一個必備的技能，經過大量的實踐發現，Excel是一個比較靠譜的工具，如果用Excel分析數據，就能夠做好數據的分析，同時Excel操作也是比較簡單的，不是程序員也能夠正常的使用。現在有很多企業都在使用Excel這項工具進行去分析數據，所以，數據分析師必須要學會使用Excel。

㈢ 數據分析課程有哪些內容

如需大數據分析培訓推薦選擇【達內教育】。數據分析課程以下內容：

1、大數據前沿知識及hadoop入門。了解大數據的歷史背景及發展方向，掌握hadoop的兩種安裝配置。
2、Hadoop部署進階。熟練掌握hadoop集群搭建；對Hadoop架構的分布式文件系統HDFS進行深入分析。
3、Java基礎。了解java程序設計的基本思想，熟練利用eclipse進行簡單的java程序設計，熟練使用jar文件，了解mysql等資料庫管理系統的原理，了解基於web的程序開發流程。
4、MapRece理論及實戰。熟悉MapRece的工作原理及應用，熟悉基本的MapRece程序設計，掌握根據大數據分析的目標設計和編寫基於maprece的項目。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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㈣ 數據分析師需要學什麼

數據分析師要學習以下幾點：

一、統計學

對於互聯網的數據分析來說，並不需要掌握太復雜的統計理論。所以只要按照本科教材，學一下統計學就夠了。

二、編程能力

學會一門編程語言，會讓處理數據的效率大大提升。如果只會在 Excel 上復制粘貼，動手能力是不可能快的。

三、資料庫

數據分析師經常和資料庫打交道，不掌握資料庫的使用可不行。學會如何建表和使用 SQL 語言進行數據處理，可以說是必不可少的技能。

四、數據倉庫

許多人分不清楚資料庫和數據倉庫的差異，簡單來說，數據倉庫記錄了所有歷史數據，專門設計為方便數據分析人員高效使用的。

五、數據分析方法

對於互聯網數據分析人員來說，可以看一下《精益創業》和《精益數據分析》，掌握常用的數據分析方法，然後再根據自己公司的產品調整，靈活組合。

六、數據分析工具

SAS、Matlab、SPSS 這些工具經常有人推薦。

關於數據分析師的學習可以到CDA認證機構咨詢一下，CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。

㈤ 數據分析要重點學哪些內容

首先說的是數據挖掘，所謂數據挖掘就是去尋找數據、挖掘數據，從大量的數據中學會尋找出自己需要的數據，這樣才能夠為數據分析做好前提准備。所以我們在學習數據挖掘的時候一定要注重基本功，這樣才能成為一個出色的數據挖掘師。

然後說數據可視化，在前面我們提到了Python和r語言，掌握了其中的基礎，我們還需要學習數據可視化這個技能，數據可視化就是將數據分析結果用很簡單的方式呈現出來，數據可視化的目的就是能夠讓客戶或者普通人能夠看懂這數據的分析結果。而數據可視化這個不是比較重要，所以大家在學習的時候抓住要點進行學習即可。

接著說計算機語言，數據分析使用的語言只有兩種，就是Python和R語言，並非是C語言或者Java語言。Python的基本語法一定要掌握好，學會使用Python爬蟲獲得數據，這樣能夠做好數據挖掘。而r語言就是為了統計而產生的語言，通過掌握r語言的基礎語法和數據建模來對數據進行統計，從而方便數據分析的進一步分析工作。

最後要說的就是統計學以及sql，這兩個屬於數據分析師的必備技能。任何一個數據分析師必須要掌握這兩個技能，而統計學是往業務方面發展的，sql是往技術方面發展的，這兩個技能可以根據自己想要發展的方向進行重點學習，當然，這些技能都是要學扎實的。不過sql是一定要會的，不管是運營、產品經理、互聯網行業一定要學會sql，就目前而言，任何一個知名的互聯網公司的產品經理都會sql。

㈥ 數據分析需要學哪些

1、數學知識

數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。

對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。

2、分析工具

對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。

對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。

3、分析思維

比如結構化思維、思維導圖、或網路腦圖、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、資料庫知識

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，就得使用資料庫。如果是關系型資料庫，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你還得要學習使用SQL語句，篩選排序，匯總等等。非關系型資料庫也得要學習，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、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。

數據分析師就業前景

在被視為「數據元年」的今天，數據分析師以待遇優厚和地位尊崇而聞名國際，曾被Times時代雜志譽為「21世紀最熱門五大新興行業」。今天，國內數據分析行業專業人才每年以千位數非速增長著，同期各行業領域空缺崗位已達近二十萬，未來中國對數據分析師的需求更是呈井噴之勢。

在數據分析人才培養上，國外已經將數據分析師人才作為國家戰略。據統計，目前世界 500 強企業中，有90% 以上建立了數據分析部門。大數據時代對數據分析師的巨大需求也大大刺激了高等院校的培養熱情。

㈦ 互聯網數據分析課程講什麼內容

互聯網數據分析課程是企業網路營銷和大數據應用基礎入門的課程，適合網站運營人員、營銷人員、品牌經理和個人站長學習，也適合計算機專業、大數據入門和市場營銷專業的同學學習。如需數據分析培訓推薦選擇【達內教育】。

數據分析是一個檢查、清理、轉換和建模數據的過程，目的是發現有用的信息、告知結論和支持決策。【數據分析】有多個方面和方法，包括不同名稱下的不同技術，並用於不同的商業、科學和社會科學領域。在當今的商業世界，數據分析在使決策更加科學並幫助企業更有效地運營方面發揮著作用。數據分析是獲取原始數據並將其轉換成對用戶決策有用的信息的過程。收集和分析數據以回答問題、測試假設或反駁理論。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

想了解更多有關大數據的相關信息，推薦咨詢【達內教育】。秉承「名師出高徒、高徒拿高薪」的教學理念，是達內公司確保教學質量的重要環節。作為美國上市職業教育公司，誠信經營，拒絕虛假宣傳是該機構集團的經營理念。該機構在學員報名之前完全公開所有授課講師的授課安排及背景資料，並與學員簽訂《指定授課講師承諾書》，確保學員利益。達內IT培訓機構,試聽名額限時搶購。

㈧ 數據分析需要學習哪些內容

數學、分析工具和編程語言等。學習數據分析包含一定的數學和數字分析處理能力，以及匯編程序，這是數據分析要學的主要內容。

㈨ 公司要做數據分析我要學習什麼

學什麼?

數據分析要學的內容大致分為6個板塊，分別是：

Excel

精通Excel分析工具，掌握Excel經典函數，准確快速地完成數據清洗,利用Excel數據透視及可視化，可以透過現象看本質。

MySQL

理解MySQL資料庫相關概念及存儲原理，掌握SQL基本的增、刪、改、查等語法掌握資料庫性能調優策略，熟練使用SQL進行數據清洗與數據規范化。

BI商業智能工具

了解商業智能的核心價值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘數據價值，掌握行業場景應用。

Python

學習Python基本編程語言知識，了解Python程序的計算機運行原理，能夠使用Python編程處理工作中的重復性工作。 掌握網路數據抓取技術，Python資料庫應用開發，實現Python數據可視化操作，提高數據收集和數據分析能力。 掌握Python數據分析處理基礎庫，具有應用Python語言解決數據分析中實際問題能力。

數據分析思維與理論

掌握微積分、線性代數、概率論、參數估計、假設檢驗、方差分析等數理統計基礎 掌握基本的數學、統計學知識，學習數據運營方法論、機器學習夯實基礎，提升數據敏感性，建立數據思維和數據素養。

掌握如何撰寫行業分析報告和數據分析項目流程，能夠獨立完成數據分析項目。 掌握常見的數據運營方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性統計分析、相關分析、指數系統搭建等，培養利用多種數據分析方法解決實際工作問題能力。

機器學習

掌握機器學習常用經典演算法原理及sklearn代碼的實現、機器學習演算法的選取、調優及模型訓練、神經網路的特點及原理，增加個人核心競爭力，擁有能夠用相關數據挖掘演算法為解決實際問題能力；奠定人工智慧演算法入門基礎。

如何學?

至少花三個月掌握技術

「磨刀不誤砍柴工」，要想從為「工人」，甚至熟悉工，也需要很多技能，因為怎麼說數據分析師也是技術工種。我覺得至少你要花3個月時間來學習一些最基礎的知識。

• 花1個月學習資料庫知識。

• 花1-2個月學習基礎的統計學知識。

• 花1個月學習點linux的知識。

• 花1~2個月去學習最基礎的數據分析軟體的操作。

數據分析入門容易提高難，題主目前處於初級階段,可以通過自學觀看視頻,或者系統培訓來提高自己,已工作來說,接受系統培訓會更加快速，更推薦跟著課程系統性的學習，搭建好邏輯框架。

㈩ 數據分析需要掌握些什麼知識

數據分析師需要學習的內容1、統計學我看一些人推薦了不少統計學的專業書籍，很多人讀《概率論與數理統計》，其他統計相關的內容也沒怎麼看過。對於互聯網的數據分析來說，並不需要掌握太復雜的統計理論。所以只要按照本科教材，學一下統計學就夠了。2、編程能力學會一門編程語言，會讓你處理數據的效率大大提升。如果你只會在Excel上復制粘貼，動手能力是不可能快的。我比較推薦Python，上手比較快，寫起來比較優雅。3、資料庫數據分析師經常和資料庫打交道，不掌握資料庫的使用可不行。學會如何建表和使用SQL語言進行數據處理，可以說是必不可少的技能。4、數據倉庫許多人分不清楚資料庫和數據倉庫的差異，簡單來說，數據倉庫記錄了所有歷史數據，專門設計為方便數據分析人員高效使用的。5、數據分析方法對於互聯網數據分析人員來說，可以看一下《精益創業》和《精益數據分析》，掌握常用的數據分析方法，然後再根據自己公司的產品調整，靈活組合。