数据分析需要掌握哪些知识？

Python013

数据分析需要掌握哪些知识？,第1张

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。

一. 数据分析，需要掌握哪些必备的统计学知识

描述统计学

1.平均值、中位数、众数

2.方差、标准差

3.统计分布：正态分布、指数分布、二项分布、卡方分布

推论统计学

1.假设检验

2.置信区间

3.显着性测试

实验设计

1.A／B测试

2.实验条件控制

3.双盲测试

4.幂律分布

二、数据分析的常用工具都有哪些？

SQL：数据科学家的必备技能

ECXCEL：容易上手，所见即所得，无需编程即可对数据进行运算和作图。

R：专门为数据科学而设计的语言，在数据科学领域比PYTHON略微受欢迎些。

Python：简单易学，功能强大且丰富，是大学教授中最受欢迎的编程语言。

Spark:专为大规模数据处理而设计的基于内存计算的引擎。

Tableau: 帮人们查看并处理数据，可进行快速分析、可视化并分享结果

推荐学python

从事数据科学所需要掌握的技能都有哪些？

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

具有分析思维

基本的大学数学知识，包括微积分和线性代数。

统计学知识，包括描述统计学和推导统计学

编程基础，如 Python 、R语言、SQL语句

算法知识，如回归、分类、聚类算法等。

数据可视化，将你的分析结果展示出来。

领域专业知识，如商业知识、生物知识等，视具体分析的问题而定。

三.科学数据的工作流程是怎么样的？

虽然数据分析是一个不断迭代的过程，而且不同的步骤会有些交叉，但是我们依然可以将过程简化为以下七个步骤：

明确的问题

收集原始数据

数据清洗

数据探索

应用模型进行深度分析

传达分析结果

是分析过程可再现

Spark是一种通用的大数据计算框架，和传统的大数据技术MapReduce有本质区别。前者是基于内存并行计算的框架，而mapreduce侧重磁盘计算。Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室开发的通用内存并行计算框架，用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

Spark同样支持离线计算和实时计算两种模式。Spark离线计算速度要比Mapreduce快10-100倍。而实时计算方面，则依赖于SparkStreaming的批处理能力，吞吐量大。不过相比Storm，SparkStreaming并不能做到真正的实时。

Spark使用强大的函数式语言Scala开发，方便简单。同时，它还提供了对Python、Java和R语言的支持。

作为大数据计算框架MapReduce的继任者，Spark具备以下优势特性。

1，高效性

不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。

2，易用性

不同于MapReduce仅支持Map和Reduce两种编程算子，Spark提供了超过80种不同的Transformation和Action算子，如map,reduce,filter,groupByKey,sortByKey,foreach等，并且采用函数式编程风格，实现相同的功能需要的代码量极大缩小。

3，通用性

Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。

4，兼容性

Spark能够跟很多开源工程兼容使用。如Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，并且Spark可以读取多种数据源，如HDFS、HBase、MySQL等。