资料分析统计(数据分析需要掌握哪些知识)
1.数据分析需要掌握哪些知识
成为一名数据分析师所需要掌握的知识：
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。
逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
2.统计基础知识与统计实务的目录
统计基础知识第一章总论第一节统计的涵义第二节统计学中的基本概念第三节统计的任务与过程第二章统计调查第一节统计调查的概念与种类第二节统计调查方案第三节统计调查的方式第四节统计资料搜集的方法第五节统计调查资料的质量控制第三章统计整理第一节统计整理的内容和方法第二节统计分组第三节次数分布第四节数据的计算机录入汇总与质量控制第五节统计表第四章统计指标第一节统计指标与统计指标体系第二节总量指标第三节相对指标第四节平均指标第五节标志变异指标第五章时间数列第一节时间数列的概念和种类第二节时间数列的水平指标第三节时间数列的速度指标第六章统计指数第一节统计指数的概念及其应用第二节总指数及其编制方法第三节指数体系及其因素分析第四节几种常用的统计指数第七章抽样调查基础知识第一节抽样调查的概念、特点及分类第二节抽样推断的几个基本概念第三节抽样误差第四节参数估计第五节样本单位数的确定第八章统计分析基础知识第一节什么是统计分析第二节常用的统计分析方法第三节统计分析报告写作的特点与原则统计实务第一章统计报表制度综述第一节统计报表制度基本框架第二节统计报表制度的管理第三节统计报表制度的贯彻与实施第二章统计分类与统计分类标准化第一节概述第二节常用统计标准分类介绍第三章基本单位统计第一节概述第二节基本单位统计的主要内容第三节基本单位统计调查方法第四章生产活动统计第一节概述第二节生产活动价值量统计第四节生产活动成果统计分析指标第五章能源统计第一节概述第二节能源统计的主要内容第六章财务统计第一节概述第二节企业财务统计的主要内容第三节行政事业单位财务统计的主要内容第七章劳动统计第一节概述第二节从业人员统计第三节城镇劳动力就业与失业统计第四节从业人员劳动报酬统计第八章固定资产投资统计第一节概述 第二节固定资产投资统计的主要内容 。
3.求统计学和统计法基础知识资料
1.统计法的基本原则，是统计法所调整的统计法律关系的集中反映，是贯穿整个统计法律规范，对各项统计制度和所有统计法律规范起统帅作用的准则。主要有以下5项：
一是，保障统计工作统一性原则；
二是，统计机构依法履行职责原则；
三是，统计调查对象依法履行义务原则；
四是，维护统计调查对象合法权益原则；
五是，保障统计信息社会共享原则。
2.统计人员的职权，是指统计人员在一定的机构担负统计工作，为了完成统计任务而由统计法规定拥有的权利。根据《统计法》的规定，统计人员的职权包括以下几个方面：
一是，统计人员具有依照《统计法》规定独立行使统计调查、统计报告、统计监督的职权；
二是，统计人员有权要求有关单位和人员依照国家规定，如实提供统计资料；
三是，统计人员有权检查统计资料的准确性，要求改正不确实的统计资料；
四是，统计人员有权揭发、检举统计调查工作中的违法行为。
另外，统计人员有学习专业知识的权利。
3. 统计违法行为，是指行为人在统计活动中违反统计法和统计制度规定，对统计法所保护的社会关系形成侵害的行为。统计违法行为具有如下特征：
一是，统计违法行为是具有社会危害性的行为；
二是，统计违法行为是行为人有过错的行为；
三是，统计违法行为是违反统计法律规定的行为。
4.统计的知识
概念人类对事物数量的认识形成的定义。
汉语中的“统计”有合计、总计的意 统计学思。指对某一现象有关的数据的搜集、整理、计算、分析、解释、表述等的活动。
1. 指对某一现象有关的数据的搜集、整理、计算和分析等。例：人口统计2. 亦指总括地计算例：把全国报来的数据统计一下典故：明胡应麟《少室山房笔丛·经籍会通一》：“古今书籍，统计一代，前后之藏，往往无过十万；统计一朝，公私之蓄，往往不能十万。”
清宣鼎《夜雨秋灯录·银雁》：“ 佛奴 掘深窖藏之，统计约有二十馀万。”外文词源英语中的“统计”[statistics;count;add up] ,statistics用作复数名词时，意思是统计资料，作单数名词时，指的是统计学。
词源：德语Statistik ，政治学；新拉丁语 statisticus ，国事；意大利语statista ，老练的政客；旧意大利语、拉丁语 status ，形势，政体。三种涵义在实际应用中，人们对统计一词的理解一般有三种涵义：统计工作、统计资料和统计科学：（1）统计工作。
指利用科学的方法搜集、整理和分析和提供关于社会经济现象数量资料的工作的总称，是统计的基础。也称统计实践，或统计活动，是在一定统计理论指导下，采用科学的方法，搜集、整理、分析统计资料的一系列活动过程。
它是随着人类社会的发展、治国和管理的需要而产生和发展起来的，至今已有四五千年的历史。现实生活中，统计工作作为一种认识社会经济现象总体和自然现象总体的实践过程，一般包括统计设计、统计调查、统计整理和统计分析四个环节。
（2）统计资料。指通过统计工作取得的、用来反映社会经济现象的数据资料的总称。
统计工作所取得的各项数字资料及有关文字资料，一般反映在统计表、统计图、统计手册、统计年鉴、统计资料汇编和统计分析报告中。也称统计信息，是反映一定社会经济现象总体或自然现象总体的特征或规律的数字资料、文字资料、图表资料及其他相关资料的总称。
它包括刚刚调查取得的原始资料和经过一定程度整理、加工的次级资料，其形式有：统计表、统计图、统计年鉴、统计公报、统计报告和其他有关统计信息的载体。（3）统计科学。
也称统计学，是统计工作经验的总结和理论概括，是系统化的知识体系。指研究如何搜集、整理和分析统计资料的理论与方法。
统计工作、统计资料、统计科学三者之间的关系是：统计工作的成果是统计资料，统计资料和统计科学的基础是统计工作，统计科学既是统计工作经验的理论概括，又是指导统计工作的原理、原则和方法。总体来说，“统计”一词的三方面涵义是紧密联系的，统计资料是统计工作的成果，统计工作与统计科学之间是实践与理论的关系。
方法均值、中位数、众数、正态分布、抽样、标准差、概率论、检验、方差分析、卡方检验。编辑本段特征数量性社会经济统计的认识对象是社会经济现象的数量方面，包括现象的数量表现、现象之间的数量关系和质量互变的数量界限。
总体性社会经济统计的认识对象是社会经济现象的总体的数量方面。国民经济总体的数量方面、社会总体的数量方面、地区国民经济和社会总体的数量方面、各企事业单位总体数量方面等等。
具体性社会经济统计的认识对象是具体事物的数量方面，而不是抽象的量。这是统计与数学的区别。
社会性社会经济现象是人类有意识的社会活动，是人类社会活动的条件、过程和结果，社会经济统计以社会经济现象作为研究对象，自然具有明显的社会性。编辑本段职能统计要达到认识社会的目的，不仅需要科学的方法，而且需要强有力的组织领导。
因此统计兼有信息、咨询、监督三种职能。信息职能是统计部门根据科学的统计指标体系和统计调查方法，灵敏、系统的采集、处理、传输、贮存和提供大量的以数据描述为基本特征的社会经济信息。
咨询职能指利用已经掌握的丰富的统计信息资源，运用科学的分析方法和先进的技术手段，深入开展综合分析和专题研究，为科学决策和管理提供各种可供选择的咨询建议与对策方案。监督职能指根据统计调查和分析，及时、准确地从总体上反映经济、社会和科技的运行状态，并对其实行全面、系统的定量检查、监测和预警，以促使国民经济按照客观规律的要求，持续、稳定、协调地发展。
这三种职能是相互联系、相辅相成的。统计信息职能是保证咨询和监督职能有效发挥的基础；统计咨询职能是统计薪资职能的延续和深化；而统计监督职能则是信息、咨询职能基础上进一步拓展并促进统计信息和咨询职能的优化。
编辑本段组织统计的组织必须贯彻集中统一的原则，在全国范围内建立集中统一的统计系统，执行统一的方针政策和统计调查计划，贯彻统一的统计制度和统计标准，使用统一的统计报表和数字管理制度，以及协调统计、会计、业务核算制度和核算标准及分工等。国家集中统一的统计系统有各级部门的综合统计系统、各级业务部门的专业统计系统、以及城乡基层组织企业单位的统计组织所组成。
综合统计系统各级政府部门的综合统计系统是由国家统计局和地方各级统计机构所组成，是国家统计组织的主系统。其主要职责：1. 制定统计调查计划，部署和检查全国或者行政区域。
5.数据分析需要掌握哪些知识
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。
逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
6.数据分析需要掌握些什么知识
从学科知识来看，数据分析需要掌握的知识要点包括：
(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；
4）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。
7.统计分析的三大主要内容
统计分析是统计工作的最后阶段，具体内容如下：
1、它将大量通过调查和整理的统汁资料，进行科学分析，找出发展规律；
2、发现企业管理和计划执行中的问题和薄弱环节，并找出其原因；
3、提出符合实际的解决问题的办法或建议。
通过对资料的分析，最后会形成统计分析报告。统计分析报告是统计分析研究过程中所形成的论点、论据、结论的集中表现，它乃是运用统计资料和统计方法、数字与文字相结合，对客观事物进行分析研究结果的表现。
统计分析结果可以通过表格式、图形式和文章式等多种形式表现出来。文章式的主要形式是统计分析报告。它是全部表现形式中最完善的形式。
扩展资料：
统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。
它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。
运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特征。随着统计方法的普及，不仅统计工作者可以搞统计分析，各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。只将统计工作者参与的分析活动称为统计分析的说法严格说来是不正确的。
提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析报告是统计分析的产品。从一定意义上讲，提供高水平的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品。
统计分析法的优点：方法简单，工作量小。
统计分析法的缺点：定额的准确性差，可靠性差。
一是对历史统计数据的完整性和准确性要求高，否则制定的标准没有任何意义；
二是统计数据分析方法选择不当会严重影响标准的科学性；
三是统计资料只反映历史的情况而不反映现实条件的变化对标准的影响；
四是利用本企业的历史性统计资料为某项工作确定标准，可能低于同行业的先进水平，甚至是平均水平。
参考资料：百度百科——统计分析
8.统计基础知识与统计实务的内容简介
《统计基础知识与统计实务》依据“统计从业资格考试大纲”的要求，涵盖了考试大纲所规定的所有基本内容。编写中充分考虑到教材培训对象的特点和知识层次，本着理论与实际相结合的原则，着眼于对统计理论基本知识的理解和统计工作基本技能的掌握，力求阐述规范、简明扼要、深入浅出、通俗易懂。全书分为统计基础知识、统计实务两部分。
国家统计局发布的“2013年统计从业资格考试大纲”较2012年相比，个别内容有了变化。适应这种变化，并根据2012年教学实践中发现的问题，《统计基础知识与统计实务》今年对原教材的部分内容进行了修改，但章节仍与原教材相同，即统计基础知识部分包括：总论、统计调查、统计整理、统计指标、时间数列、统计指数、抽样调查基础知识、统计分析基础知识；统计实务部分包括：统计报表制度综述、统计分类与统计分类标准化、基本单位统计、生产活动统计、能源统计、财务统计、劳动统计、固定资产投资统计。
