数据处理的(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
首先你要知道成为一名数据分析师所需要具备的技能：
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.数据分析要掌握哪些知识
数据分析师所需要掌握的知识总结：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。
3.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。
4.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。
5.大数据分析应该掌握哪些基础知识
随着互联网行业的不断发展。很多人想要从事互联网方面的工作，现在非常流行的就是大数据，你了解大数据是做什么的吗？学习大数据需要掌握哪些知识？大数据在未来有很大的发展机会，每个岗位需要具备的能力是不同的。下面小编为大家介绍学习大数据需要掌握的知识。
大数据业务流程有四个基本步骤，即业务理解，数据准备，数据挖掘和分析应用程序。该过程分为三个功能区：大数据系统开发，整个操作系统的构建和维护，数据准备，平台和工具开发。大数据挖掘，负责关键模型应用和研究工作。大数据分析应用程序：两者都是外部需求的访问者也是解决方案的输出，并且在许多情况下还将承担整体协调的作用。
大数据提取转换和加载过程（ETL）是大数据的重要处理环节。提取是从业务数据库中提取数据。转换是根据业务逻辑规则处理数据的过程。负载是将数据加载到数据仓库的过程中。
数据提取工具实现了db到hdfs的数据导入功能，并提供了高效的分布式并行处理能力。可以使用数据库分区，字段分区和基于分页的并行批处理将db数据提取到hdfs文件系统中，从而可以有效地按字段解析分区数据。
数据收集可以是历史数据采集或实时数据采集。它可以收集存储在数据库中的结构化数据，或收集非结构化数据，如文本，图片，图像，音频，视频等。结构变化较大的半结构化数据，可以在数据后直接存储在流量状态分析平台上收集完成。
6.学习数据分析从哪些方面入门
0基础的童鞋该怎么学习数据分析？
1、零基础入门数据分析，可以先从Excel开始，Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易。
2、学一些数据分析的基础方法，基础知识，比如统计基础统计理论等
打好概率与统计的基础。概率与统计是数据分析的基石，可以说日常碰到的大部分的分析需求都可以用统计分析来解决。统计学，对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论，只需按照本科教材，学一下统计学就够了。
3、学会一门编程语言，可以大大提高处理数据的效率
Python和R是数据分析当中最常用的两门语言。比较推荐 Python，性能上来说，Python的速度更快，上手容易，语言相对简单。
4、掌握数据库技能
做数据分析离不开查询数据库，这里主要涉及的是SQL。入门SQL的书推荐一本《MySQL必知必会》。加米谷大数据开发4月零基础班，成都小班月底开课，预报名中。
5、掌握一些数据分析方法及一些数据分析的工具
掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具。可以看一下《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。
6、懂得业务知识，行业知识
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解。
成为数据分析师，要强化对业务的理解，最好是做到通过数据分析帮助公司决策方向，或者说促进企业快速增长。要强调的是，数据分析师是一个实践的职位，要在实际项目中不断的训练。
7.数据库基础知识
第一章 数据库基础知识本章以概念为主，主要是了解数据库的基本概念，数据库技术的发展，数据模型，重点是关系型数据。
第一节：信息，数据与数据处理一、信息与数据：1、信息：是现实世界事物的存在方式或运动状态的反映。或认为，信息是一种已经被加工为特定形式的数据。
信息的主要特征是：信息的传递需要物质载体，信息的获取和传递要消费能量；信息可以感知；信息可以存储、压缩、加工、传递、共享、扩散、再生和增值2、数据：数据是信息的载体和具体表现形式，信息不随着数据形式的变化而变化。数据有文字、数字、图形、声音等表现形式。
3、数据与信息的关系：一般情况下将数据与信息作为一个概念而不加区分。二、数据处理与数据管理技术：1、数据处理：数据处理是对各种形式的数据进行收集、存储、加工和传输等活动的总称。
2、数据管理：数据收集、分类、组织、编码、存储、检索、传输和维护等环节是数据处理的基本操作，称为数据管理。数据管理是数据处理的核心问题。
3、数据库技术所研究的问题不是如何科学的进行数据管理。4、数据管理技术的三个阶段：人工管理，文件管理和数据库系统。
第二节：数据库技术的发展一、数据库的发展：数据库的发展经历了三个阶段：1、层次型和网状型： 代表产品是1969年IBM公司研制的层次模型数据库管理系统IMS。2、关系型数据型库： 目前大部分数据库采用的是关系型数据库。
1970年IBM公司的研究员E.F.Codd提出了关系模型。其代表产品为sysem R和Inges。
3、第三代数据库将为更加丰富的数据模型和更强大的数据管理功能为特征，以提供传统数据库系统难以支持的新应用。它必须支持面向对象，具有开放性，能够在多个平台上使用。
二、数据库技术的发展趋势：1、面向对象的方法和技术对数据库发展的影响：数据库研究人员借鉴和吸收了面向对旬的方法和技术，提出了面向对象数据模型。2、数据库技术与多学科技术的有机组合：3、面向专门应用领域的数据库技术三、数据库系统的组成：数据库系统（DBS）是一个采用数据库技术，具有管理数据库功能，由硬件、软件、数据库及各类人员组成的计算机系统。
1、数据库（DB）：数据库是以一定的组织方式存放于计算机外存储器中相互关联的数据集合，它是数据库系统的核心和管理对象，其数据是集成的、共享的以及冗余最小的。2、数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是维护和管理数据库的软件，是数据库与用户之间的界面。
作为数据库的核心软件，提供建立、操作、维护数据库的命令和方法。3、应用程序：对数据库中数据进行各种处理的程序，由用户编写。
4、计算机软件：5、计算机硬件：包括CPU、内存、磁盘等。要求有足够大的内存来存放操作系统、数据库管理系统的核心模块以及数据库缓冲；足够大的磁盘能够直接存取和备份数据；比较主的通道能力；支持联网，实现数据共享。
6、各类人员。四、数据库系统的特点：1、数据共享：2、面向全组织的数据结构化：数据不再从属于一个特定应用，而是按照某种模型组织成为一个结构化的整。
它描述数据要身的特性，也描述数据与数据之间的种种联系。3、数据独立性：4、可控数据冗余度：5、统一数据控制功能：数据安全性控制：指采取一定的安全保密措施确保数据库中的数据不被非法用户存取而造成数据的泄密和破坏；数据完整性控制：是指数据的正确性、有效性与相容性。
并发控制：多个用户对数据进行存取时，采取必要的措施进行数据保护；数据恢复：系统能进行应急处理，把数据恢复到正确状态。第三节：数据模型一、数据组织：关系型数据库中的数据层次如下：1、数据项（field）：又称字段，用于描述实体的一个属性，是数据库的基本单位。
一般用属性名作项名；2、记录（Record）：又称为结点，由若干个数据项组成，用于描述一个对象；3、文件（File）：由若干个记录组成；4、数据库（Data Base）：由逻辑相关的文件组成。二、数据模型：数据的组织形式称为数据模型，它决定 数据（主要是结点）之间联系的表达方式。
主要包括层次型、网状型、关系型和面向对象型四种。层次型和网状型是早期的数据模型，又称为格式化数据系统数模型。
以上四种模型决定了四种类型的数据库：层次数据库系统，网状数据库系统，关系型数据库系统以及面向对象数据库系统。目前微机上使用的主要是关系型数据库。
1、层次型：是以记录为结点的有向树；图如教材P7图1--22、网状型：树的集合，它的表示能力以及精巧怀强于层次型，但独立性下降。3、关系型：在关系型中，数据被组织成若干张二维表，每张表称为一个关系。
一张表格中的一列称为一个“属性”，相当于记录中的一个数据项（或称为字段），属性的取值范围称为域。表格中的一行称为一个“元组”，相当于记录值。
可用一个或若干个属性集合的值标识这些元组，称为“关键字”。每一行对应的属性值叫做一个分量。
表格的框架相当于记录型，一个表格数据相当于一个同质文件。所有关系由关系的框架和若干元组构成，或者说关系是一张二维表。
关系型。
