09月22日, 2014 98次
Java工程师就业怎么样？Java培训哪家好？Java未来的就业前景是非常广阔的，比如Java后期的延申行业大数据分析师，目前在哪个企业都是非常抢手的。在你选择培训机构要注意一下几个方面1、机构选址（一般的良心机构都会选择相对比较安静，环境优美的区域作为开课地点，让学员学习免受外部因素的影响）；zhidao2、机构的口碑；3、机构的师资力量；4、机构的授课模式；5、往期学员的就业情况。综上所述，应该可以帮助你的。
一个是基本的理论知识，需要知道算法和一些来分析方法，第二个需要知自道一些工具的应用，因为数据分析师百所处理的数据一般比较大，需要度借助工具才能分析完成，第三需要知道行情，因知为数据分析师主要是为了知道业务的。如果你想要知道更多的话可道以私信我的 本回答由提问者推荐
最好有统计学基础，熟悉一些工具的使用如SAS、SPASS、R，了解业务。
懂的数据的理论知识和变化规律
数据分析行业的大火以及较高的薪酬待遇，让很多在校大学生或职业遭遇瓶颈的人士开始蠢蠢欲动，想学习数据分析从而进入数据分析行列。但 有一个很困惑的问题就是：自己选择或学习的专业似乎和数据分析没什么交集，这个时候选择数据分析师这条道路会不会很艰难？担心自己的专业跟不上数据分析的学习进度，也担心自己的能力是否符合数据分析技能的要求。其实，讲真的。虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链（文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别，这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因，因为社科或文艺类专业，很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划），但是并不代表文科生没有任何机会，因为大学以前，其实我们都没正式接触过编程或统计学，大学本科更多的e799bee5baa631333431343736是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友，兴趣和决定也是重要因素，不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。当然，学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势，但能力大于专业，兴趣才会决定你走得有多远。毕竟数据分析不像编程那样，需要你天天敲代码，要学习好多的编程语言，数据分析更注重的是你的实操和业务能力。如今的软件学习都是非常简单便捷的，我们真正需要提升的是自己的逻辑思维能力，以及敏锐的洞察能力，还得有良好的沟通表述能力。这些都是和自身的努力有关，而不是单纯凭借理工科背景就可以啃得下来的。相反这些能力更加倾向于文科生，毕竟好奇心、创造力也是一个人不可或缺的。
1 大学数学牛的人适百合2 不排斥敲代码的工作的人适合我是刚出来的度，学了很多，但是工作得敲代码，个人有点烦，所以不做了内，不过我有上课时的录播，可***（光环大数据的课程，线下学了半年，学费花容了19800）
数据分析师需要学习以下几个方面的课程：（1）数据管理。a、数据获取。企业需求:数据库访问、外部数据文件读入案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。b、数据管理。企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。案例分析:使用银行信用违约信息文件spss相应过程。1）数据的选择、合并与拆7a64e59b9ee7ad9431333363366234分、检查异常值。2）新变量生成，SPSS函数。3）使用SPSS变换数据结构——转置和重组。4）常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。c、数据探索和报表呈现。企业需求:对企业级数据进行探索，主要涉及图形的使用。spss报表输出。案例分析:企业绩效文件，如何生成美观清晰的报告。1）制作报表前对变量的检查2）制作报表的中对不同类型的数据处理3） 报表生成功能与其他选项的区别（2）数据处理a、相关与差异分析。案例分析:产品合格率的相关与差异分析。b、线性预测。企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。c、因子分析。企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资案例分析:客户购买力信息研究。d、聚类分析。企业需求: 需要了解购买产品的客户信息案例分析:客户购买力信息研究e、bootstrap。案例分析: bootstrap抽样。（3）SPSS代码SPSS代码应用 本回答被网友采纳
统计学专业、心理学专业、社会学专业、人口学专业、营度销学专业、财务管理专业 这几个专业的比较适合做数据分知析。当然也要看你对未来的规划和掌握的知识。数据分析师是一个高薪有前道景的职业，未来的发展也是很好的。想入行的话参加培训是一个非常不错的选择。找工作的回如果你有cpda证，是一个加分项。证书可以多少代表你的能力答。
本人03年计算机科学与技术毕业，大学教书7年，从网络到数据库、软件开发；2010年接触数据分析，，一路学习，进入某上市公司做人才测评工作，开始正式入行，从产品竞争情报分析、产品快速测试、用户图谱、数据采集、报表、可视化制作等入手，后来到建模、对比分析、关联分析、聚类等，后来又去阿xx呆了一年多，然后又和加拿大一帮分析师一起工作，从他们身上学到很多思维方式和分析经验，对如何通过数据去解决企业实践问题的能力提升很多。现在自己和加拿大哥们开公司专门为中国企业做数据商业咨询服务，业务太多都有点忙不过来了。另外一块业务就是为阿里云提供大数据分析教育内容，比如高校大数据专业的课程体系、实验室产品等，阿里云大数据分析师ACP认证整套体系和认证考试培训研发都是我们公司开发的；连考题都是我们出的。还有每年全国各高校大数据专业的师资培训都是我们在做。所以总结我个人的学习路径和方法及认知，给你们提供一条学习路径，希望对你们在大数据商业分析师这条职业道路上有所帮助！ 以职业能力结构的学习图谱目前就业市场第一层在5-8K；第二层年薪15-30万；第三层50万年薪以上 具体学习路径与方法：第一层通用技能1、 通用技能是作为数据分析师必须具备的分析工具和大数据相关知识；数据编程：数据编程工具有Python、R、SAS等，目前用的多的是Python,如果有语言基础的小伙伴上手很快，语法、函数、面向对象这些都比较简单，没有基础的小伙伴也可以自学，不是很难，可以去《小象学院》每天学习一节课，听完后可以去阿里云大学官网去做一些Clouder，增加对Python在项目中的使用场景理解，数据清洗、爬虫、数据分析、数据可视化这些是工作中经常用到的。书籍： 2、 数据存储：主要是数据库、数据建模，分析师对数据仓库需要了解，这些基础课程完全可以自学，优达学城里面有这些课程，老师讲的还不错，也可以去九道门做些实验项目，他们有时候搞活动是免费的；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；先解决会的问题。书籍： 另外分布式存储HDOOP需要简单了解就可以了，如果能自己搭建3个节点跑e799bee5baa6e997aee7ad9431333431373236通，个人觉得就OK了，3、 云计算：做为分析师对云计算的技术作为了解就可以了，可以不做目前的强化学习内容4、 数据预处理：这个是数据分析师必须时刻记住的事情，从我们这个行业有句行话，叫垃圾进来垃圾出去，如果数据质量控制不好，后面做的再牛逼，也是垃圾；这个主要是看大家对数据的理解和质量控制的方法，目前市场上有专门的岗位就叫ETL数据清洗工程师；有专门的数据质量控制或者数据清洗的书。 5、 数据可视化：数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划。6、 大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，比如第四范式的产品和阿里云的机器学习PAN都是可以直接出结果的工具； 书籍： 7、 分析&AI：这部分先了解数据分析的基本流程和分析手法；上面的如果都学了，可以到阿里云大学上面去做几个数据分析方面的案例，增加对数据分析的流程理解和相关技术应用，但是要注意的是阿里案例都是用阿里的工具来实现的，比较简单，建议大家自己编程实现，也可以到天池大赛上去看一些案例，自己做做训练。以上的工具学习如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了，需要提醒大家的是目前培训机构愚弄混杂，在工具教学上有些机构还算马马虎虎，大部分培训机构的老师根本没做过商业分析项目，很多思维方式可能会误导你。至于那个培训机构好，我也不是很清楚，个人觉得自己坚持以上东西是可以自学的，做好规划一步步往前，时间可能长点，需要恒心，哈哈！ 第二层商业分析学完通用技能后你是否能真正入门，到企业能干活就看这一层了，在写这篇学习路径的时候我帮大家简单做了中国培训机构的调查分析，稍微好点的能做第一层，第二层都做不了，主要原因分析真正做大数据商业咨询人才都在名企，专业做数据咨询的公司员工一是没时间，二是价格高，培训机构请不起。我帮大家总结了，目前中国市场大部分企业招聘大数据分析师主要为四个层面服务；一为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成。二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成，四是数据情报和数据预测为高层服务。从以上四个方面我们再去看第二层的商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要，这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。小伙伴们要想快速进入第二层只有三种方式，一是锁定一个行业，刚开始别嫌工资低，入行1年左右，拼的就是悟性和钻劲，也能进入，如果运气好找个专业做数据咨询的公司那就很快，一个项目下来套路就明白了；二是能遇到一个比较牛的师傅，人家愿意教你，这个也很快，我就是遇到师傅的人，半年时间就完成第二层，不过本人原来做过教师，口才、文案这些软性技能比较强；呵呵。第三种方法去阿里合作伙伴决明科技，这家公司是专门做数据咨询服务的，这家公司有一块业务是做教育的，比如企业培训（阿里的合作企业大数据商业培训都是这家公司在交付），师资培训（这家公司每年做二期高校大数据应用师资培训），去年和前年做了二期大数据商业分析实训，有的被他们公司留下了，其他学员被阿里系的企业一抢而空，听说企业招聘一个人还给这个公司钱；不过他们招人实训要求比较高，首先要本科及以上学历，要会分析工具和数据库相关知识；具体情况小伙伴可以去百度一下九道门就知道了。另外听说很多培训机构租他们的大数据实验平台.第三层：上面我说在入行的时候建议大家选择一个行业，不要轻易换行业，大数据商业分析师对行业的要求很高，本身如果你是行业专家有加上懂数据分析，那就是行业大数据商业分析大牛了，这个需要时间和项目沉淀，现在这种行业大牛在国内很少，因为数据分析行业中国才刚刚发展，企业才刚刚接受这个岗位！这个行业非常不错的，非常有潜力，偏商科，技术辅助；真正的大牛不是数据分析工具技术，而是用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升的人。主要是三个方面的分析，一是现状分析、二是原因分析、三是预测分析。洋洋洒洒写了这么多，希望对您有一些启发和帮助！也希望我们以后在大数据商业分析的江湖上进行切磋相遇！祝您学业有成，尽快入行，加油！
一、 办公软件 1） 熟练使用excel， Access，Visio等MS Office办公软件，可以制作相关的原型； （MS即microsoft微软，MS Office 是微软提供的系列软件，Word， Excel， PowerPoint， Access， OutLook，Publisher，InfoPath这7个办公软件中，常用的是前4个。） 2） 重点掌握EXCEL表，会使用高级功能，能快速制作报表，熟练使用EXCEL VBA； 二、 数据分析软件及方法 1）熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件，熟悉各种网站分析软件的应用，如Google Analytics 、百度统计、Omniture等； 2）具备相关数据分析软件的使用经验SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka…… 3）至少精通使用IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常见数据挖掘软件中的一个进行数据挖掘的 开发工作； 4）熟练使用至少一种网站流量分析工具（Google Analytics、Webtrends、百度统计等），并掌握分析工具的部署、配置优化和权限管理； 5）精通一种或多种数据挖掘算法（如聚类、回归、决策树等）； 6）熟悉维基编辑者优先； 7）使用软件的要求； （7.1）掌握数据分析、挖掘方法，具备使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具处理和分析较大量级数据的能力； （7.2）能够综合使用各种数理统计、数据分析、制表绘图等软e799bee5baa6e997aee7ad94e78988e69d8331333337373730件进行图表、图像以及文字处理；（7.3）掌握常用的数据统计、分析方法，有敏锐的洞察力和数据感觉，优秀的数据分析能力； （7.4）能够综合使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘、制表绘图等软件进行具有基本数据美感的图表、图像以及文字处理 。 三、 数据库语言 1）熟悉Linux操作系统及至少一种脚本语言(Shell/Perl/Python)； 2）熟练掌握C/C++/Java中的一种，有分布式平台（如Hadoop）开发经验者优先； 3）熟悉数据库原理及SQL基本操作； （3.1）了解Mysql，postgresql，sql server等数据库原理，熟悉SQL，具备很强的学习能力，写过程序，会perl，python等脚本语言者优先； （3.2）熟练应用mysql的select，update等sql语句； 4）熟悉sql server或其他主流数据库，熟悉olap原理； 5）熟悉Oracle或其他大型数据库。四、 思维能力等方面 1）具备良好的行业分析、判断能力、及文字表达能力； 2）沟通、协调能力强，有较高的数据敏感性及分析报告写作能力； 3）理解网站运营的常识，能从问题中引申出解决方案，提供设计改进建议； 4）具有良好经济学、统计学及相关领域的理论基础，熟悉数理统计、数据分析或市场研究的工作方法，具有较强的数据分析能力； 5）熟悉数据分析与数理统计理论，具有相关课程研修经历。五、 其他要求 1）较强的英文听说读写能力，英语6级以上；2）文笔良好； 3）了解seo,sem优先； 4）知识要求：同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文名称；具备互联网产品设计知识； 5）具有深厚的数据分析、数据挖掘理论知识，深入了解相关技术；能熟练使用至少一种统计分析或数据挖掘工具。
大数据分析师负责了解海量数据集中揭示的趋势和见解。公司通常聘请大数据分析师来帮助您做出决策或改善业务实践。本指南逐步介绍了成为大数据分析师的必要步骤，并包含详细的职位描述，薪资信息和未来的职位前景。 启动大数据分析师职业的三个步骤 步骤1：获得信息技术，计算机科学或统计专业的学士学位 辅修或研究应用统计或数据分析。还要参加强调项目管理和数据库管理的计算机科学课程。寻找熟悉大数据分析师职业道路的顾问或职业顾问。 步骤2：获得大数据分析师的经验 如果您没有任何经验，则很难获得大数据分析师的职位。在学校实习是获得宝贵经验的好方法，并将有助于您洞悉其他技能的发展和培训。即使如此，大多数从事技术职业的人在这种情况下还是从入门级职位开始的，包括诸如统计助理或技术员之类的职位。这些工作将提供宝贵的在职培训和经验。参加尽可能多的内部培训课程，尤其是有关分析软件程序和大数据管理的课程。经验，知识和学习意愿将帮助您提高到想7a64e58685e5aeb931333433623835要的水平。 步骤3：提升您的职业生涯-考虑硕士学位或证书课程 更高的学位将提供更多的就业机会和职业发展途径。雇主希望应聘者具有一系列知识并熟悉最新技术和工具。考虑一下数据科学，数据分析或大数据管理的硕士学位。这些程序通常将提供该领域专家提供的最新软件程序。许多大学与公司合作创建团队任务，实习和顶峰项目：这将在获得高级学位的同时获得宝贵的现实经验。 什么是大数据分析师? 大数据分析师可以获取数据并使用它来帮助公司做出更好的业务决策。大数据分析师获取有关特定主题的信息，然后进行解释，分析并在综合报告中提出发现。许多不同类型的企业使用大数据分析师来帮助收集和分析数据。作为专家，经常需要大数据分析师使用他们的技能和工具来提供有竞争力的分析师并确定行业内的趋势。 大数据分析师类似于数据科学家，但通常不负责创建用于数据发现和采集的算法。大数据分析师通常不会发现自己创建数据项目，而是使用现有工具，系统和数据集来解决特定的业务任务。两种职业都有一个共同的目标：发现如何使用信息来回答问题和解决问题，从而为其业务/行业造福。 大数据分析师做什么? 大数据分析师将数字，趋势和轨迹转化为可消化和可访问的信息。企业收集数据(即销售数据，库存，市场研究，利润率，物流和运输成本)。大数据分析师的工作是获取数据并将其用于帮助公司做出更好的业务决策。通常，大数据分析师的主要目标是解决使公司付出代价的问题，并帮助制定扩展业务的决策。 大数据分析师的基本工作职能包括：1)估计市场份额;2)为市场确定新材料的价格;3)降低运输成本;4)销售时间和5)弄清楚何时雇用或减少劳动力。 大数据分析师负责收集，处理和分析数据。大数据分析师使用系统的技术，标准公式和方法来分析相关信息。然后，他们通常会准备报告，详细说明其分析结果。 大数据分析师可能会执行基本统计信息，例如特定时间段内特定产品的变化和平均值。他们还可以预测产量并解释一组连续数据的潜在频率分布。他们在完成任务时会使用标准的收集，分析和报告方法。大数据分析师始终保护组织的数据，确保数据结果产生一致的，可重复使用的指南。 大数据分析师职位描述 1、找出正在询问的问题，并找出是否可以用数据回答这些问题。 2、通过收集和分析数据以及设计报告来确定技术问题。 3、确定新的数据来源和方法以改善数据收集，分析和报告。 4、收集，分析和报告数据以满足业务需求。 5、区分趋势和模式。 6、以全面，可重复的方式报告数据。 成为大数据分析师所需的技能 像业务分析员一样，数据分析员通常拥有精通的技术技能，并具有丰富的行业知识。他们对组织的各种数据库和数据源之间存在的关系有完整的了解。他们使用复杂的查询语句以及高级数据库工具和技术来获取信息。 分析技能：大数据分析师处理大量数据，包括：事实，数据和数字分析。他们需要查看数据并进行分析以得出结论。 沟通技巧：大数据分析师介绍他们的发现，并将数据转换为易于理解的文档或报告。他们需要清楚地书写和说话，并能够将复杂的想法传达为易于理解的术语。 批判性思维：大数据分析师必须查看数字，趋势和数据，以便得出结论。 注意细节：数据准确。数据分析人员必须确保自己的分析专心以得出正确的结论。 数学技能：大数据分析师需要数学技能才能处理数字数据。 技术技能/工具：大数据分析师必须具备许多技术技能和计算机程序才能熟练掌握。其中一些包括：SQL，XML，Javascript，R，Python，SAS，Hadoop和其他机器学习程序。 大数据分析师薪水 大数据分析师的平均工资为每年57,261美元。影响工资的因素有很多，包括学历，工作经验，证书和专业组织的参与度。在担任该职位的前五到十年中，薪水有所增加，但是任何其他经验对薪资影响不大。一旦拥有超过10年的职业经验，大多数人就会从事其他工作，例如数据工程师，数据架构师或数据科学家。 大数据分析师工作前景 从2014年到2024年，包括大数据分析师在内的计算机和信息研究科学家的就业人数预计将增长11%，快于所有职业的平均水平。计算机科学家可能会享有出色的工作前景，因为许多公司报告称很难找到这些高技能的工人。许多公司仍在努力全力解决人才短缺问题，并希望在今年赶上其他市场时看到更多的团队加入。相关推荐如何成为大数据分析师进阶指南大数据分析的原理和潜力企业使用大数据分析的10种关键技术大数据分析技术的发展趋势大数据分析技术应用领域有哪些如何学习大数据分析大数据分析能干什么大数据分析太难了学的想哭哪些人适合学大数据分析
在大城市打拼，每天早出晚归，赶公交挤地铁，我们人生的3/5的时间都花在了路上和工作上，除去睡眠，真正属于我们自己的业余时间真的是少之又少。然后职场竞争激烈，不进则退，于是乎，想高效地学习数据分析，算是个人专业技能的提升，为日后的跳槽或转行做好铺垫。不过，如何明晰地规划好自己的学习时间，让自己有的放矢地一步一步掌握数据分析师的各项基本技能？这是一个值得思考好和计划好的事情。总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数e79fa5e9819331333431343736据。如果是实在不懂，还可以去网上找些视频课程看。切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。
1、懂业务。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，若脱离行业认知和公司业务背景，分e68a847a6431333363373233析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。4、懂工具。指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，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
数据分百析师要学会数据分析思维、编代码、懂数据库、统计、数据、等技能，还要懂业务、懂管理等。而且作为数据分析度师，Excel是必备技能。个人以为要成为问一名优秀的数据分析师，除了应具备专业知识外，成熟的人格、宽泛的视野也是必答须要具备的。
所谓数据分析师，是指不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。因此，想要成为一名优秀的数据分析师，应用数学、统计学、数来量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景是不可少的。其次，作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构源建，至少掌握一门编程语言。此外，想要成为一名优秀的数据分析师，还得考虑数据分析的应用，这就需要学习专业本身的zhidao同时还能补充些其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。 本回答被网友采纳
第一、对于任何的数据分析来说，首要的就是数据采集，一些移动客户端中的数据进行快速而又广泛的搜集，同时它还能够迅速的将一些其他的平台中的数据源中的数据导入到该工具中，对数据进行清洗、转换、集成等，从而形成在该工具的数据库中或者是数据集市当中，为联系分析处理和数据挖掘提供了基础。 第二、数据在采集之后，大数据分析的另一个技术数据存取将会继续发挥作用，方便用户在使用中储存原始性的数据，再有就是基础性的架构，比如说运储存和分布式的文件储存等，都是比较常见的一种。 第三、数据处理可以说是该软件具有的最核心的技术之一，面对庞大而又复杂的数据，运用一些计算方法或者是统计的方法等对数据进行处理，包括对它的统计、归纳、分类等，从而能够让用户深度的了解到数据所具有的深度价值。 第四、统计分析可以帮助用户分e799bee5baa631333433623738析出现某一种数据现象的原因是什么，差异分析则可以比较出企业的产品销售在不同的时间和地区中所显示出来的巨大差异，以便未来更合理的在时间和地域中进行布局。第五、某一种数据现象和另外一种数据现象之间存在怎样的关系，此外，聚类分析以及主成分分析和对应分析等都是常用的技术，这些技术的运用会让数据开发更接近人们的应用目标。亿信ABI 是一款融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据采集等核心功能而打造的全能型数据分析平台。
数据分析基础战略管理量化经营量化投资 本回答由提问者推荐