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数据分析需要学什么?

发布时间:2021.04.01 18:18:15

   许多企业在开发新产品,开拓新市场,进行新的投资,寻找新的客户时,都会选择使用数据分析来做出商业决策。实际上,数据分析师的工作就是把业务问题转化为数据问题,以便对数据进行客观的评价和比较。那么,数据分析需要学习些什么?接下来看看小编整理分享的吧。

数据分析需要学什么?

数据分析需要学习的技能:

1. Excel

提到Excel大家都不陌生,很多小白非常喜欢用Excel来进行数据分析。即使是专业的分析人员,他们也会使用Excel处理聚合数据。因为Excel具备非常多的优点,例如:

(1)使用方便

(2)简单易学

(3)能够查看每个步骤的结果

(4)无需编程基础

2. SQL语言

SQL(结构化查询语言)是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言,是关系数据库管理系统的标准语言。它具备很多优点,例如:

(1)速度快。输入你要进行的操作,仅需几秒,操作就能完成。

(2)不需要你具备很强的编程能力。

(3)语言简单易学。

3. 可视化工具

将数据可视化可以让人更加理解数据。人类都是视觉动物,图形往往比密密麻麻的文字更易于理解。在这里,我顺便给大家推荐几款好用的可视化工具:

(1)Cognos:Cognos拥有强大的数据库平台。但是Cognos并不适合小白,因为它需要用户有很好的数据分析基础。

(2)Tableau:Tableau的可视化功能非常能打,操作也简单。用户只需在简单配置,拖拖拽拽就可以完成数据分析。

(3)FineBI:Cognos和Tableau的确非常好用,但是它们是两款国外软件,相关的学习资料比较少。而FineBI是一款国内软件,我们可以在各大平台找到海量的学习教程。同时,运用FineBI进行部署非常方便。

4. Python

Tableau、FineBI这一类的可视化工具,的确可以自动生成报告。但是,如果想要进行更深入的探索,你需要学习Python来进行数据挖掘。

Python是一种面向对象的高级编程语言,主要用于Web以及应用程序的开发。Python拥有图形和可视化工具、以及扩展的分析工具包,能够更好地帮助我们进行数据分析。以下是Python的一些优点:

(1)语法清晰,简单易学。

(2)开源且免费。

(3)库量非常大。

5. SAS

SAS(统计分析软件)是一套模块化的大型集成应用软件系统。它由数十个专用模块构成,功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。因此,SAS能够对数据进行深层次的挖掘和分析。

6. Alteryx

Alteryx是一种自助服务分析工具。用户可以快速混合和准备数据,即便没有任何编程能力的人,也可以在Alteryx中构建数据工作流。同时,Alteryx的运行速度也非常快。使用拖放式工作流程和数据清理技术,仅需几分钟,你就能得到输出结果。以下是Alteryx的其他优点:

(1)能够融合数据。

(2)易于采购。

(3)可以建立工作流程。

7. “软”实力

光懂技术还不行,数据分析师还必须具备以下几种“软”技能:

(1)很强的沟通能力。如果数据分析师不能将自己的分析结果表达清楚,那么他的分析结果将一文不值。

(2)熟悉业务内容。我们学习数据分析的最终目的,就是就业。因此,每个数据分析师都必须做到熟悉业务。

(3)快准狠地分析出最佳解决方案。了解了业务之后,数据分析师要找出最有效的数据分析方法,来对数据进行分析。

   如今,人们越来越依赖于信息技术,大量的数据每天都在生成和存储。有多种数据来源——自动检测系统,传感器和科学仪器等等,不知道你是否意识到,每次从银行取款,购物,写博客,发微博都会产生新的数据,看来学习数据分析还是很重要的。通过小编以上的介绍,你知道数据分析需要学什么了吗?

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