数据分析需要学哪些语言，入门数据分析我应该学习什么编程语言

1，入门数据分析我应该学习什么编程语言

数据分析，和数据库·挂钩，建议学sql server。以后可以学甲骨文（全球大企业用的数据库）。如何一般（数模比赛用excel）的用该软件内的VBA宏编程。

入门数据分析我应该学习什么编程语言

2，大数据分析师应掌握哪种编程语言

当前正处在大数据时代背景下，大数据技术目前也正处在落地应用的初期，未来大数据的发展空间还是比较大的，所以学习大数据相关技术是个不错的选择。大数据编程语言的选择要根据具体的工作岗位来进行，目前大数据领域的工作岗位包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，除了大数据平台研发之外，其他岗位的人才需求量还是比较大的，尤其是大数据分析岗位。大数据应用开发岗位比较常见的编程语言包括Java、Python、Scala等，Java和Python是Hadoop平台比较常见的编程语言，而在Spark平台下，往往更多的选择是Scala语言。从应用的普遍性和功能性来说，在Hadoop平台下比较推荐采用Java语言，在Spark平台下比较推荐采用Scala语言。Java语言的生态比较健全，而且性能稳定，所以采用Java语言会降低一定的开发风险。大数据分析岗位比较常见的编程语言包括Python、R、Julia、Matlab、GO等语言，其中Python和R语言是比较常见的选择。Python语言随着大数据的发展，在近几年上升势头非常明显，在最新的TIOBE语言排行榜上已经排到了第三位，这是一个非常不错的成绩。Python语言语法简单、扩展性强、调整方便，而且Python语言自身具备强大的库支持（Numpy、Scipy、Matplotlib等），在进行数据分析时非常方便。另外，Python语言也是大数据运维岗位比较常见的选择，从这个角度来看，Python语言是大数据从业人员应该掌握的重点语言。

数据分析是用包括检查、清洗、转换和建模等方法对数据进行处理。其目的是探索有用的信息、给出有建设性的意见，从而辅助压制决策。数据挖掘是一个特别的数据分析技术，与传统的以纯描述为目的的技术相比，它专注于预测模型和对潜在知识的挖掘。

大数据分析师应掌握哪种编程语言

3，数据分析需要哪些知识

取决你是做一般分析还是深度分析，也取决于你的角色。目前国内各类数据类sass工具发展迅猛，如果只需要做一般分析，压根不需要专门去学sql等语言，找一款性入手快的工具就能够满足现在的需求了。比如ptengine、growingio、诸葛等。

cpda数据分析师师兄告诉你，数据分析师需要掌握的知识，可以划分如下1.初级分析师初级分析师是数据人员架构的基础组成部分，承担了数据工作中大多数最基础的工作，通常初级分析师的人员比例不应超过20%。初级分析师的定位是数据整理、数据统计和基本数据输出工作，服务的对象包括中、高级分析师和业务方等，对其素质的要求侧重于基本数据技能和业务常识。?数据工具要求。基本的excel操作能力和sql取数能力、与工作相关工具的使用技能，顺利完成数据抽取和整理等工作；基本数据输出能力，包括ppt、邮件、word等使用能力。?数据知识要求。理解日常数据体系内涉及的维度、指标、模型，辅助中、高级分析师进行专项工作并承担其中的部分工作。?业务知识要求。理解基本业务知识，能把业务场景和业务需求分别用数据转换和表达出来。2.中级分析师中级分析师是数据人员架构中的主干。中级分析师承担着公司的专项数据分析工作，如各业务节点的项目类分析、专题报告等。通常中级分析师的人员比例在40%～60%之间。中级分析师的定位是数据价值挖掘、提炼和数据沟通落地，服务的对象主要是业务方，除此之外还可能参与高级分析师的大型项目并独立承担其中的某个环节。因此要求中级分析师对专项数据技能、业务理解及推动能力的要求较高。 ?数据工具要求。熟练使用数据挖掘工具、网站分析工具。 ?数据知识要求。了解不同算法和模型的差异点及最佳实践场景，根据工作需求应用最佳的实践方案。?业务知识要求。深度理解业务知识，具有较强的数据解读和应用推动能力。3.高级分析师高级分析师职位通常是数据职能架构中的火车头，承担了企业数据方向的领导职能。高级分析师的人员比例在20%～40%之间。高级分析师的定位是企业数据工作方向规则体系建设、流程建设、制度建设等，服务对象通常是业务及企业领导层。因此要求其除了要具备中级分析师的基本能力外，还需要具备宏观规划、时间把控、风险管理、效果管理、成本管理等项目管理能力。?高级分析师需要能搭建企业数据体系，并根据企业发展阶段提出适合当前需求的数据职能和技术架构方案。 ?高级分析师需要规划出所负责领域内数据工作方向、内容、排期、投入、产出等，并根据实际工作进行投入与产出分析，同时做好数据风险管理。?高级分析师需要实时跟进项目的进度，监督数据项目落地执行，并通过会议、汇报、总结、阶段性目标、kpi等形式做好过程控制和结果控制。低、中、高级不同职位层次数据分析师的能力要求如图所示。注意，图像越向外代表对其相应能力的要求越高，反之则要求越低。

数据分析需要哪些知识

4，数据分析师需要学习哪里内容

1、数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。所以数据分析并非一定要数学能力非常好才能学习，只要看你想往哪个方向发展，数据分析也有偏“文”的一面，特别是女孩子，可以往文档写作这一方向发展。2、分析工具对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，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）视情况而定。对于数据挖掘工程师……嗯，会用用Excel就行了，主要工作要靠写代码来解决呢。3、编程语言对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。4、业务理解业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，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。业务能力是优秀数据分析师必备的，如果你之前对某一行业已经非常熟悉，再学习数据分析，是非常正确的做法。刚毕业没有行业经验也可以慢慢培养，无需担心。4、逻辑思维这项能力在我之前的文章中提的比较少，这次单独拿出来说一下。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，逻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。5、数据可视化数据可视化说起来很高大上，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，所以我认为这是一项普遍需要的能力。对于初级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，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。对于数据挖掘工程师，了解一些数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题。6、协调沟通对于初级数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力很重要。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。对于数据挖掘工程师，和人沟通技术方面内容偏多，业务方面相对少一些，对沟通协调的要求也相对低一些。7、快速学习无论做数据分析的哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。快速学习非常重要，只有快速进入这一行业，才能抢占先机，获得更多的经验和机会。如果你完全零基础想要尽快进入数据分析行业，选择一家专业的大数据培训机构是个不错的选择。缩短学习周期，提高学习效率，时间即金钱！

技能不太清楚，主要还是看个人能力了，但它所涵盖的素养听多听重要的数据分析师的基本素质如下：一态度严谨负责严谨负责是seo数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，seo数据分析师可以说是企业的医生，他们通过企业运营数据的分析，为企业寻找症结以及问题。一名合格的seo数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应该受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对seo数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后做所做的数据分析结果都受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前失去了信任。所以，作为一名seo数据分析师就必须有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。二好奇心强烈好奇心人皆有之，但是作为seo数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在seo数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的seo数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。三逻辑思维清晰除了一颗探索真相的好奇心，seo数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方想。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正厘清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。四擅长模仿在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿也是提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成果的模仿需要领会他人方法的精髓。理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的只是，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。五用于创新通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的方法，甚至要有所创新。创新是一个优秀seo数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好的解决所面民的新问题的。这些素质能力不是说有就有的，需要慢慢培养形成，不能一蹴而就。希望可以解决你的问题。。。。

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