数据分析需要掌握哪些知识呢?

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。

数据分析需要掌握哪些知识?

需要学习的基础技能需求如下：

(1) SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理；

(2)会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示(3)会用脚本语言进行数据分析，Python or R；

(4)有获取外部数据的能力，如爬虫；

(5)会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；

(6)熟悉常用的数据挖掘算法:回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等；

需要学习的理论基础如下：

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，检验及解读数据。

数据分析需要学哪些

数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容。

数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的SQL基础。

SAS、Matlab、SPSS这些工具经常有人推荐，我要说的是在互联网公司一般都用不上。做可视化的Tableau，统计分析的友盟、百度统计，还有像我们神策分析等。对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《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。

数据分析师就业前景

1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。

2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。

3、薪资待遇高1到2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。

4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。

财务分析至少需要什么些数据

财务分析需要资产负债表、利润表、现金流量表和所有者权益变动表。如果上年度资产负债表规定的各个项目的名称和内容与本年度不一致，应对上年年末资产负债表各项目的名称和数字按照本年度的规定进行调整，填人本表“年初余额”栏内。

财务分析可以到CDA进行详细的了解。CDA及其认可的教育机构持续输出CDA价值，已与国内外100多家企业达成了合作，包括中国移动、中国联通、中国电信、中国银行、招商银行、工商银行、渣打银行、中国人寿、 苏宁集团总部、华为、 国家电网、奔驰、宝马、咪咕集团、重庆统计局等；已开展了四届中国数据分析师行业峰会（CDA SUMMIT）， 每届参会人数3000多人； 已举办各类型公开课、沙龙会议等活动共1000多期。

CDA数据分析研究院为工信部指导下的“中国大数据生态产业联盟”理事会成员， 分管教育事业，也是“中国成人教育协会”成人教育培训机构工作委员会理事单位。