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数据分析师需要学什么 数据分析软件有哪些

时间:2019-08-12 11:28:36   已访问:530次
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越来越多的企业需要专业的数据分析师,因为数据分析师可以对项目提出合理的建议,并做出正确的决策,所以数据分析师是很重要的。现在对数据分析师的需求越来越大,越来越多的人想加入数据分析师这一行业,数据分析师需要学什么?数据分析软件有哪些呢?

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数据分析师需要学什么?

1)统计学知识。

这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。差不多应该是理工科的高等数学的知识,甚至还高一点儿。要能够建模,要不然你分析出来的结果离实际相差十万八千里的话,估计要不了几天,你就会被卷铺盖走人了。当然,做个一般的大数据分析师,就不会涉及到很深的高等数学知识了,但要做一个牛B的大数据分析师,还是要学习学习再学习。

2)把EXCEL玩熟悉。

当然不需要掌握的高大全,也得要掌握常用的函数,比如重点包括但不限于sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,时间转换,透视表,各种图表做法等之类的。如果数据量不算是特别大的话,Excel能够解决很多问题。比如,筛选部分赃数据,排序,挑选满足条件的数据等等。

3)分析思维的练习。

比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析,了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全,但一定要了解一些。

4)数据库知识。

大数据大数据,就是数据量很多,Excel就解决不了这么大数据量的时候,就得使用数据库。如果是关系型数据库,比如Oracle、mysql、sqlserver等等,你还得要学习使用SQL语句,筛选排序,汇总等等。非关系型数据库也得要学习,比如:Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等,起码常用的了解一两个,比如Hbase,Mongodb,redis等。

5)业务学习。

其实对于大数据分析师来说,了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用,不了解业务,可能你分析的结果不是别人想要的。

6)开发工具及环境。

比如:Linux OS、Hadoop(存储HDFS,计算Yarn)、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具Java、python等等语言工具。

数据分析软件有哪些?

一、Excel

Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

1、数据透视功能

2、统计分析

3、图表功能

4、高级筛选

5、自动汇总功能

6、高级数学计算

二、SAS软件

SAS是全球最大的软件公司之一,是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。主要优点如下:功能强大,统计方法齐,全,新;使用简便,操作灵活;提供联机帮助功能。

三、R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。

主要优点如下:数据存储和处理系统、数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)、完整连贯的统计分析工具、优秀的统计制图功能

简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能

与其说R是一种统计软件,还不如说R是一种数学计算的环境,因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。

R是一个免费的自由软件,它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本,都是可以免费下载和使用的。在R主页那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块,其他外在模块可以通过CRAN获得。

四、SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件。

主要优点如下:、操作简便、编程方便、功能强大、数据接口、模块组合、针对性强:

五、Python

Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。

主要优点如下:简单、易学、速度快、高层语言、可移植性、解释性


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