數據分析需要學哪些？

一般來說，數據分析需要學習統計學和sql，同時還需要學習一些計算機語言、數據可視化以及數據挖掘方面的知識。

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數據分析需要學哪些知識？

1. 數據挖掘

所謂數據挖掘就是去尋找數據、挖掘數據，從大量的數據中學會尋找出自己需要的數據，這樣才能夠為數據分析做好前提準備。所以我們在學習數據挖掘的時候一定要注重基本功，這樣才能成為一個出色的數據挖掘師。

2. 數據可視化

在前面我們提到了Python和r語言，掌握了其中的基礎，我們還需要學習數據可視化這個技能，數據可視化就是將數據分析結果用很簡單的方式呈現出來，數據可視化的目的就是能夠讓客戶或者普通人能夠看懂數據的分析結果。

3. 計算機語言

數據分析使用的語言只有兩種，就是Python和R語言，并非是C語言或者Java語言。Python的基本語法一定要掌握好，學會使用Python爬蟲獲得數據，這樣能夠做好數據挖掘。而r語言就是為了統計而產生的語言，通過掌握r語言的基礎語法和數據建模來對數據進行統計，從而方便數據分析的進一步分析工作。

4. 統計學以及sql

這兩個屬于數據分析師的必備技能。任何一個數據分析師必須要掌握這兩個技能，而統計學是往業務方面發展的，sql是往技術方面發展的，這兩個技能可以根據自己想要發展的方向進行重點學習，當然，這些技能都是要學扎實的。sql是一定要會的，不管是運營、產品經理、互聯網行業一定要學會sql，就目前而言，任何一個知名的互聯網公司的產品經理都會sql。

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數據分析方法

1. 列表法

將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利于發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中注明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。

2. 作圖法

作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動制表和用程序自動生成，其中用程序制表是通過相應的軟件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調查的數據輸入程序中，通過對這些軟件進行操作，得出最后結果，結果可以用圖表或者圖形的方式表現出來。圖形和圖表可以直接反映出調研結果，這樣大大節省了設計師的時間，幫助設計者們更好地分析和預測市場所需要的產品，為進一步的設計做鋪墊。同時這些分析形式也運用在產品銷售統計中，這樣可以直觀地給出最近的產品銷售情況，并可以及時地分析和預測未來的市場銷售情況等。所以數據分析法在工業設計中運用非常廣泛，而且是極為重要的。