大数据分析需要学习什么？
这个我有经验，我来答一下?♂️目前在我们数据行业内的日常用语中，数据分析和数据可视化这两个术语似乎已成为同义词。虽然说两者它都包含数据分析的内容，但实际上还是有一定的细微差别。就比如说数据分析：它更多的强调的是一个逻辑思维能力，强调的是一个探索性的过程，通常从特定的问题开始。它需要好奇心、寻找答案的欲望和很好的韧性，因为这些答案并不总是容易得到的。
而数据可视化分析：它就在数据分析的基础上涉及到数据的可视化展示，从单个图表到全面的仪表盘。借助有效的可视化显著减少了受众处理信息和获取有价值见解所需的时间。加快了数据分析的效率，但是不是什么样的可视化都能达到我们的目的，还需要具备很多必要的条件。简单来说：数据分析其实就是通过你的逻辑思维能力在一张普通的白纸上把一道数学题解答了出来，而数据可视化分析在于你不但把这道题解答了出来，还通过一些可视化工具把这个答案呈现的比较好看以及让局外人更容易理解～虽然两者存在着天然的差别。
但这并不是说两者永远不会和谐共处或者离和谐很远。其实在实际处理数据时，分析应该先于可视化输出，而可视化分析可能是呈现有效分析结果的一种好方法，两者在应用中存在着关联。所以在这里我个人能够提供给题主的意见是：想入行数据分析师这个方向，必须学习数据可视化技能！多一项把数据分析用可视化工具展现出来的技能不好吗？反正都是分析师，技多不压身哦～竞争力会大一些，而且还是现如今这种追求美的社会背景下～好看的图表呈现的数据，还是要比一堆枯燥的数字，文字要吸引人的多！！！！！那么要入行数据可视化分析，你要会什么技能？对于数据可视化分析师来说，他应该是多才多艺的，具有良好的数据收集和分析复杂数据的能力是必备条件，无论是叙述还是统计。
具体的话应该掌握以下几点：强大的分析能力良好的沟通及人际交往能力，才能建立良好的工作关系要具备在技术/非技术人员面前解释事物的能力有能力自主工作，也可在团队工作具备时间管理技能项目管理技能，与利益相关者进行规划、组织和协调项目的方方面面有能力处理压力和解决问题的能力积极自我激励，快速学习和创新的人掌握一些列数据可视化分析工具「重点掌握」除了基本的数据分析能力，你还要会什么技能？如果要选择数据可视化分析方向，你一定要了解可以借助哪些工具来展示你的数据分析结果?那么对于数据可视化分析来说，相关软件那么多，你如何选取最适合的工具才能做出最好的呈现效果，?下面?1. 专业图表类（Excel、BI图表、PPT等）适用人群：面向有数据可视化需求的对象使用难度：中等特点：需要有一定的基础，比较专业，适合有针对性的图表制作2. 开发工具类（Python、R语言等）适用人群：多为开发人员使用，技术方面有一定要求使用难度：较高特点：专业化可视化工具，会涉及到系统的编程开发，因为涉及到二次开发，所以个性化的程度比较高3. Saas版本在线工具（袋鼠云EasyV、阿里云DataV、腾讯Raydata等)适用人群：面向业务人员使用难度：简单特点：属于零编程类，操作简单，多面向业务人员，基于数据分析的一款可视化工具如何选择最合适的数据可视化工具？如果入职大型企业的数据可视化分析师后，你如果要进行数据分析，那肯定讲究的就是一个数据的时效性，所以数据可视化大屏分析工具的选用也是作为数据分析者也是必须掌握的一个技能之一。
所以在工具的选择上，其实个人还是推荐大家使用saas版的在线工具类，学习难度小，花费的时间成本低，就比如拿袋鼠云的数据可视化EasyV这个工具来说「以下纯属个人的免费试用体验」：免费试用链接也可以分享给大家?，可以自己体验看看效果如何：免费试用撮这里?️?https://easyv.dtstack.com/jiuqiEasyV它是一款数据可视化应用平台，使用者可以通过EasyV来更高效的实现数据可视化场景，而且它产品内有丰富的模版可以满足85%的真实的可视化场景需求，包括还有一些海量的自定义组件，样式精美，通过简单的“拖拉拽”动作即可根据自己需求来替换模板的单个组件。
除此之外还有很炫酷的3D地图还原了真实的世界，这个EasyV产品还涉及了动态面板以及交互功能，让静态的大屏可以根据自己的创意灵动起来。我们可以自己设置手机终端远程操作大屏，让汇报、讲解变得十分轻松。从袋鼠云官网扒下来的官方介绍：?EasyV - 袋鼠云 easyv.dtstack.com/jiuqiEasyV产品优势：EasyV内置丰富的场景模板，用户可依据模板进行项目交付、用户限制宽松、EasyV性价比更高产品特点：纯界面化操作、丰富的组件模板、多形态交互、多数据源支持、轻量易部署、自定义组件开发当然国内还有很多其他优秀的数据可视化工具?，我之前都一一试用体验过也写过一篇总结性的文章，大家有兴趣的话也可以去看看?2020年最好用的十大数据可视化平台，你值得拥有 最后想给大家分享一句话要想入行某一个行业，必须要学会行业的专业基本技能，这样你才有自己的核心竞争力，在职场上所向披靡。
零基础可以学大数据分析师吗？
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。首先，大数据分析技术是可以从零基础开始学起的，但是需要一个系统的学习过程。大数据分析的学习过程可以按照以下几个步骤进行规划：第一：数学及统计学基础。大数据分析目前有两种主要的分析手段，一种是采用机器学习方式，另一种是采用统计学方式，不论采用那种方式都需要掌握数学知识和一定的统计学知识。
虽然数学和统计学具有一定的难度，但是可以从基础部分开始学起，然后根据实验要求再逐步深入。第二：编程语言。大数据领域比较常见的编程语言包括Java、Python、Scala、R等，其中Python语言在数据分析领域的应用比较多，而且Python语言简单易学、功能强大，所以从Python开始学起也是个不错的选择。
Python语言的学习可以分成三个阶段，第一个阶段是学习基本的Python语法，第二个阶段可以学习各种库（Numpy、Scipy、Matplotlib等）的使用，第三个阶段进行场景分析。第三：大数据平台。目前比较常见的大数据平台是Hadoop、Spark，基于Hadoop的大数据应用生态已经趋于成熟，不少商用大数据平台也是基于Hadoop构建的，所以从Hadoop平台开始学起是不错的选择。
第四：参加实践。大数据分析涉及到的环节比较多，除了分析环节，还涉及到数据的采集、整理、存储和呈现，如果单纯的通过自学的方式来学习大数据将是一个比较漫长的过程，所以通过实践来学习大数据是比较不错的选择。最后，从事大数据分析岗位还需要具备一定的行业知识，未来行业知识将是大数据分析师的核心竞争力之一。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
