初级数据分析需要哪些技能？
对于初级数据分析师，需要掌握的核心技能有以下5点：业务是核心，围绕着业务周围的是需要掌握的5项技能。ExcelExcel简单易用，功能强大，熟练使用Excel是数据分析必备的技能。对于初级数据分析来说，可能很多时间会去做报表，所以Excel更加重要。Excel分三块：Excel公式、数据透视表和Excel图表。
1、常用Excel公式2、数据透视表3、Excel数据图表SQL对于数据分析师来说，跟数据打交道，有时候可能需要些SQL，所以掌握一些常用的SQL命令也是必须的。统计学统计学是一个数据分析师的核心功底，掌握一些统计学知识是必要的。SPSS对于有些统计分析方法，例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析等，Excel无法实现，通过SPSS可以轻松搞定。
大数据分析应该掌握哪些基础知识？
1，计算机语言：python语言，Java语言二选一。！提示（想要处理千万级别的数据量，还是得会Java语言）2，基本的高数知识，线性代数知识，概率论知识。3，对常用的数据类型要能进行灵活转换，数据结构是基础。4，数据处理，万级数据量，可以选择使用Excel。十万级数据量可以使用python。更大数据量使用Java处理。
做一名数据分析师，需要掌握哪些技术与知识？
数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理，更加注重业务，对业务能力要求比较高；一种偏向数据挖掘，更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。这两种方向共同需要的技术面，按照数据分析入门的标准来写：1. SQL（数据库）2. 统计学基础3.Python或者R的基础理解数据库，如MySQL，PostgreSQL，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。
理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。还要掌握数据整理、可视化和报表制作等。Python 基础语法（一）：https://www.toutiao.com/i6534539018095297037/Python 基础语法（二）：https://www.toutiao.com/i6534540235605279240/Python 基础语法（三）：https://www.toutiao.com/i6534541298626462215/更多学习资料可到我的头条号查找。
如果要学习数据分析，要首先掌握哪些理论知识？
你好，作为一名数据分析的从业者，我来说说我的看法。数据分析是目前比较火的学习方向，很多人都有学习数据分析的想法，但由于数据分析需要大量的理论知识学习，也给很多想学习数据分析的人设了一道障碍。数据分析的理论知识可以从两个方面进行学习。第一个，基础数据分析的理论知识。主要包括高数，概率论，统计学等知识。我们进行数据分析之前会有一些常规的数据分析处理工作。
例如探索性数据分析，抽样分析， 分组分析，相关系数分析，还有一些特征选择，统计量的计算等等。这些基本的数据分析大多数是依靠统计学，概率学等基础知识为依靠的，同时这些知识点也为了第二个进阶阶段学习做基础支撑的。第二个，进阶数据分析理论知识。主要包括了，高数，线代，矩阵，最优化理论等等。因为数据分析后半部分我们需要对数据进行建模，需要用到一些算法的知识。
一些基础理论包括梯度下降法，牛顿法，矩阵分解，降维，和一些算法包括决策树，贝叶斯理论，svm，聚类等等知识点。这些理论知识点学习有一定难度，算是数据分析进阶部分，更有偏向数据挖掘的知识点。希望我的回答能对你有所帮助，你也可以关注我，我们一起讨论数据分析知识。我是@IT人渝村阿泽 专注分享IT知识和求职。
想做数据分析工作，大学阶段应重点关注哪些知识学习和能力培养？
谢邀，最近也是校招季，就说一点实际的吧，列举一些需要掌握的内容第一阶段：Excel每一位数据分析师都脱离不开Excel。这一阶段主要就是学习Excel的透视表、函数等等操作，能够使用excel进行简单的数据分析与可视化报告。第二阶段：SQL数据库语言作为数据分析人员，我们首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此你可以不会R，不会python，但是你不能不会SQL。
主要了解数据库查询语言，where，因此你可以不会R，不会python，但是你不能不会SQL。主要了解数据库查询语言，where，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等。推荐书籍：《MYSQL必知必会》第三阶段：数据可视化数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。实际上除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据和观察数据。
除此此外，数据分析的大多时候都是要兜售自己的观点和结论的，而兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT和报表给老板看。可视化的工具有很多，这里我推荐Tableau（国外）或者FineBI（国内），FineBI是国产的用起来方便点。这两款都不要编程功底，实现起来简单，功能强大。推荐书籍：《用图表说话》-麦肯锡第四阶段：数理统计学这里我们需要从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发，到基本的统计分析（T检验、方差分析等），最后到商业常用的模型（回归分析、方差分析等），学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。
推荐书籍：《从零进阶 数据分析的统计基础》-曹正凤第五阶段：SPSSSPSS是统计分析入门软件，如果你想快速入门而又不想学习编程，我推荐使用SPSS。学习SPSS的重点并不在于软件本身，而是相关的统计学知识，这也是在前面建议你铺垫的，也就是你要学会怎样去分析“输入数据后，软件给你呈现的结果”。推荐书籍：《如虎添翼 数据处理的SPSS/SAS EG实现》-徐筱刚第六阶段：数据挖掘学习算法模型包括线性回归、逻辑回归、主成分分析、因子分析、聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、神经网络等，建议选择一门编程语言来学习。
Python或者R语言，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。推荐书籍：《笨方法学Python》《像计算机科学家一样思考》《Python数据科学手册》《利用Python进行数据分析》《数据科学入门》第七阶段：数据分析行业应用和数据分析思维对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。
Python爬虫和数据分析需要哪些知识储备，自学顺序是怎样的？
数据是决策的原材料，高质量的数据价值不菲，如何挖掘原材料成为互联网时代的先驱，掌握信息的源头，就能比别人更快一步。大数据时代，互联网成为大量信息的载体，机械的复制粘贴不再实用，不仅耗时费力还极易出错，这时爬虫的出现解放了大家的双手，以其高速爬行、定向抓取资源的能力获得了大家的青睐。爬虫变得越来越流行，不仅因为它能够快速爬取海量的数据，更因为有python这样简单易用的语言使得爬虫能够快速上手。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情，但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。基于python爬虫，我们整理了一个完整的学习框架：筛选和甄别学习哪些知识，在哪里去获取资源是许多初学者共同面临的问题。
接下来，我们将学习框架进行拆解，分别对每个部分进行详细介绍和推荐一些相关资源，告诉你学什么、怎么学、在哪里学。爬虫简介爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。这个定义看起来很生硬，我们换一种更好理解的解释：我们作为用户获取网络数据的方式是浏览器提交请求-
