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學數據分析需要學的知識詳解（一）
2018-12-14
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在學習某種技能的時候，我們首先需要知道自己的目的是什么，學了這個技能能夠解決什么問題，想必大家在學習技能的時候已經有了自己的想法。就比如說現在很多人想學數據分析知識。學數據分析知識需要制訂一個目標，我們在學習之前首先要了解這方面的知識的架構，只有明確了知識的體系，我們才能夠有目的有計劃地學習數據分析。那么數據分析需要學習什么知識呢？下面就由小編為大家一一道來。


在學數據分析之前，我們首先要明確知識架構，我們可以去網站上搜索數據分析師需要掌握的技能是什么，然后我們對數據分析師所需要的技能進行針對性的學習，這樣總比盲目的學習要好的多。一般來說，數據分析師需要的技能就是這些：需要掌握SQL數據庫的基本操作，同時掌握基本的數據管理。會用Excel和SQL做基本的數據提取、分析和展示；會用腳本語言進行數據分析，Python或者R；有獲取外部數據的能力加分，比如爬蟲；會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告；熟悉常用的數據挖掘算法（數據分析算法包括回歸分析、決策樹、分類、聚類方法等）。這些技能掌握了，就能夠入門數據分析師了。


一般來說，數據分析師有兩種，第一種就是需要獲取外部的數據分析師，第二種就是不需要獲取外部數據的數據分析師。這兩種數據分析師需要學的東西還是有所差別的，首先，需要獲取外部數據分析師需要學習，而不需要獲取外部數據分析師需要學習python基礎知識、python科學計算包（科學計算包分為pandas、numpy、scipy、scikit-learn）、數據挖掘基本算法（算法有分類、聚類）、模型優化（特征提取）、SQL語言、數據可視化、統計學基礎、回歸分析方法等知識，我們不難看出需要獲取外部數據分析師比不需要獲取外部數據分析師多學了一個Python爬蟲知識。由此可見，學會了爬蟲知識就能夠有更大的能力，那么這些知識怎么學習呢？


數據分析師需要學習的知識是挺多的，所以我們需要多多的用心，畢竟數據分析師的知識比較多，也很實用，所以我們在學習上面知識的時候一定要穩練基本功，這樣才能夠成為一名合格的數據分析師。由于篇幅問題小編就給大家介紹到這里了，我們會在后續的內容里為大家詳細解釋這些知識。最后感謝大家的閱讀。


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