数据分析需要掌握些什么知识?

统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功，内功不扎实，学再多都是徒劳。

掌握统计学，我们才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用，开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。

 如果我们要做数据挖掘师，数据能力是我们吃饭的饭碗。

如果你没有数学能力，用现成的模型也好，模块也好，也能做，但一定会影响你的技术提升，当然更影响你的职位晋升。

业务方向

大家在招聘网站中搜索数据分析的职位，大概分为两类：辅助业务的数据分析职位和数据分析师职位。

1)辅助业务的数据分析：一般在零售业里职位设置较多，该职位一定要对业务烂熟于心，对业务有长时间的积淀和理解，用数据发现业务流程中的问题，并提出合理化的解决方案，分析数据是为整个商业逻辑去做支撑。细分职位包括：市场调查、行业分析和经营分析三类。

2)数据分析师：业务方向的数据分析师，该职位招聘时一定前面有一个限定词，什么数据分析师，归结起来分为三类：产品数据分析师，运营数据分析师和销售数据分析师。

技术方向

技术方向主要指数据挖掘方向，分为三类：数据挖掘工程师(机器学习)、数据仓库工程师(构架师)和数据开发工程师。在互联网和金融行业岗位设置较多

普遍来说：技术方向的基础岗的工资薪酬要比业务岗的薪酬高一个等级，但是做到管理岗的话，在中国，业务岗的薪酬比技术岗的薪酬要高。

数据分析需要学习以下几点：

一、统计学。二、编程能力。三、数据库。四、数据仓库。五、数据分析方法。六、数据分析工具。

想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：

1.python、SQL、R语言

这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。

2.业务能力

数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长，所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。

当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容，以后想要有更好的发展，还需要学习更多的技能，例如企业管理，人工智能等。


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