数据分析需要掌握哪些知识? 数据分析需要掌握些什么知识?

作者&投稿:局苑 (若有异议请与网页底部的电邮联系)

Java基础语法

  1. · 分支结构if/switch

  2. · 循环结构for/while/do while

  3. · 方法声明和调用

  4. · 方法重载

  5. · 数组的使用

  6. · 命令行参数、可变参数

IDEA

  1. · IDEA常用设置、常用快捷键

  2. · 自定义模板

  3. · 关联Tomcat

  4. · Web项目案例实操

面向对象编程

  1. · 封装、继承、多态、构造器、包

  2. · 异常处理机制

  3. · 抽象类、接口、内部类

  4. · 常有基础API、集合List/Set/Map

  5. · 泛型、线程的创建和启动

  6. · 深入集合源码分析、常见数据结构解析

  7. · 线程的安全、同步和通信、IO流体系

  8. · 反射、类的加载机制、网络编程

Java8/9/10/11
新特性

  1. · Lambda表达式、方法引用

  2. · 构造器引用、StreamAPI

  3. · jShell(JShell)命令

  4. · 接口的私有方法、Optional加强

  5. · 局部变量的类型推断

  6. · 更简化的编译运行程序等

MySQL

  1. · DML语言、DDL语言、DCL语言

  2. · 分组查询、Join查询、子查询、Union查询、函数

  3. · 流程控制语句、事务的特点、事务的隔离级别等

JDBC

  1. · 使用JDBC完成数据库增删改查操作

  2. · 批处理的操作

  3. · 数据库连接池的原理及应用

  4. · 常见数据库连接池C3P0、DBCP、Druid等

Maven

  1. · Maven环境搭建

  2. · 本地仓库&中央仓库

  3. · 创建Web工程

  4. · 自动部署

  5. · 持续继承

  6. · 持续部署

Linux

  1. · VI/VIM编辑器

  2. · 系统管理操作&远程登录

  3. · 常用命令

  4. · 软件包管理&企业真题

Shell编程

  1. · 自定义变量与特殊变量

  2. · 运算符

  3. · 条件判断

  4. · 流程控制

  5. · 系统函数&自定义函数

  6. · 常用工具命令

  7. · 面试真题

Hadoop

  1. · Hadoop生态介绍

  2. · Hadoop运行模式

  3. · 源码编译

  4. · HDFS文件系统底层详解

  5. · DN&NN工作机制

  6. · HDFS的API操作

  7. · MapReduce框架原理

  8. · 数据压缩

  9. · Yarn工作机制

  10. · MapReduce案例详解

  11. · Hadoop参数调优

  12. · HDFS存储多目录

  13. · 多磁盘数据均衡

  14. · LZO压缩

  15. · Hadoop基准测试

Zookeeper

  1. · Zookeeper数据结果

  2. · 内部原理

  3. · 选举机制

  4. · Stat结构体

  5. · 监听器

  6. · 分布式安装部署

  7. · API操作

  8. · 实战案例

  9. · 面试真题

  10. · 启动停止脚本

HA+新特性

  1. · HDFS-HA集群配置

Hive

  1. · Hive架构原理

  2. · 安装部署

  3. · 远程连接

  4. · 常见命令及基本数据类型

  5. · DML数据操作

  6. · 查询语句

  7. · Join&排序

  8. · 分桶&函数

  9. · 压缩&存储

  10. · 企业级调优

  11. · 实战案例

  12. · 面试真题

Flume

  1. · Flume架构

  2. · Agent内部原理

  3. · 事务

  4. · 安装部署

  5. · 实战案例

  6. · 自定义Source

  7. · 自定义Sink

  8. · Ganglia监控

Kafka

  1. · 消息队列

  2. · Kafka架构

  3. · 集群部署

  4. · 命令行操作

  5. · 工作流程分析

  6. · 分区分配策略

  7. · 数据写入流程

  8. · 存储策略

  9. · 高阶API

  10. · 低级API

  11. · 拦截器

  12. · 监控

  13. · 高可靠性存储

  14. · 数据可靠性和持久性保证

  15. · ISR机制

  16. · Kafka压测

  17. · 机器数量计算

  18. · 分区数计算

  19. · 启动停止脚本

DataX

  1. · 安装

  2. · 原理

  3. · 数据一致性

  4. · 空值处理

  5. · LZO压缩处理

Scala

  1. · Scala基础入门

  2. · 函数式编程

  3. · 数据结构

  4. · 面向对象编程

  5. · 模式匹配

  6. · 高阶函数

  7. · 特质

  8. · 注解&类型参数

  9. · 隐式转换

  10. · 高级类型

  11. · 案例实操

Spark Core

  1. · 安装部署

  2. · RDD概述

  3. · 编程模型

  4. · 持久化&检查点机制

  5. · DAG

  6. · 算子详解

  7. · RDD编程进阶

  8. · 累加器&广播变量

Spark SQL

  1. · SparkSQL

  2. · DataFrame

  3. · DataSet

  4. · 自定义UDF&UDAF函数

Spark Streaming

  1. · SparkStreaming

  2. · 背压机制原理

  3. · Receiver和Direct模式原理

  4. · Window原理及案例实操

  5. · 7x24 不间断运行&性能考量

Spark内核&优化

  1. · 内核源码详解

  2. · 优化详解

Hbase

  1. · Hbase原理及架构

  2. · 数据读写流程

  3. · API使用

  4. · 与Hive和Sqoop集成

  5. · 企业级调优

Presto

  1. · Presto的安装部署

  2. · 使用Presto执行数仓项目的即席查询模块

Ranger2.0

  1. · 权限管理工具Ranger的安装和使用

Azkaban3.0

  1. · 任务调度工具Azkaban3.0的安装部署

  2. · 使用Azkaban进行项目任务调度,实现电话邮件报警

Kylin3.0

  1. · Kylin的安装部署

  2. · Kylin核心思想

  3. · 使用Kylin对接数据源构建模型

Atlas2.0

  1. · 元数据管理工具Atlas的安装部署

Zabbix

  1. · 集群监控工具Zabbix的安装部署

DolphinScheduler

  1. · 任务调度工具DolphinScheduler的安装部署

  2. · 实现数仓项目任务的自动化调度、配置邮件报警

Superset

  1. · 使用SuperSet对数仓项目的计算结果进行可视化展示

Echarts

  1. · 使用Echarts对数仓项目的计算结果进行可视化展示

Redis

  1. · Redis安装部署

  2. · 五大数据类型

  3. · 总体配置

  4. · 持久化

  5. · 事务

  6. · 发布订阅

  7. · 主从复制

Canal

  1. · 使用Canal实时监控MySQL数据变化采集至实时项目

Flink

  1. · 运行时架构

  2. · 数据源Source

  3. · Window API

  4. · Water Mark

  5. · 状态编程

  6. · CEP复杂事件处理

Flink SQL

  1. · Flink SQL和Table API详细解读

Flink 内核

  1. · Flink内核源码讲解

  2. · 经典面试题讲解

Git&GitHub

  1. · 安装配置

  2. · 本地库搭建

  3. · 基本操作

  4. · 工作流

  5. · 集中式

ClickHouse

  1. · ClickHouse的安装部署

  2. · 读写机制

  3. · 数据类型

  4. · 执行引擎

DataV

  1. · 使用DataV对实时项目需求计算结果进行可视化展示

sugar

  1. · 结合Springboot对接百度sugar实现数据可视化大屏展示

Maxwell

  1. · 使用Maxwell实时监控MySQL数据变化采集至实时项目

ElasticSearch

  1. · ElasticSearch索引基本操作、案例实操

Kibana

  1. · 通过Kibana配置可视化分析

Springboot

  1. · 利用Springboot开发可视化接口程序



如果要学习数据分析的时候,我们需要学习Excel、数据可视化、数据库知识、Python和R语言、统计知识、分析思维、业务知识,学会了这些知识才能够做好数据分析工作。

统计学等知识。

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。


关于数据分析师的学习可以到CDA数据分析认证中心看看。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念,遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范,发挥着自身数据专业能力,推动科技创新进步,助力经济持续发展。

数据分析需要掌握哪些知识?~

数据分析要掌握主流的数据分析方法。
1、事件分析
可以根据用户在企业APP、网站、小程序等平台上的操作记录或是行为日志,来确定用户在平台上各个板块之间行为的规律和特点,通过商业智能BI数据分析,研究出用户的内心需求,对板块内容进行优化调整,一般会涉及浏览页面、点击元素、访问板块等。
2、热力图分析
和事件分析类似,热力图一般指用户访问企业网站、APP和小程序时,会在一些元素和板块进行停留,根据这些在元素和板块上的点击次数、点击率、访问次数、访问人数等,通过商业智能BI以高亮图形形式进行显示,可以方便识别用户行为,优化逻辑。

数据分析-派可数据商业智能BI
3、留存分析
留存一般在运营工作中比较常见,可以用来衡量企业提供的产品和服务是否对用户有足够的吸引力,让用户在接触或使用产品和服务后,能够继续保持活跃,成为忠实用户,一般会将次日留存率、7日留存率、次月留存率等作为标准,以商业智能作为分析工具。
4、对比分析
一般用到对比分析,通常是在选定的时间区域内,对比业务在不同情况下的差异,分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。
例如,上图中2021年9月的销量相比8月的销量有所减少,这时候就要深入分析为什么环比销量会减少,可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量,看看是不是生产环比下降,导致销量较少。同理,还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析,确认到底是什么影响了销量。

数据分析-派可数据商业智能BI

如果你打算成为一名数据分析师,你需要同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识;英语四级或以上、熟悉指标英文名称;具备互联网产品设计知识。

数据分析需要掌握哪些知识?
答:首先我们给大家说一下数据分析知识里面的Excel,这个Excel很多人都有接触过,重点是了解各种函数,如sum,count,sumif, countif,find,if,left/right,时间转换等;但函数不需要学全,掌握一些最常用的的,其它在用到的时候随搜随用就行。另外vlookup和数据透视表是两个性价比很高的技巧,这两个搞定...

数据分析需要掌握些什么知识?
答:4. Python Tableau、FineBI这一类的可视化工具,的确可以自动生成报告。但是,如果想要进行更深入的探索,你需要学习Python来进行数据挖掘。Python是一种面向对象的高级编程语言,主要用于Web以及应用程序的开发。Python拥有图形和可视化工具、以及扩展的分析工具包,能够更好地帮助我们进行数据分析 ...

数据分析需要掌握些什么知识?
答:社会学技能——从社会化角度看,人有社会性,收群体心理的影响。数据分析师没有社会学基本技能,很难对市场现象做出合理解释。另外,最好还能懂得财务管理知识和心理学概况。这些都将会使你做数据分析的过程更容易。五、提升个人能力 有了产品可以将数据展示出来,还需要具备基本的分析师能力。首先,要...

数据分析需要掌握哪些知识?
答:数据分析所需要掌握的知识:数学知识 对于初级数据分析师来说,则需要了解统计相关的基础性内容,公式计算,统计模型等。当你获得一份数据集时,需要先进行了解数据集的质量,进行描述统计。而对于高级数据分析师,必须具备统计模型的能力,线性代数也要有一定的了解。分析工具 对于分析工具,SQL 是必须会的...

大数据分析应该掌握哪些基础知识?
答:· 泛型、线程的创建和启动 · 深入集合源码分析、常见数据结构解析 · 线程的安全、同步和通信、IO流体系 · 反射、类的加载机制、网络编程 Java8/9/10/11新特性 · Lambda表达式、方法引用 · 构造器引用、StreamAPI · jShell(JShell)命令 · 接口的私有方法、Optional加强 · 局部变量的类型推断 ...

数据分析需要掌握哪些知识?
答:(4)有获取外部数据的能力,如爬虫;(5)会基本的数据可视化技能,能撰写数据报告;(6)熟悉常用的数据挖掘算法:回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等;需要学习的理论基础如下:1、学习数据分析基础知识,包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊,基础都还没扎实,知识大厦是很容易倒的哈...

数据分析师需要掌握哪些能力,需要做哪些准备
答:2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并...

数据分析需要掌握哪些知识?
答:这个工具会直接告诉你在某个周期内的所有的数据维度的变化,并计算出每个数据维度的对于整体业务数据变化的贡献率。到后期还是发挥很大的作用的。不过这都是在我们吃透了自己业务每个指标代表什么意思以及摸透自己业务本身的分析框架的基础上做的产品化工具,如果盲目就投入工具建设,应该结果是得不偿失的。

数据分析师需要掌握哪些重要能力?
答:业务知识的培养是将远远超过技术工具的学习。数据分析其实就是基于业务之上的更深层次的思考和总结。对业务学习,我们可以根据以前的报告和案例拿来研究,这是一个需要时间沉淀的过程,也是最需要不断提升的能力,没有之一。思考能力 当我们拿到一份数据报表的时候,整个数据就摆在面前,它不会主动开口告诉...

数据分析要掌握哪些知识?
答:数学知识 对于初级数据分析师来说,则需要了解统计相关的基础性内容,公式计算,统计模型等。当你获得一份数据集时,需要先进行了解数据集的质量,进行描述统计。而对于高级数据分析师,必须具备统计模型的能力,线性代数也要有一定的了解。分析工具 对于分析工具,SQL 是必须会的,还有要熟悉Excel数据透视表...