大数据分析应该掌握哪些基础知识？ 大数据分析应该掌握哪些基础知识？
1、统计概率理论基础
这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。
2、软件操作结合分析模型进行实际运用
关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
3、数据挖掘或者数据分析方向性选择
其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。
4、数据分析业务应用
这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要。扩展资料
分析工作内容
1、搜索引擎分析师(Search Engine Optimization Strategy Analyst，简称SEO分析师)是一项新兴信息技术职业，主要关注搜索引擎动态，修建网站，拓展网络营销渠道，网站内部优化，流量数据分析，策划外链执行方案，负责竞价推广。
2、SEO分析师需要精通商业搜索引擎相关知识与市场运作。通过编程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立网站进行各种以用户体验为主同时带给公司盈利但可能失败的项目尝试。
1、思维模式转变的催化剂是大量新技术的诞生，它们能够处理大数据分析所带来的3个V的挑战。扎根于开源社区，Hadoop已经是目前大数据平台中应用率最高的技术，特别是针对诸如文本、社交媒体订阅以及视频等非结构化数据。
2、除分布式文件系统之外，伴随Hadoop一同出现的还有进行大数据集处理MapReduce架构。根据权威报告显示，许多企业都开始使用或者评估Hadoop技术来作为其大数据平台的标准。
3、我们生活的时代，相对稳定的数据库市场中还在出现一些新的技术，而且在未来几年，它们会发挥作用。事实上，NoSQL数据库在一个广义上派系基础上，其本身就包含了几种技术。
4、总体而言，他们关注关系型数据库引擎的限制，如索引、流媒体和高访问量的网站服务。在这些领域，相较关系型数据库引擎，NoSQL的效率明显更高。
5、在Gartner公司评选的2012年十大战略技术中，内存分析在个人消费电子设备以及其他嵌入式设备中的应用将会得到快速的发展。随着越来越多的价格低廉的内存用到数据中心中，如何利用这一优势对软件进行最大限度的优化成为关键的问题。
6、内存分析以其实时、高性能的特性，成为大数据分析时代下的“新宠儿”。如何让大数据转化为最佳的洞察力，也许内存分析就是答案。大数据背景下，用户以及IT提供商应该将其视为长远发展的技术趋势。
数据分析师最常用的分析工具是 Excel、SQL、Python。那么问题就来了，这些分析工具具体掌握哪些内容呢？
一、SQL 需要掌握的知识点
很多初学者会被一些资料误导，以为 SQL 要掌握到数据库管理员的水平，而去学习 SQL 所有的知识点，最后不仅太难学不会，还浪费时间。
其实不同的职位对 SQL 的要求完全不一样，例如数据库管理员职位偏重于数据库的日常维护和管理,对 SQL 要求比较高；开发工程师偏重于用 SQL 完成开发工作，需要会在编程语句中使用 SQL；数据分析师偏重于用 SQL 查询数据。
所以，作为数据分析师，SQL 主要掌握查询数据就可以了。具体来说，SQL 的查询需要掌握以下知识点，涉及到的 SQL 语法不需要会，因为这部分重点是告诉你 SQL 需要掌握什么。
1）简单查询
掌握基本的查询语句，也就是从数据库中获取数据。例如，从学生表中获取全部数据。对应的 SQL 知识点是查询语句（select）。
会根据指定的查询条件从数据库中获取符合条件的数据，例如，从学生表中获取姓名是「猴子」的学生，这里姓名=「猴子」就是查询条件。对应的 SQL 知识点是条件语句（where）。
作者：盐选成长计划
链接：https://www.zhihu.com/question/379694223/answer/1783346332
来源：知乎
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大数据分析应该掌握哪些基础知识呢？~
前言，学大数据要先换电脑：
保证电脑4核8G内存64位操作系统，尽量有ssd做系统盘，否则卡到你丧失信心。硬盘越大越好。
1，语言要求
java刚入门的时候要求javase。
scala是学习spark要用的基本使用即可。
后期深入要求：
java NIO，netty，多线程，ClassLoader，jvm底层及调优等，rpc。
2，操作系统要求
linux 基本的shell脚本的使用。
crontab的使用，最多。
cpu，内存，网络，磁盘等瓶颈分析及状态查看的工具。
scp，ssh，hosts的配置使用。
telnet，ping等网络排查命令的使用
3，sql基本使用
sql是基础，hive，sparksql等都需要用到，况且大部分企业也还是以数据仓库为中心，少不了sql。
sql统计，排序，join，group等，然后就是sql语句调优，表设计等。
4，大数据基本了解
Zookeeper，hadoop，hbase，hive，sqoop，flume，kafka，spark，storm等这些框架的作用及基本环境的搭建，要熟练，要会运维，瓶颈分析。
5，mapreduce及相关框架hive，sqoop
深入了解mapreduce的核心思想。尤其是shuffle，join，文件输入格式，map数目，reduce数目，调优等。
6，hive和hbase等仓库
hive和hbase基本是大数据仓库的标配。要回用，懂调优，故障排查。
hbase看浪尖hbase系列文章。hive后期更新。
7，消息队列的使用
kafka基本概念，使用，瓶颈分析。看浪尖kafka系列文章。
8，实时处理系统
storm和spark Streaming
9，spark core和sparksql
spark用于离线分析的两个重要功能。
10，最终方向决策
a),运维。（精通整套系统及故障排查，会写运维脚本啥的。）
b),数据分析。（算法精通）
c),平台开发。（源码精通）
自学还是培训？
无基础的同学，培训之前先搞到视频通学一遍，防止盲目培训跟不上讲师节奏，浪费时间，精力，金钱。
有基础的尽量搞点视频学基础，然后跟群里大牛交流，前提是人家愿意，
想办法跟大牛做朋友才是王道。
Java基础语法
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· 循环结构for/while/do while
· 方法声明和调用
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· 抽象类、接口、内部类
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· 深入集合源码分析、常见数据结构解析
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· 反射、类的加载机制、网络编程
Java8/9/10/11新特性
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· 构造器引用、StreamAPI
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· 接口的私有方法、Optional加强
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Flink 内核
· Flink内核源码讲解
· 经典面试题讲解
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· 读写机制
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ElasticSearch
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· 通过Kibana配置可视化分析
Springboot
· 利用Springboot开发可视化接口程序
数据分析需要掌握些什么知识?
答：（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等 （2）数学：线性代数、微积分等 （3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助 （4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这...
学习数据分析要哪些基础
答：4）知识要求：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；5）具有深厚的数据分析、数据挖掘理论知识，深入了解相关技术；能熟练使用至少一种统计分析或数据挖掘工具。
数据分析师要掌握哪些基础知识?
答：2.编程和SQL：互联网公司基本都需要，因为互联网的追踪反馈系统很重要，数据分析师在这里扮演的角色就是一个技术—管理层之间的角色，略懂技术，但是也可以大概通过数据得出一点儿结论，给决策层做决策做出有价值的建议。3.机器学习：这方面的人都是可遇不可求的，但是有一点儿需要搞清楚，人工智...
一名合格数据分析师需要具备哪些基本技能?
答：数据分析师还需求学习事务思想，将事务问题转化为数据问题，并经过数据定论反馈给事务部门，为事务部门供给有利的数据支撑，或事务转型辅导等，然后协助企业下降成本、扩展收益。此外，数据分析从某种视点来说，也是另一种办法是探究。经过不断探究，数据分析师还能找到职业中某些躲藏的规律，从对推动企业未来...
数据分析都要学习哪些内容?
答：1、数学知识 数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。2、分析工具 对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是...
数据分析需要掌握哪些知识?
答：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...
零基础学习数据分析要做哪些准备?
答：1.统计学相关知识统计学是数据分析的基础，因为数据分析需要对大量数据进行统计分析，大家可以通过对统计学的学习，培养数据分析最基本的一些逻辑思维。2. EXCEL 不要小看EXCEL，它可是最初级的数据分析工具，在处理的数据量不是很大时，EXCEL完全可以胜任。而且大家都有一定基础，平时工作中也经常用，学习...
数据分析需要学习哪些?
答：1、数学知识 数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，...
数据分析需要掌握什么知识?
答：1. Excel 提到Excel大家都不陌生，很多小白非常喜欢用Excel来进行数据分析。即使是专业的分析人员，他们也会使用Excel处理聚合数据。2. SQL语言 SQL(结构化查询语言)是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言，是关系数据库管理系统的标准语言。3. 可视化工具 将数据可视化可以让人更加理解...
数据分析入门必备基础知识有哪些?
答：4、数据分析开发流程作为数据分析师，不管是完成临时性的小任务，还是战略性的大项目，在做数据分析时都要遵守数据分析开发流程。也许你未来不打算成为一名数据分析师，但是要想实现数据分析，掌握和熟悉数据分析开发流程也是很有必要的。关于数据分析入门必备基础知识有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果...
