學習哪些分析方法可以學習資料分析？

1樓：資料工作站

描述性統計分析：描述性統計分析主要用於對資料進行總結和描述。它包括計算均值、中位數、標準差、百分位數等統計指標，繪製直方圖、箱線圖、散點圖等圖表，以及探索資料的分佈、中心趨勢和變異程度。

探索性資料分析（eda）：eda 是一種**資料的方法，通過視覺化和統計技術來發現資料中的模式、異常值和相關性。這包括繪製散點圖、柱狀圖、相關矩陣圖、箱線圖等，以揭示變數之間的關係和資料的整體特徵。

假設檢驗與推斷統計：假設檢驗和推斷統計方法用於從樣本資料中得出關於總體的推斷或判斷。它包括 t 檢驗、方差分析、卡方檢驗等統計檢驗技術，以及置信區間估計和迴歸分析等方法。

資料探勘與機器學習：資料探勘和機器學習技術用於從大量資料中發現模式和規律，並構建**模型。這包括聚類分析、分類演算法、迴歸分析、決策樹、隨機森林、神經網路等方法。

時間序列分析：時間序列分析用於處理按時間順序排列的資料。它包括平穩性檢驗、滑動平均、指數平滑、自迴歸移動平均模型 (arma)、自迴歸整合移動平均模型 (arima) 等方法，以識別趨勢、季節性和週期性模式。

資料視覺化：資料視覺化是運賀將資料轉化為圖表、圖形或地圖鬧頌等視覺化形式的過程。通過視覺化，可以更直觀地理解資料，發現模式和趨勢，並向他人傳達你的發現。

資料分析需要學習哪些內容？

2樓：瀾灣

御橡仔一、統計學。二、程式設計能力。三、資料庫。四、資料倉儲。

五、資料分析方法。六、資料分析工具。

需重點說一下：語言。

這些都是最基礎的工具，python都是最好的資料入門語言，而r語言傾向於統計分析、繪圖等，sql是資料庫。既然是資料分析，平時更多的時間就是與資料分析打交道，資料採集。

資料如亮清洗、資料視覺化等一系列資料分析工作都需要上面的工具來完成。

2.業務能力，資料分析師。

存在的意義就是通過資料分析來幫助企業實現業務增長，所以業務能力也是必須。企業的產品、使用者、所處的鎮汪市場環境以及企業的員工等都是必須要掌握的內容，通過這些內容建立幫助企業建立具體的業務指標、輔助企業進行運營決策等。

當然這些都是資料分析師最基本也是各位想轉行的小夥伴需要重點學習的內容，以後想要有更好的發展，還需要學習更多的技能，例如企業管理，人工智慧等。

3樓：春天的花菇朵

統計學、程式設計、資料唯判庫、資料手衫倉庫、資料分析方法和工具。

工具的選擇對資料分析師來說非常重要，大部分國企、私企越發注重資料安全，資料行業開始趨向國產化。資料分析工具也湧現了一畢山腔大批國產廠商：以深算院領銜的新型資料分析和決策系統——關河因果。

就是在資料分析領域較為鮮明的代表，技術、產品、軟體全自研，全國產；而且效能優越性也在世界前列；產品特性可以自行搜尋官網瞭解。

學習資料分析需要什麼

4樓：清茶與酒燕子

資料分析師需要學習統計學、程式設計能力、資料庫、資料分析方法、資料分析工具等內容，還要熟練使用 excel，至少熟悉並精通一種資料探勘工具和語言，具備撰寫報告的能力，還要具備紮實的 sql 基礎。

5樓：崔綺琴

1、明確知識框架和學習路徑。

資料分析這件事，如果你要成為資料分析師，那麼你可以去招聘**看看，對應的職位的需求是什麼，一般來說你就會對應該掌握的知識架構有初步的瞭解。你可以去看看資料分析師職位，企業對技能需求可總結如下：

sql資料庫的基本操作，會基本的資料管理；

會用excel/sql做基本的資料提取、分析和展示；

會用指令碼語言進行資料分析，python or r；

有獲取外部資料的能力加分，如爬蟲或熟悉公開資料集；

會基本的資料視覺化技能，能撰寫資料包告；

熟悉常用的資料探勘演算法：迴歸分析、決策樹、分類、聚類方法；

高效的學習路徑是什麼？就是資料分析的流程。一般大致可以按「資料獲取-資料儲存與提取-資料預處理-資料建模與分析-資料視覺化」這樣的步驟來實現乙個資料分析師的學成之旅。

按這樣的順序循序漸進，你會知道每個部分需要完成的目標是什麼，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的。然後每學習乙個部分，你就能夠有一些實際的成果輸出，有正向的反饋和成就感，你才會願意花更多的時間投入進去。以解決問題為目標，效率自然不會低。