一、数据分析需要学习的知识
1、数学知识：数学是每一位数据分析师必学的基础知识，对于初级数据分析师来讲，必须要具备一定的公式计算能力，并且要了解常用的模型算法。
2、分析工具：对于初级分析师来看，必须要*玩转excel，并且要将透视表和公式使用的比较熟练。除此之外，还要*VBA基本必备，SPSS/SAS/R等分析工具的使用。
3、编程语言：初级的数据分析师，是必须要会写SQL查询，有需要的可以写一下Hadoop和Hive查询。另外，还要学习好Python，这都是具备的基础语言。
4、业务理解：业务理解对于每一位数据分析来说也是基础的知识，主要*括获取方案以及指标的选取还有最终结论洞察等各个方面的内容。
二、数据分析需要掌握技能
1、首先，大数据分析师需要具备扎实的数学和统计基础
数学和统计学是大数据分析的基石，它们提供了数据分析的方法和技巧。分析师应该熟悉概率论、线性代数、微积分等数学概念，并了解统计学中的基本概念和方法，如假设检验、方差分析、回归分析等。这些内容可以帮助分析师理解数据背后的模式和规律。
2、大数据分析师需要精通数据挖掘和机器学习技术
数据挖掘是从大量数据中发现模式和关联的过程，而机器学习则是让计算机通过学习和训练来提高性能和预测能力。分析师应该*使用常见的数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则挖掘等，以及机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。同时，他们还需要了解这些算法的原理和适用场景，以便在实际应用中选择和调整算法。
3、大数据分析师需要具备数据处理和管理的技能
大数据通常是以非结构化或半结构化的形式存在，分析师需要掌握数据清洗、数据集成和数据转换等技术，以便将数据转化为可用于分析的形式。此外，还应该熟悉常见的数据库系统和查询语言，如SQL，以便有效地管理和查询数据。
三、可视化辅助工具
数据可视化主要通过编程和非编程两类工具实现，对于普通行业的数据分析师来说，不需要掌握编程类的可视化工具，学习麻烦而且没有必要，掌握下面几种即可：
EXCEL：excel可不仅仅只是会处理表格！你可以把它当成数据库，也可以把它当成IDE，甚至可以把它当成数据可视化工具来使用。
Python：学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等，这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。
