大数据分析培训内容ppt

1、大数据分析需要学习什么知识呀？

数据分析所需知识：

数学知识

对于初级数据分析师，了解统计相关的基本要素。 ETC。 在获取可靠数据时，首先必须了解数据集的质量以及如何描述它。

对于高级数据分析师来说，他们必须具备执行统计模型的能力，并对线性代数有扎实的理解。

分析工具

分析工具，你必须会SQL，你必须熟悉TablesandFormulasTool、SAS的使用。 入手比较好，VBA基本是必须的，至少要熟练使用SPSS/SAS/R中的一种。

程语言

分析域最流行的两种语言是R和Python。 在调用各种统计函数和工具时，r无疑具有优势。 但对大量数据的处理能力不足，学习曲线比较陡峭。 Python适用性很强，可以写流程分析。 所以如果你想在这个域发展，你也应该学习Python。

当然，其他程语言也征服了。 您需要有能力以正确的方式使用数据，其中SQL是基础。 但哀悼的前并不需要质量，尽管它需要弧线。 要更深入地分析问题，您还可以使用：探索性分析技术、优化、模拟、机器学习、数据掘、建模等。

商业智能

商业智能是数据分析师工作的基础。 事情本身。

对于初级数据分析师来说，主要工作是提取数据和做一些简单的论文，小的和结论就足够了。 作为一名高级数据分析师，他们需要对业务有更深入的了解，并提取对实际业务有用的数据的有效洞察。 对于矿工程师来说，对业务有基本的了解就足够了，但重点还是应该锻炼技术能力。

逻辑思维

对于初级数据分析师来说，逻辑思维最好体现在分析过程的每一步结束时，知道该用什么、需要什么。 达到对于高级数据分析师来说，逻辑思维最好体现在完整有效的分析结构，理解分析对象之间的关系，知道每个指标变化的前因后果以及对业务产生的影响。 对于数据掘工程师来说，罗辑的思维不仅仅体现在重新相关的分析工作上，还包括算法逻辑、逻辑推理等，所以最高的逻辑推理也是必要的。 数据可化

数据可化主要利用图形媒体来清晰有效地传达和传达信息。 听起来水平很高，但涵盖的范围也很广。 作PPT，放入数据图表，也可以用于数据可化。

对于初级数据分析师来说，如果能够使用Excel和PPT作基本的图表和报告，并清晰地展示数据，就达到了目的。 为了成为更高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据需要创建简单或复杂、但适合观众的数据可化。

协调与沟通

数据分析师不仅要有分析数据的战略能力，还经常要求在某些时候向经理和部门负责提出建议，所以你必须具备沟通能力强。

高级数据分析师需要独立启动项目或与产品进行一些协作。