1，数据分析需要掌握哪些知识2，学财务分析之前先学什么谢谢3，数据分析需要掌握些什么知识4，数据分析师需要学习哪里内容1，数据分析需要掌握哪些知识
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 sql 基础，熟练使用 excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（r、sas、python、spss），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
2，学财务分析之前先学什么谢谢
学财务分析之前首先应学财务管理。 因为财务管理主要是监督，就是在核算之后利用这些数据反过来分析、监督和控制，不但能反映出过去的经营情况，还能通过分析最未来企业的资金运营等各种情况进行监督和控制。有点像会计是经济基础，财务管理是上层建筑的感觉。财务管理学习运用好了，那末财务分析工作自然也是：“桥到码头自然直”了。财务分析“垃圾进垃圾出”，学前应搞清数据是怎么来的，其内涵是什么，数字是否能公允反映企业真实情况。建议学财务分析前先学《会计》和《税法》。基础会计 财务管理 管理会计 成本会计 经济法你即然想在学财务分析，那么你得了解财务这个行业。 了解财务行业不仅要学会财务管理，还要会学会成本会计 经济法等等个人建议你多接触逻辑学！！
3，数据分析需要掌握些什么知识
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，还有要熟悉excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，sas作为入门是比较好的，vba 基本必备，spss/sas/r 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 matlab）可以视情况而定。编程语言数据分析领域最热门的两大语言是 r 和 python。涉及各类统计函数和工具的调用，r无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 python 也是相当有必要的。当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中sql 是最基本的，你必须会用 sql 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：exploratory analysis skills、optimization、simulation、machine learning、data mining、modeling 等。业务理解对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。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。
4，数据分析师需要学习哪里内容
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，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。所以数据分析并非一定要数学能力非常好才能学习，只要看你想往哪个方向发展，数据分析也有偏“文”的一面，特别是女孩子，可以往文档写作这一方向发展。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作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，vba基本必备，spss/sas/r至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如matlab）视情况而定。对于数据挖掘工程师……嗯，会用用excel就行了，主要工作要靠写代码来解决呢。3、编程语言对于初级数据分析师，会写sql查询，有需要的话写写hadoop和hive查询，基本就ok了。对于高级数据分析师，除了sql以外，学习python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。对于数据挖掘工程师，hadoop得熟悉，python/java/c++至少得熟悉一门，shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。4、业务理解业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。业务能力是优秀数据分析师必备的，如果你之前对某一行业已经非常熟悉，再学习数据分析，是非常正确的做法。刚毕业没有行业经验也可以慢慢培养，无需担心。4、逻辑思维这项能力在我之前的文章中提的比较少，这次单独拿出来说一下。对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。5、数据可视化数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很广，做个ppt里边放上数据图表也可以算是数据可视化，所以我认为这是一项普遍需要的能力。对于初级数据分析师，能用excel和ppt做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。对于数据挖掘工程师，了解一些数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题。6、协调沟通对于初级数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力很重要。对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。对于数据挖掘工程师，和人沟通技术方面内容偏多，业务方面相对少一些，对沟通协调的要求也相对低一些。7、快速学习无论做数据分析的哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。快速学习非常重要，只有快速进入这一行业，才能抢占先机，获得更多的经验和机会。如果你完全零基础想要尽快进入数据分析行业，选择一家专业的大数据培训机构是个不错的选择。缩短学习周期，提高学习效率，时间即金钱！技能不太清楚，主要还是看个人能力了，但它所涵盖的素养听多听重要的 数据分析师的基本素质如下： 一 态度严谨负责 严谨负责是seo数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，seo数据分析师可以说是企业的医生，他们通过企业运营数据的分析，为企业寻找症结以及问题。一名合格的seo数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应该受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对seo数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后做所做的数据分析结果都受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前失去了信任。所以，作为一名seo数据分析师就必须有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。 二 好奇心强烈 好奇心人皆有之，但是作为seo数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在seo数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的seo数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。 三 逻辑思维清晰 除了一颗探索真相的好奇心，seo数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们说的逻辑，不论说话还是写文章