数据分析学习什么-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析学习什么的问题，于是小编就整理了6个相关介绍数据分析学习什么的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析需要学哪些？
2. BI数据分析学什么？
3. 数据分析专业主修课程？
4. 学习数据分析需要哪些方面的数学基础？
5. 数据分析是什么专业？
6. 做电商运营想学习数据分析该怎么从零开始学习？

数据分析需要学哪些？

数据分析师要学习统计学，机器学习及其相关的数学理论，相关的编程语言，主流的数据分析软件，如SAS、SPSS、R等，以及数据库，如MySQL等。

此外，还要学习数据可视化，数据建模，数据挖掘，机器学习等方面的知识，并熟练掌握相关的工具。

BI数据分析学什么？

bi数据分析，主要是分析大量的数据，从找出有规律的潜在信息。

用途包括：经营分析、财务分析、风险量化、客户分析等

大学里没有这门课，但是有bi数据分析应用的基础课程，包括概率论与数理统计、金融工程

相比于Excel，BI软件能直接对接数据库类的企业数据源，快速拉取数据，并且可以以任何的字段作为维度进行筛选整合数据。

在数据处理的灵活性是仅次于Excel，但其又可以处理比Excel无法处理的大数据量。如果说企业的数据业态很成熟且数据量很大，数据分析需求强烈，是很建议上BI的。

数据分析专业主修课程？

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。

大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

大数据数据***集阶段：Python、Scala。

大数据商业实战阶段：实操大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

学习数据分析需要哪些方面的数学基础？

这取决于你对数据分析使用的数学方法的复杂程度。

如果你只是求一下均值方差、搞一下线性回归之类，那都不需要什么数学基础，随便用Excel或者任何的统计工具就能轻松实现。

如果你想到达一个专业的程度，比如能够理解P值的含义，比如能做逻辑回归，那就必须学习好微积分、线性代数，然后再学习概率论、各种统计模型。

数据分析是什么专业？

数据分析，属于统计学或数学专业。

一般数据分析师的职位要求有，计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据***集、整理、分析和建模工作；对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求等。

想做数据分析需要学习的专业主要有：

直接相关专业：统计学、信息管理、（应用）数学、计算机科学与工程。

次相关专业：管理学、工商管理、市场营销、财务管理、金融学、经济学。

间接相关专业（该专业以应用统计学、计算机科学为主）：地理信息系统、生物统计学、医药统计学。

行业相关专业：物流、金融、电商、能源。

做电商运营想学习数据分析该怎么从零开始学习？

电商运营中的数据分析重点是掌握关键的电商运营指标和分析方法

1.电商运营中的数据分析只是运营的***手段

题主既然是做电商运营的，那么应该很了解运营，我这里只聊一下如何在电商运营中应用数据分析。

电商运营作为用户和平台、商家之前的桥梁，工作内容涉及内容，活动，用户等多个方面，而题主想学习的数据分析，则能很好的使“桥梁”的作用发挥得更好，更好的服务用户，同时使商家收益更大化。

2.电商数据运营

运营+数据分析，衍生出了一个新名词，数据运营，有两层含义，狭义是指数据运营这一职位，广义指用数据指导运营决策，驱动业务增长的思维方式。

上图只是宽泛了列出了数据运营岗位的主要任务和目的，看起来和普通运营差别不大，区别在于数据运营在其上的每一个步骤都更加强调应用数据分析的方法。结合到电商行业，就是电商数据运营。

3.怎么学习数据分析应用中电商运营中

电商数据运营中最重要的是数据规划和数据分析方法

数据规划即确定电商中核心指标：

会员指标：

有价值的会员数，活跃的会员数，会员活跃率，会员回购率，会员留存率，平均购买次数，会员流失率

流量指标：

跳失率，二跳率，浏览量，PVIP比，订单转化率，访客数，到达率，平均在线时间

运营指标：

成交指标，效率指标，***购指标，库存指标，供应链指标，订单指标，退货指标

转化指标：

注册转化率指标，转化率指标，客户转化率指标，手长转化率指标，添加转化率指标，成交转化率指标

那么学习数据分析的第一步就是搞清楚这些指标的含义以及计算方法，其中大部分都是统计汇总数据，一般来说可以使用Excel解决，同时使用Excel绘制数据结果可以较直观的展现数据变化趋势。如果需要自己去数据库中取数，那还需要学习SQL，主要是select查询语句的写法。

学习数据指标的工具：Excel, SQL

数据分析方法的学习，在电商运营中可以理解为数据分析思路

分析方法非常多，如平均分析法，比较分析法，漏斗分析法，交叉分析法，杜邦分析法，分组分析法等。

我这里针对电商说几个核心分析方法：

***法则，排行榜分析方法，直接相加法，加权求和法，多次排名法

另外还有一些经典的分析模型，如RFM，AARRR模型等，如RFM模型，如果使用Excel和sql来处理则比较繁琐和麻烦，特别是当数据量大了之后，效率也会降低，这时可以考虑使用Python来处理数据和建立模型，提升效率和简化操作。

学习分析方法的工具：Excel, SQL，Python/R

指标先行，实践中学习应用学习数据分析思路和方法

相较与宽泛学习数据分析，在电商运营岗位上学习数据分析目的性强，效率更高

希望对你有帮助，祝顺利！

到此，以上就是小编对于数据分析学习什么的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析学习什么的6点解答对大家有用。