数据分析需要掌握哪些知识

首先，如果要学习数据分析的时候，我们需要学习Excel、数据可视化、数据库知识、Python和R语言、统计知识、分析思维、业务知识，学会了这些知识才能够做好数据分析工作。

首先我们给大家说一下数据分析知识里面的Excel，这个Excel很多人都有接触过，重点是了解各种函数，如sum，count，sumif， countif，find，if，left/right，时间转换等；但函数不需要学全，掌握一些最常用的的，其它在用到的时候随搜随用就行。另外vlookup和数据透视表是两个性价比很高的技巧，这两个搞定后，一般10万条以内的数据统计基本没什么难度了。但是这个数据分析工具有一定的局限性，那就是Excel只能够处理分析小型数据，不能够应对大型数据。如果需要应对大型数据还是需要使用数据库的工具。

然后给大家说一说数据可视化。什么是数据可视化呢？就是我们把数据用图表的形式把数据呈现给别人。为什么用图表的形式呈现数据呢？这里有两点原因，第一就是图表能够更直观的表达数据。第二就是很多人并不能够看懂数据，就需要简单易懂的数据表达方式，在数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据分析的最终都是要阐述自己的观点和结论的，阐述的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给客户或者领导看。虽然Excel也可以完成很多的数据可视化功能，但是如果想要得到更专业的可视化效果，还是建议学些编程方面的知识。

也有很多人使用过BI处理数据，一般来说，BI和图表的区别在于BI擅长交互和报表，适合解释已经发生和正在发生的数据。Power BI适合个人学习，FineBI适合企业级的应用。

1、fusionCharts：FusionCharts是InfoSoftGlobal公司的一个产品，InfoSoftGlobal公司是lash图形方案提供商。

FusionChartsfree是一个跨平台，跨浏览器的flash图表组件解决方案，能够ASPNET,ASP,PHP,JSP,ColdFusion,RubyonRails,HTML页面以及PPT调用。

2、highcharts：Highcharts是一个用纯JavaScript编写的一个图表库，web应用程序添加有交互性的图表。

3、ActiveReports 是一款NET平台的报表控件，工作于HTML5/WinForm/ASPNET/ASPNETMVC/WPF等平台下报表设计和报表开发工作需求。

扩展资料：

综合几年的客户反馈情况，我们认为最重要的有如下几点：

1、报表设计工具要灵活方便，能胜任任意复杂的报表形式

2、系统应能处理不同结构的报表

3、绝对应采用B/S架构的报表平台

报表采集需要有基层和中级层级参与，如果采用单机版软件，则有很多问题。

1）需要层层下发报表格式和报表软件，降低任务部署效率。

2）如果运行中报表格式更新了，又要层层下发。万一某些下级没有更新，那就只有一个字“悲惨”。

3）下级要安装报表软件，严重增加总部的服务压力。

4、系统应提高强大的报表运算和审核校对能力

5、系统应能自动管理数据库

6、一定要考虑到上线后的报表指标体系还是要变的

7、系统的分析功能一定要强大

8、一定要支持二次开发，来满足某些极个性化的需求

9、用户自定义报表制作，能够满足终端用户在使用过程中的编辑需求。

参考资料来源：百度百科-报表工具

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。

逻辑思维

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，罗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。

数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，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。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，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。

协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

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。

大数据正在走进人们的生活。虽然获取数据问题不大，但有很多人不知道如何得出结论，因为数据太多。常见的数据可视化工具，在这里推荐9个：

1、Datawrapper

Datawrapper是一个用于制作交互式图表的在线数据可视化工具。一旦您从CSV文件上传数据或直接将其粘贴到字段中，Datawrapper将生成一个条，线或任何其他相关的可视化文件。许多记者和新闻机构使用Datawrapper将实时图表嵌入到他们的文章中。这是非常容易使用和生产有效的图形。

2、Tableau Public

Tableau Public可能是最流行的可视化工具，它支持各种图表，图形，地图和其他图形。这是一个完全免费的工具，你用它制作的图表可以很容易地嵌入到任何网页中。他们有一个不错的画廊，显示通过Tableau创建的可视化效果。

虽然它提供的图表和图形比其他类似工具要好得多，但我并不喜欢使用它的免费版本，因为它附带了一个很大的页脚。如果不是像我这样大的关闭，那么你一定要试试看。或者如果你能负担得起，你可以去付费版本。

3、Smartbi

Smartbi作为成熟的大数据分析平台，具备可复用、 动静结合独特的展示效果，使得数据可视化灵活强大，动静皆宜，为广大用户提供了无限的应用能力和想象空间。

除了支持使用Excel作为报表设计器，完美兼容Excel的配置项。支持Excel所有内置图形、背景图、条件格式等设计复杂的仪表盘样式，同时支持完整ECharts 图形库，支持各种各样的图形，包含瀑布图、关系图、雷达图、油量图、热力图、树图等几十种动态交互的图形，借助于地理信息技术，还打造了地图分析功能。

4、Chartjs

非常适合小型项目。尽管只有六种图表类型，开源图书馆Chartjs是用于爱好和小型项目的完美数据可视化工具。使用HTML 5 canvas元素绘制图表，Chartjs创建响应式平面设计，并且正在迅速成为最流行的开源图表库之一。

5、Raw

Raw将自己定义为“电子表格和矢量图形之间的缺失链接”。它建立在D3js之上，设计得非常好。它有这样一个直观的界面，你会觉得你之前使用过它。它是开源的，不需要任何注册。

它有一个21图表类型的库可供选择，所有的处理在浏览器中完成。所以你的数据是安全的。RAW是高度可定制和可扩展的，甚至可以接受新的自定义布局。

6、Infogram

Infogram使您可以在线创建图表和图表。它有一个有限的免费版本和两个付费选项，其中包括200+地图，私人共享和图标库等功能。

它配备了一个易于使用的界面，其基本图表设计良好。我不喜欢的一个功能是当您尝试将交互式图表嵌入到您的网页（免费版）时所获得的巨大徽标。如果他们能像DataWrapper使用的小文本那样更好。

7、Timeline JS

顾名思义，Timeline JS可以帮助您创建美丽的时间线而无需编写任何代码。它是一个免费的开源工具，被Time和Radiolab等一些最受欢迎的网站所使用。

这是一个非常容易遵循四步过程来创建您的时间表，这在这里解释。最好的部分？它可以从各种来源获取媒体，并内置对Twitter，Flickr，Google Maps，YouTube，Vimeo，Vine，Dailymotion，Wikipedia，SoundCloud和其他类似网站的支持。

8、Plotly

Plotly是一个基于Web的数据分析和绘图工具。它支持具有内置社交分享功能的图表类型的良好集合。可用的图表和图表类型具有专业的外观和感觉。创建图表只需要加载信息并自定义布局，坐标轴，注释和图例。如果你想要开始，你可以在这里找到一些灵感。

9、Visualize Free

Visualize Free是一个托管工具，允许您使用公开可用的数据集，或者上传您自己的数据集，并构建交互式可视化来演示数据。可视化远远超出简单的图表，而且服务是完全免费的，而开发工作需要Flash，输出可以通过HTML5完成。

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