1樓：匿名使用者
資料分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析，將它們加以彙總和理解並消化，以求最大化地開發資料的功能，發揮資料的作用。資料分析是為了提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。
2樓：賈梓默
1.統計基礎
理工科的學生在本科階段學習過概率論與數理統計，單從做資料分析的角度已經夠用。其他方面，可以根據需要檢視相關書籍，隨時進行查漏補缺即可。個人推薦《深入淺出統計學》，可以讓統計理論的學習有趣又自然。
2.資料庫知識
關係型資料庫很重要。在學習資料分析的初期甚至很長一段時間，你接觸到的資料都儲存在關係型資料庫中，需要學習sql語言進行資料查詢。關於sql語言，強力推薦《sql必知必會》，整本書通俗易懂，是學習sql語言的不二之選。
學習資料庫的本質就是在學習一種與資料打交道的邏輯思維與能力。程式設計中的很多思想都和關係型資料庫、sql相通，比如：sql中對data進行group by的操作，這個在excel裡類似於透視表，在python/r中也有相應的group function去處理資料。
甚至在以後的進階過程，你會接觸到分散式資料庫和所對應的no-sql語句。
3.程式設計能力
excel。 透視表(pivot table)是做資料分析的必備技能。透視表可以幫你迅速彙總資料，看到各型別資料的直觀特徵就像是讓你站在更高的視角看待資料。
作為進階，excel自帶的函式、各種外掛，以及vba也是很好的工具。
python資料分析具體要學習哪些內容？
3樓：第三地平線
必需的是英語，統計學知識和python語法。對資料分析而言，最重要的是統計知識，也是最難的。英語就看個人了，python的語法很簡單，對新人友好。
「資料分析」需要哪些「指標」?
4樓：小樹葉過江
分析資料需要的指標有抄
：常規資料指標的監測，不在話下。如使用者量，新使用者量，ugc量（社交產品），銷量，付費量，推廣期間的各種資料等等。
使用者的核心轉化率。
使用者使用時長的監測。
使用者流失情況。
活躍使用者動態。
使用者特徵描述。
使用者生命週期的監測。
資料分析是什麼
本詞條由「科普中國」百科科學詞條編寫與應用工作專案 稽核 。
資料分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析，提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支援過程。在實用中，資料分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。
資料分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得資料分析得以推廣。資料分析是數學與電腦科學相結合的產物。
python都要學什麼？走資料分析的話合適嗎？
5樓：中公教育it優就業
python在資料分析領域是比較擅長的，學完可以走資料分析的方向的。
系統的學python，你需要學這些模組的內容：
1、python核心程式設計：python語言基礎、mysql、linux
2、全棧開發：web程式設計基礎、django框架、flask框架、tornado框架
3、網路爬蟲：資料爬取、scrapy框架專案、分散式爬蟲框架4、人工智慧：資料分析、深度學習、機器學習等學完這些內容，可以從事的崗位有：
資料分析工程師、python開發工程師、爬蟲開發工程師、python運維自動化工程師、web全棧開發工程師、人工智慧工程師等
希望能給你帶來參考
6樓：小江的小李
蠻合適的呀 我就是走資料分析
從基礎開始學吧 比較容易上手
python資料分析的包 哪些
ipython ipython 是一個在多種程式語言之間進行互動計算的命令列 shell，最開始是用 python 開發的，提供增強的內省，富 擴充套件的 shell 語法，tab 補全，豐富的歷史等功能。ipython 提供瞭如下特性 更強的互動 shell 基於 qt 的終端 一個基於瀏覽器的記...
如何用python寫資料分析工具
擦擦小塞尼 未至科技魔方是一款大資料模型平臺，是一款基於服務匯流排與分散式雲端計算兩大技術架構的一款資料分析 挖掘的工具平臺，其採用分散式檔案系統對資料進行儲存，支援海量資料的處理。採用多種的資料採集技術，支援結構化資料及非結構化資料的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支援流程化的模型配置。通過第三方...
資料分析用python還是r語言
python與r語言的共同點 python和r在資料分析和資料探勘方面都有比較專業和全面的模組，很多常用的功能，比如矩陣運算 向量運算等都有比較高階的用法。python和r兩門語言有許多平臺適應性，linux windows都可以用，並且 可移植性強。python和r比較貼近matlab以及mini...