做数据分析需要学什么？
数据分析最主要的是要有数学知识，它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。其次是要学习使用分析工具。熟练掌握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。
三，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。
四，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。五，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。六、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。
七，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。
八，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。
如何提高自己的数据分析能力？
这个题目我把它拆成两个部分：第一部分解答数据分析能力是什么；第二部分写怎么培养。第一部分数据分析能力是什么？在我理解是通过专业知识解释数据现象，挖掘数据潜在价值，指导产品或者产业产出。大部分的解释数据现象原因可以直接或者间接的产生价值并且达到指导产出的目的。这其中需要的能力模型可以分为两种：一种是数据分析的专业基础能力，这种专业基础能力在高赞回答中已经囊括了，包括图标、模型、SQL等基础能力；另一种是思维能力，这里所说的思维能力就是挖掘的数据现象本质原因的能力、透过现象看本质的能力，这种思维能力同时需要对业务熟悉程度的支撑。
第二部分：明确了数据分析的能力是什么，下面说一说到底怎么培养自己数据分析的能力？当然以下只是我的看法，纯属参考。1.专业基础能力这个能力在其他回答中已经详尽的叙述了，可以直接看：张溪梦 Simon：怎么培养数据分析的能力？，你要是喜欢也可以翻看我以前的一些回答。2.复制思维说思维能力范围太广了，从事数据分析工作以来我觉得最快的锻炼自己思维能力的方法反而是看别人怎么去思考问题的。
对待同一个问题，好的数据分析师是怎么搭建整个分析框架的？他们是如何思考的。复制、思考别人的思维方法，并且在以后自己遇到的分析项目中去运用，时刻提醒自己。会让自己的分析项目有一个质的提升。3.了解业务我在第一条里面说了：数据分析的思维能力需要业务能力的支撑。远离业务场景的分析都是耍流氓，对业务的了解来源于对每个项目的亲力亲为。
想做数据分析工作，大学阶段应重点关注哪些知识学习和能力培养？
谢邀，最近也是校招季，就说一点实际的吧，列举一些需要掌握的内容第一阶段：Excel每一位数据分析师都脱离不开Excel。这一阶段主要就是学习Excel的透视表、函数等等操作，能够使用excel进行简单的数据分析与可视化报告。第二阶段：SQL数据库语言作为数据分析人员，我们首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此你可以不会R，不会python，但是你不能不会SQL。
主要了解数据库查询语言，where，因此你可以不会R，不会python，但是你不能不会SQL。主要了解数据库查询语言，where，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等。推荐书籍：《MYSQL必知必会》第三阶段：数据可视化数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。实际上除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据和观察数据。
除此此外，数据分析的大多时候都是要兜售自己的观点和结论的，而兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT和报表给老板看。可视化的工具有很多，这里我推荐Tableau（国外）或者FineBI（国内），FineBI是国产的用起来方便点。这两款都不要编程功底，实现起来简单，功能强大。推荐书籍：《用图表说话》-麦肯锡第四阶段：数理统计学这里我们需要从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发，到基本的统计分析（T检验、方差分析等），最后到商业常用的模型（回归分析、方差分析等），学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。
推荐书籍：《从零进阶 数据分析的统计基础》-曹正凤第五阶段：SPSSSPSS是统计分析入门软件，如果你想快速入门而又不想学习编程，我推荐使用SPSS。学习SPSS的重点并不在于软件本身，而是相关的统计学知识，这也是在前面建议你铺垫的，也就是你要学会怎样去分析“输入数据后，软件给你呈现的结果”。推荐书籍：《如虎添翼 数据处理的SPSS/SAS EG实现》-徐筱刚第六阶段：数据挖掘学习算法模型包括线性回归、逻辑回归、主成分分析、因子分析、聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、神经网络等，建议选择一门编程语言来学习。
Python或者R语言，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。推荐书籍：《笨方法学Python》《像计算机科学家一样思考》《Python数据科学手册》《利用Python进行数据分析》《数据科学入门》第七阶段：数据分析行业应用和数据分析思维对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。
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