自学转行数据分析类岗位需要掌握哪些知识框架?
了解一个职位或是行业，必然要先有一些基础理论和概念的理解，初级数据分析师首先需要进行基础理论知识的学习和掌握，比如统计学，数据分析、BI相关的概念和方法论；还需要学习数学和计算机相关的基础知识；此外，数据分析从数据抽取、数据准备到数据分析，再到实际应用的整体流程也需要掌握。
基础知识包含数学、线性代数、统计学等，这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者，学习描述统计相关的内容和公式即可，再进一步就需要掌握统计算法，甚至是机器学习算法。对于算法相关的工作，则要对高数进行深入学习。
知识储备 数据分析作为一门交叉学科，需要掌握多方面的知识。数学与统计基础，数据分析是指运用统计方法和分析工具对大量数据进行分析，挖掘出其潜在规律及价值，为经营决策提供科学严谨的理性依据。其中当然离不开数学与统计学的知识，需要有微积分、线性代数、概率论与数理统计等相关的知识储备才行。
想做数据分析工作,需要学SQL吗?谢谢
1、但是，SQL对数据分析师更重要。数据科学家可能只是简单地从表单中选择列就可以了，而数据分析师却要执行更为复杂的查询操作（例如，常用的表单表达式，数据透视表，窗口函数，子查询）。不同公司情况不同，有时候数据分析师更接近数据工程师，而非数据科学家。
2、SQL SQL是第二需要的技能，是一种用于从数据库检索信息的编程语言。它最初是在1970年代发展起来的，现在到处都是。北京IT培训认为如果您想成为业务分析师、数据工程师、数据科学家、Web开发人员、软件工程师或数据库管理员，了解SQL非常重要。
3、数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的SQL基础。数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。
4、想要入行数据分析需要学习以下三种技能 1，SQL（数据库）处理海量的数据，数据来源于数据库，从数据库取数据，何建立两表、三表之间的关系，想要的特定的数据等，而这些是需要SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。
5、SQL 基础之所以重要，是因为数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取而来的。有良好的 SQL 功底并能熟悉使用，不仅能提取到需要的数据，还能大大提高工作效率。注意：与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。
6、sql是所有数据库查询的语言，而数据库也是有很多的类型的，比如mysql、sqlserver、oracle等等，对于不同的数据库，sql语法会有所不同，但是总体上大同小异，只是细微处的差别。如果大家有数据库基础的话，那么只需要找些sql的题目做一做，这样也能够提到sql水平。
数据分析师需要学习什么?
1、对于数据分析师所要学习的课程来说，需要分为技术学习、统计理论、表达能力三个层面进行学习，这些层面是数据分析的大体内容，只有对这技能进行持续的学习，理解的越透彻，那么对于数据的分析潜力就越大。首先给大家说明一下数据分析的技术学习，而技术学习有几个层面的内容要学习。
2、要熟练使用 Excel Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具，数据分析师除了要熟练将数据用 Excel 中的图表展现出来，还需要掌握为生成的图表做一系 列的格式设置的方法。
3、操作数据挖掘软件是数据分析师的必备技能之一。它是大多数商业智能计划的核心应用程序，数据挖掘软件可以帮助您从大量数据中发现见解。主要包括分类算法，聚类算法，相关性分析，连接分析等，是必须掌握的数据挖掘基本算法的研究。编程语言 精通编程语言可以使数据分析工作更加灵活。
数据分析需要学哪些
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。
描述性数据分析（初级数据分析）使用几个关键数据来描述整体的情况。指标：平均数，众数。常见的分析方法包括：对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。Excel可以实现。
对于数据分析师所要学习的课程来说，需要分为技术学习、统计理论、表达能力三个层面进行学习，这些层面是数据分析的大体内容，只有对这技能进行持续的学习，理解的越透彻，那么对于数据的分析潜力就越大。首先给大家说明一下数据分析的技术学习，而技术学习有几个层面的内容要学习。
学习数据分析需要涵盖以下几个主要内容：统计学基础：了解基本的统计学概念、方法和原理，包括描述统计、推断统计、假设检验等。这将帮助你理解数据分布、变异性、相关性等统计指标，并能够运用统计方法进行数据分析和解释结果。
要进行数据分析，需要学习以下几个关键方面： 统计学基础：统计学是数据分析的基石，包括概率论、抽样与估计、假设检验等。掌握统计学基础知识可以帮助你理解数据的分布、变异性和相关性等重要概念。 数据收集与清洗：数据分析的第一步是有效地收集和整理数据。
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。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。
零基础如何入门数据分析?
1、在Power Query界面，通过在Powerbi中点击“转换数据”即可进入，图中1部分展示了你可以进行的数据清洗方式，图中2展示了已经加载到Powerbi中的数据，图中3记录了你每次进行操作的记录（例如你删除一列，则在右侧就会记录下你删除一列的操作）。
2、基础常识 基础常识包括数学、线性代数、统计学等，这些也是决议数据剖析工作发展高度的基石。关于初学者，学习描述统计相关的内容和公式即可，再进一步就需要把握统计算法，乃至是机器学习算法。关于算法相关的工作，则要对高数进行深入学习。
3、第二阶段：SQL数据库语言 作为数据分析人员，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，因此可以不会R，不会python，但是不能不会SQL。DT时代，数据正在呈指数级增长。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是往小处说，但凡产品有一点规模，数据都是百万起。
标签： #数据分析学sql还是mysql
