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1、我们是怎么学数据分析的——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，如何去掌握呢，下面大坑带小伙伴们一起看看吧~
01、数学与统计基础
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。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。
02、分析工具
掌握基础的数据分析工具Excel与统计分析工具SPSS的用法。
03、SQL数据库语言
数据的存储便离不开使用数据库，需掌握SQL数据库语言在关系型数据库系统中进行增删改查等操作才行。
04、编程语言
数据分析的进阶需要会使用一门或多门编程语言，如Python和R，这将会使你的数据分析变得更加高效。
05、机器学习算法入门
如果需要的话可以学习常用的分类、回归、聚类和降维等的常用算法以及它们的优缺点和使用场景，这将是你转行进入公司的加分项哦。
2、我们是怎么学数据分析的——行业分析
在学习数据分析的知识方面也不能落下对各个数据岗位的了解，接下来介绍数据分析行业中岗位，大致分为四个方向：数据分析、数据挖掘、数据开发、数据产品。
01、数据分析师
从事数据采集、整理、分析，发现问题，分析问题，得出结论，为公司的决策层提供数据支持。偏向于业务。
02、数据挖掘工程师/算法工程师
利用模型训练数据，从海量数据中挖掘规律，预测或分类对象，主要偏向编程和算法，对统计理论知识要求偏高。
03、数据开发工程师
设计、搭建并维护基础设施，以提供数据收集、存储、处理、计算等平台。偏代码开发，需要在代码能力上弥补，但与纯技术栈的程序员相比需要一定的业务逻辑。
04、数据产品经理
主要负责以数据为导向提炼需求、设计、规划、项目排期至项目落地，以及后期的产品改进和优化等。
一定要用细心、耐心、和平静的心态去做数据分析。我们是怎么学数据分析的，学的时间长了，就知道，数据分析是个细活，根据二八原则，其中数据的处理将占去数据分析中的八成时间，如果数据处理不当将影响接下来的分析，需要良好的心态减少犯错误的概率。
