当前位置:首页  >  数据分析专题  > 

数据分析需要学哪些?从入门到专业

作者:FineBI

发布时间:2023.9.11

浏览次数:630 次浏览

在当今数字化的时代,数据分析是一项非常有前途的技能。无论您是想在职场上取得成功,还是想开展自己的业务,学会数据分析都是非常有用的。那么,想要学习数据分析,需要掌握哪些技能呢?

1.基础数学和统计学知识 2.数据库知识 3.数据分析工具 4.数据可视化 5.机器学习和人工智能

数据分析

1.基础数学和统计学知识

想要成为一名数据分析师,您需要掌握一些基础的数学和统计学知识。这包括线性代数、微积分、概率论和数理统计。这些基础知识将为您提供分析数据所需的数学和统计基础。

2.数据库知识

数据分析需要大量的数据来进行分析,所以了解如何使用数据库是必要的。数据库是用来存储和管理大量数据的工具。掌握数据库知识将使您能够有效地存储和管理数据。

3.数据分析工具

数据分析工具是执行数据分析所需的软件工具。掌握这些工具将使您能够更快、更有效地分析数据。以下是一些最常用的数据分析工具:

  • Excel:Excel 是一个广泛使用的电子表格程序,可用于数据分析和报告。
  • R:R 是一个用于统计计算和图形的编程语言。
  • Python:Python 是一种通用编程语言,也用于数据科学和机器学习。
  • FineBI:轻代码数据分析工具,适用于企业,可处理大量级数据。

开源bi软件,bi软件,bi应用,数据分析,数据可视化

4.数据可视化

数据可视化是将数据转换为图形或图表的过程。通过数据可视化,您可以更轻松地理解和解释数据。以下是一些最常用的数据可视化工具:

  • Tableau:Tableau 是一种交互式数据可视化工具,可用于创建漂亮的仪表板和报告。
  • FineBI:国产BI软件,功能和Tableau类似,但是性价比更高,适用于中国企业复杂式报表的数据分析,国内售后和服务流程也更为完善。
  • Power BI:Power BI 是一种商业智能工具,可用于创建数据可视化和报告。
  • D3.js:D3.js 是一个 JavaScript 库,可用于创建动态和交互式数据可视化。

FineBI可视化

5.机器学习和人工智能

机器学习和人工智能是数据分析的未来。通过使用机器学习和人工智能技术,您可以轻松地对大量数据进行分析,并获得更准确的结果。以下是一些常用的机器学习和人工智能工具:

  • TensorFlow:TensorFlow 是一个用于构建和训练机器学习模型的开源软件库。
  • Scikit-learn:Scikit-learn 是一个用于机器学习的 Python 库。
  • Keras:Keras 是一个用于构建深度学习模型的开源软件库。

总的来说,学习数据分析需要一些数学和统计学基础,数据库知识,数据分析工具,数据可视化和机器学习和人工智能技术。掌握这些技能将使您成为一名出色的数据分析师,进而取得成功。除此以外,FineBI提供专门的学习社区分析案例分享,也会时不时放出很多可以薅羊毛的免费学习资料,供你练习数据分析。

商业智能BI产品更多介绍:www.finebi.com


   

在线客服

电话咨询

技术问题

投诉入口