我們在前面的文章中給大家說一一下資料分析知識中的sql知識以及r語言和python語言，這些技能對於資料的提取以及資料選擇有幫助。資料分析的前提就是找到資料，只有找到資料我們才能夠分析資料，在這篇文章中我們會給大家詳細的解釋一下r語言和python語言、統計知識、分析思維以及業務知識。
先來給大家說一說程式語言各自的有點。再前面我們給大家說到是否掌握r/python語言的知識是初級資料分析和高階資料分析的風水嶺。如果我們能夠掌握了資料分析知識，才能夠做好資料分析的前提工作。由於r的優點是統計學家編寫的，如果是各類統計函式的呼叫，繪圖，分析的前驗性論證，r無疑有優勢。學習r，需要了解資料結構（matrix，array，data.frame，list等）、資料讀取，圖形繪製(ggplot2)、資料操作、統計函式(mean,median,sd,var,scale等)；開發環境建議使用rstudio。而python則是萬能的膠水語言，適用性強，有很多分支，我們專注資料分析這塊。需要了解呼叫包、函式、資料型別(list,tuple,dict)，條件判斷，迭代等；開發環境建議anaconda。如果學會了這些才能夠做好資料分析的前提工作。
然後給大家說一說統計知識。統計學是資料分析的基礎。需要花一些時間掌握描述性統計知識，包括：均值、中位數、標準差、方差、概率、假設檢驗、顯著性、總體和抽樣等概念。學會了這些就能夠給大家在進行資料分析工作的時候獲得幫助。
接著給大家說說分析思維。好的資料分析首先要有結構化的思維，也就是我們俗稱的金字塔思維。思維導圖是必備的工具；之後再了解smart、5w2h、swot、4p理論、六頂思考帽等框架。分析也是有框架和方**的，主要圍繞三個要點展開：乙個業務沒有指標，則不能增長和分析。好的指標應該是比率或比例。好的分析應該對比或關聯。
最後給大家說一說業務知識。對於資料分析師來說，業務其實比了解資料方**更重要。但很遺憾，業務學習沒有捷徑，必須靠在某個行業一點點積累。
資料分析的分析方法都有哪些？
很多資料分析是在分析資料的時候都會使用一些資料分析的方法，但是很多人不知道資料分析的分析方法有什麼？對於資料分析師來說，懂得更多的資料分析方法是很有必要的，而且資料分析師工作工程中會根據變數的不同採用不同的資料分析方法，一般常用的資料分析方法包括聚類分析 因子分析 相關分析 對應分析 回歸分析 方差...
資料分析的分析方法都有哪些？
很多資料分析是在分析資料的時候都會使用一些資料分析的方法，但是很多人不知道資料分析的分析方法有什麼？對於資料分析師來說，懂得更多的資料分析方法是很有必要的，而且資料分析師工作工程中會根據變數的不同採用不同的資料分析方法，一般常用的資料分析方法包括聚類分析 因子分析 相關分析 對應分析 回歸分析 方差...
資料分析的方法有哪些？
1 資料分析遵循的原則 資料分析為了驗證假設的問題，提供必要的資料驗證 資料分析為了挖掘更多的問題，並找到原因 不能為了做資料分析而做資料分析。2 步驟 調查研究 收集 分析 挖掘資料 圖表分析 分析 挖掘的結果做成圖表 3 常用方法 利用資料探勘進行資料分析常用的方法主要有分類 回歸分析 聚類 關...