项目数据分析师属于什么专业(数据分析师与大数据分析师所做工作有什么区别)

本篇文章给大家谈谈项目数据分析师属于什么专业，以及数据分析师与大数据分析师所做工作有什么区别对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

本文目录

1. 零基础如何入门数据分析
2. 老铁们，问下有什么比较好的软件可以做数据分析的，推荐一下呗
3. 数据分析师与大数据分析师所做工作有什么区别
4. 以后想从事数据分析的工作，那我研究生需要念什么专业最好呢

零基础如何入门数据分析

零基础入门数据分析，建议先从Excel开始，因为Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易。

Excel需要学习的有3点，Excel公式、数据透视表和Excel图表。

1、Excel公式

2、数据透视表

3、Excel图表

接着建议学习MySQL，因为数据分析跟数据打交道，懂点sql知识还是很有必要的。

统计学是必须的，不懂统计学根本算不上数据分析师，具体内容有：统计学基础、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归、时间序列、聚类分析、主成分分析及因子分析等。

分析工具除了Excel，推荐SPSS，使用广泛，容易上手。

因为统计学很有些分析方法通过Excel就可以搞定；有些不行，必须通过其他工具才能搞定，例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析及因子分析，都需要用到SPSS。

在掌握了统计学的基础上，在学习SPSS是很容易的，因为SPSS只是一个工具而已。

另外，有精力的话，懂点编程也是必须的，因为用Excel做数据分析，少量数据（大约几十万甚至百万）没有问题，但是再大一点的数据通过程序来程序会更高效。

1、Python/R

Python和R都可以，R在数据分析方面更加强大，也更成熟，但是想往机器学习方向发展的话，Python还是主流语言，推荐学习Python。

2、ExcelVBA

虽然Excel为我们提供了很多好用的公式和功能，但是还有很多工作无法用现有的公式和功能批量完成，比如Excel表格的批量拆分、数据批量分类等，而借助于VBA代码，可以很方便地处理这些问题。

回答完毕！

老铁们，问下有什么比较好的软件可以做数据分析的，推荐一下呗

数据分析软件种类繁多，使用难度、场景、效率不一。市面上可分析数据的软件是越来越多了，小编给大家介绍几类数据分析软件，包括以下几类：

Excel：在Excel，需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真，掌握数据主动权，全面掌控数据，Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据，各种图表类型的制作技巧及PowerQuery、PowerPivot的应用可展现数据可视化效果。

SQL是结构化查询语言，基于数据库的语言，是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一。做专业数据分析，SQL也是必会的工具，因为要利用SQL语句来取数、清洗数据。

学好SQL，可以从事数据科学相关的工作（例如数据分析师、数据科学家和数据工程师），但至少需要具备下面这些技能??

Smartbi设计过程可视化，鼠标拖拉拽即可快速完成数据集准备、可视化探索和仪表盘的制作，丰富的可视化展示，轻松制作BI看板，丰富的交互控件和图表组件，且不受维度、度量的限制，支持多数据来源，布局灵活，支持业务主题和自助数据集，双布局设计，跨屏发布到APP，支持流式布局。轻量化的BI软件，部署方便，走多维分析方向。能够快速制作数据可视化图表。

ECharts简单来说是互联网开发程序过程中，后台数据库用以实现数据到图形的映射的一个插件，具体来说一个使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的矢量图形库ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。

SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据，其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要，输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。

Python是一种计算机程序设计语言，是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本（shell），随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

HiveSQL是基于Hadoop的一个数据仓库软件，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

伙伴云支持数据手动填写和excel批量导入，仪表盘集大数据分析、可视化报表、智能办公桌面于一体，不仅可以用来制作常规的可视化图表，还支持超级炫酷的数据大屏，作为一款数据可视化软件，可以说是非常简单、好用了！

以下就是用伙伴云仪表盘及数据大屏做出来的效果！！

（1）支持手动填写，也支持导入Excel

（2）无限组合的图表组件，带来无限视觉分析的可能

伙伴云仪表盘可提供折线图、散点图、条形图、双轴图、饼图、漏斗图、地图等20余种图表组件，用户可以根据不同的应用场景自由选择，点击组件可快速添加图表、拖拽即可完成布局。即使是不懂任何技术的小白也能够发挥创意，实现自己想要的可视化应用。

（3）数据仓库：数据的超级加工厂

伙伴云数据仓库可合并链接多个表格数据，并可对在线表单进行增删改查、批量操作等编辑功能，聚合后的表格添加到仪表盘中，可以进行更加丰富的数据分析。

（4）高端智能数据大屏，真“屏”实“据”更炫酷

无论信息公示、公开汇报、实时指挥还是监控预警，数据大屏都能让数据动态一目了然，帮您快速掌握业务进展，及时进行问题追踪。它自带炫酷炸裂的效果，当你向领导/投资人汇报工作时，分分钟就能震（hu）撼（zhu）对方！

总之，我用完伙伴云，整体感受就是超奈斯～

其实软件并没有好坏之分，重要的是根据自身的需求，选择最适合的软件进行数据分析。

数据分析师与大数据分析师所做工作有什么区别

数据分析是干什么的？

在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。

数据分析有什么用?

从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

那数据分析是什么的？

数据分析大体上分3步：1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。

那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？

并不全是，这个在不同企业，情况不一样。如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步。

有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。总之情况五花八门。

以后想从事数据分析的工作，那我研究生需要念什么专业最好呢

作为一名计算机专业的研究生导师，我来回答一下这个问题。

当前正处在大数据时代，而数据分析是大数据技术体系中的重要组成部分，也是数据价值化的主要方式之一，所以未来从事数据分析工作是不错的选择。

数据分析可以选择两个大的专业方向，一个是统计学专业，另一个是大数据专业，另外不少计算机相关专业、金融领域相关专业和数学领域的相关专业也都有数据分析的细分方向。随着数据分析的重要性日益体现，现在不少专业也都增加了数据分析的细分方向，比如经济学、社会学、医学等专业都陆续开设了与本专业相关的数据分析方向。

具体选择哪个专业需要根据自身的知识结构来决定，最好能够结合本科专业进行选择，这样在备考的时候会轻松一些。如果本科是计算机相关专业，那么可以选择的余地是比较大的，计算机应用、计算机科学与技术、软件工程等专业都有数据分析的细分方向，当然统计学和数学专业也是如此。

在大数据领域，数据分析通常有两种方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，两种数据分析方式同样重要。学习数据分析通常需要具备一定的数学基础、统计学基础和计算机基础，其中数学基础是相对比较重要的，要想在数据分析领域走得更远，一定要重视数学相关课程，包括高数、线性代数、概率论等内容。

以机器学习的数据分析方式为例，需要具备算法基础和编程语言基础，机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，目的就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律。当前机器学习的数据分析方式是比较流行的，相关领域的研究也在逐步推进。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

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