数据分析业务分析，在数据科学领域一个业务分析专家需要掌握什么算法和什么技术搜

1，在数据科学领域一个业务分析专家需要掌握什么算法和什么技术搜

大致需要四方面的能力： 1，数学能力。因为需要构建很多复杂的模型，里面涉及很多算法，需要雄厚的数学基础。 2，统计能力。得出模型结果后，通常需要统计基础结合实际的业务情况来解读结果。 3，编程能力。大部分软件都需要自己建模编程，因此编程时一种表达自己构建模型的基础。 4，业务分析能力。能够对于实际情况进行有效的解读，才可以转化为数学统计语言。

虽然我很聪明，但这么说真的难到我了

在数据科学领域一个业务分析专家需要掌握什么算法和什么技术搜

2，数据分析主要能什么什么工作

主要工作是收集，处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力；更往前往深了的就会涉及数据挖掘算法等。简单说一下数据分析有哪些发展方向：1、业余分析方向：统计，业务分析师，市场分析师；2、运算方向：数据挖掘，建模工程师，算法工程师；3、管理方向：数据产品经理，项目经理......

不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专门的人员。但不同行业的需求情况也存在区别，我同学有从事这行业的，他们参加的CDA数据分析师课程，目前CDA已与国内多所高校进行了战略合作，搭建大数据实验室与共建专业。

数据分析主要能什么什么工作

3，数据分析需要掌握哪些知识呢

数据分析所需要掌握的知识：数学知识对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。分析工具对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，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）可以视情况而定。编程语言数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。业务理解对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。逻辑思维对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。数据可视化数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。协调沟通数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

数据分析需要掌握哪些知识呢