这篇文章主要介绍“做数据分析需要掌握哪些知识”，在日常操作中，相信很多人在做数据分析需要掌握哪些知识问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”做数据分析需要掌握哪些知识”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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1)统计学知识。
这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。差不多应该是理工科的高等数学的知识，甚至还高一点儿。要能够建模，要不然你分析出来的结果离实际相差十万八千里的话，估计要不了几天，你就会被卷铺盖走人了。当然，做个一般的大数据分析师，就不会涉及到很深的高等数学知识了，但要做一个牛B的大数据分析师，还是要学习学习再学习。
2)把EXCEL玩熟悉。
当然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函数，比如重点包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换，各种图表做法等之类的。如果数据量不算是特别大的话，Excel能够解决很多问题。比如，筛选部分赃数据，排序，挑选满足条件的数据等等。
3)分析思维的练习。
比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
4)数据库知识。
大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是，比如Oracle、、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，(m.cnitedu.cn)筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、、CouchDB、、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。
5)业务学习。
其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用，不了解业务，可能你分析的结果不是别人想要的。
6)开发工具及环境。
比如：Linux OS、Hadoop(存储HDFS，计算Yarn)、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具Java、python等等语言工具。
数据分析软件有哪些?
一、Excel
Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
1、数据功能
2、统计分析
3、图表功能
4、高级筛选
5、自动汇总功能
6、高级数学计算
二、SAS软件
SAS是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。主要优点如下：功能强大，统计方法齐，全，新;使用简便，操作灵活;提供联机帮助功能。
三、R软件
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
主要优点如下：数据存储和处理系统、数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)、完整连贯的统计分析工具、优秀的统计制图功能
简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能
与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。
R是一个免费的自由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的。在R主页那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。
四、SPSS
SPSS是世界上最早的统计分析软件。
主要优点如下：、操作简便、编程方便、功能强大、数据接口、模块组合、针对性强：
五、Python
Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。
常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
主要优点如下：简单、易学、速度快、高层语言、可移植性、解释性
