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　　大数据分析师需要学什么

　　1、首先，大数据分析师需要具备扎实的数学和统计基础

　　数学和统计学是大数据分析的基石，它们提供了数据分析的方法和技巧。分析师应该熟悉概率论、线性代数、微积分等数学概念，并了解统计学中的基本概念和方法，如假设检验、方差分析、回归分析等。这些内容可以帮助分析师理解数据背后的模式和规律。

　　2、大数据分析师需要精通数据挖掘和机器学习技术

　　数据挖掘是从大量数据中发现模式和关联的过程，而机器学习则是让计算机通过学习和训练来提高性能和预测能力。分析师应该学会使用常见的数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则挖掘等，以及机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。同时，他们还需要了解这些算法的原理和适用场景，以便在实际应用中选择和调整算法。

　　3、大数据分析师需要具备数据处理和管理的技能

　　大数据通常是以非结构化或半结构化的形式存在，分析师需要掌握数据清洗、数据集成和数据转换等技术，以便将数据转化为可用于分析的形式。此外，还应该熟悉常见的数据库系统和查询语言，如SQL，以便有效地管理和查询数据。

　　4、可视化辅助工具

　　数据可视化主要通过 编程和非编程两类工具实现，对于普通行业的数据分析师来说，不需要掌握编程类的可视化工具，学习麻烦而且没有必要，掌握下面几种即可：

　　EXCEL：excel可不仅仅只是会处理表格！你可以把它当成数据库，也可以把它当成IDE，甚至可以把它当成数据可视化工具来使用。

　　它可以创建专业的数据透视表和基本的统计图表 ，但由于默认设置了颜色、线条和风格，使其难以创建用于看上去“高大上”视觉效果。尽管如此，在初期仍可使用excel解决一部分问题

　　BI工具：近几年冒出来的BI之秀，如TB、qlk都强调可视化，一改传统BI工具SAP BO、IBM家的cognos。成熟的BI工具如 FineBI (国内)和 Tableau(国外)，都很推荐。

　　Python：学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等，这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。

　　如果你不知道数据分析该学什么工具，就直接学python吧，语言学了不亏。