学什么？数据分析要学习的内容大致分为六个板块，分别是:Excel精通Excel分析工具，掌握Excel经典函数，准确快速完成数据清理，运用Excel数据透视和可视化，透过现象看本质。MySQL了解MySQL数据库的相关概念和存储原理，掌握添加、删除、修改、搜索等SQL的基本语法，掌握数据库性能调优策略，熟练使用SQL进行数据清洗和数据标准化。
Python学习Python编程语言的基础知识，了解Python程序的计算机运行原理，能够运用Python编程处理工作中的重复性工作。掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化操作，提高数据采集和数据分析能力。掌握Python数据分析处理的基础数据库，具备运用Python语言解决数据分析中实际问题的能力。
6、数据分析师如何做好职业规划?第一步:评估现状。梳理一下你目前有哪些硬资源(学历、资历、职称)，有哪些软资源(时间、关系、能力)。梳理你目前的硬痛点(可量化的指标，比如收入、睡眠时间等。)和软痛点(不开心，不开心，没希望，不是因为吹牛)。确定你目前最想解决的问题。第二步:确定目标。搜索企业和职位，了解不同企业的职位要求。结合自己的现状(尤其是硬指标)，排除一些不可能的状态。
第三步:规划路径。如果是向上发展，比如我想得到一个更高薪的职位，更大的平台，更高的头衔。那么眼前的能力很可能不足，软硬资源都很可能不足。要规划好路径，在看得见的时限内逐步完善，才能达到目标。如果是向下发展，比如想从一线回老家，想找一份更轻松，更稳定的工作。那么就要认真考察目标企业是否符合自己的预期，要付出的损失是否难以承受。
7、数据分析实践的概念有哪些?1、数据分析实践描述性分析的概念我们先从最基本的描述性分析数据分析方法说起。描述性分析的目的是分析历史趋势，量化相关规律，从而对人们的行为有清晰的认识。描述性分析包括回答“过去发生了什么”这个问题。这是最广泛、最简单的数据分析方法，帮助公司对日常运营有一个大致的了解。描述一个使用基本统计和计算方法来捕捉关键指标的直观历史趋势的模型。
常用的描述性分析工具有MSEXCEL、SPSS和STATA。对于银行业，典型的应用是用户聚类。通过挖掘历史数据，分析客户的消费习惯和消费能力，从而进行有针对性的精准营销。这些模型是实现用户简档的强大工具，但是它们预测相似组中单个成员行为的能力非常有限。2、数据分析的概念实践预测分析预测模型利用统计模型来确定未来事件发生的可能性。
8、大数据分析工具有哪些大数据分析工具如下:1。R编程R编程是大家最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R编程语言还可以自我扩展，执行各种大数据分析操作。有了这个强大的帮助；语言，数据科学家可以轻松地创建统计引擎，根据相关和准确的数据收集提供更好和更准确的数据洞察力。它有类数据处理和存储。
此外，还可以与任何编程语言(如Java、C、Python)集成，提供更快的数据传输和准确的分析。r提供了大量的绘图和图表，可用于任何数据集，2.ApacheHadoopApacheHadoop是一款领先的大数据分析工具开源。它是一个软件框架，用于在商用硬件集群上存储数据和运行应用程序，它是由软件生态系统组成的领先框架。
