以后想学数据分析大学应该选什么专业

如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

与数据分析有关的大学专业有[信息与计算科学]3、数据科学家，[统计学]。

数据分析专业 数据分析专业技能证书

数据分析专业 数据分析专业技能证书

使用扩展、Python 和 R 编程语言代码，与开源软件集成。

[统计学]是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了科学和自然科学的各个领域。

[信息与计算科学]专业是以信息领域为背景用将迈向的数学与信息,管理相结合的交叉学科更深入和专业。

与数据分析有关的大学专业有哪些

你好，数据分析是否好学，这个需要看个人基础和老师教学情况而定。

数学相关的专业都算，比如：统计学、应用数学、信息与计算科学等等

还有IT相关的专业，比如：计算机科学与技术、数据库

其实，想要在数R是用于统计分析、绘图的语言和作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的工具，R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。据分析行业发展，现在高校也没有纯数据分析专业

而数据分析本身又是一个边缘学科，交叉学科，你选择了某个专业，但是还需要你多方面的知识储备！

这类专业主要有统计统计学的基本知识和对machine learning的了解：大部分对消费者的分析都离不开描述统计方法（平均数，中位数，显著性等等）学，应用数学

与数据分析有关的大学专业有哪些

数据分析师是一个发展前景非常好的工作，时代的发展决定了在未来，数据分析师将成为必不可少的一个工作岗位，如果大家能够有幸进入到这个行业，那么就好好珍惜，而对于那些还没考虑未来就业方向的朋友来说，数据分析师是一个不错的选择。

软实力：软实力要求学生懂业务、懂管理，从这个出发点来说，信息管理、市场营销、电子商务、学、金融学等专业毕业后也可以从事数硬实力：数据分析师需要学生有一定的数学、计算机背景，从这个出发点来说，数学、统计、计算机科学等专业可以从事数据分析工作。这三个专业的同学可以虽然可以处理大量数据，并且拥有很强的数据分析能力，但是这类同学对于Business 和 Marketing缺乏了解。据分析相关工作。不过，这几个专业在业务方面可能专业度非常高，但是缺点也是非常一项技能的学习都是从零开始，数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易。建议报个专业且高质量的培训机构，可以省很多时间，少走很多弯路。明显的：缺乏很强的数学和计算机背景，在实际作中缺乏相关的专业技能。

更本质的看，数据分析是一种技能，人人可以学，学了都有用。这是个要用数据说话的年代，懂点数据相关知识可以更好的服务工作与学习。

数学相关的专业都算，比如：统计学、应用数学、信息与计算科学等等

还有IT相关的专业，比如：计算机科学与技术、数据库

其实，想要在数据分析行业发展，现在高校也没有纯数据分析专业

而数据分析本身又是一个边缘学科，交叉学科，你选择了某个专业，但是还需要你多方面的知识储备！

数据分析好学吗？

4、统计、数据、机器学习案例数据分析师的就业前景很广阔。学习数据分析分析:客户购买力信息研究。

数据分析师培训，什么人适合学数据分析

4、业务理解

统计学专业、心理学专业、学专业、人口学专业、营销学专业、财务管理专业 这几个专业的比较适合做数据分析。当然也要看你对未来的规划和掌握的知识。数据分析师是一个高薪有前景的职业，未来的发展也是很好的。想入行的话参加培训是一个非常不错的选择。找工作的如果你有cpda证，是一个加分项。证书可以多少代表你的能力。

4、工具。

数据分析师需要学习以下几个方面的课程：

（1）数据管理。

a、数据获取。

企业需求:数据库访问、外部数据文件读入

案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。

b、数据管理。

企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。

案例分析:使用银行信用违约信息文件spss相应过程。

1）数据的选择、合并与拆分、检查异常值。

2）新变量生成，SPSS函数。

3）使用SPSS变换数据结构——转置和重组。

4）常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。

企业需求:对企业级数据进行探索，主要涉及图如今传统企业纷纷向互联网转型，企业对大数据软件人才的需求巨大，并以每年20%左右的速度增长！工程师、程序员，可不是男生的专属！如果你对大数据或者软件开发感兴趣，女生也可以在这个行业任意遨。形的使用。spss报表输出。

案例分析:企业绩效文件，如何生成美观清晰的报告。

1）制作报表前对变量的检查

2）制作报表的中对不同类型的数据处理

3） 报表生成功能与其他选项的区别

（2）数据处理

a、相关与异分析。

案例分析:产品合格率的相关与异分析。

b、线性预测。

企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。

案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。

c、因子分析。

企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资

d、聚类分析。

案例分析:客户购买力信息研究

e、bootstrap。

案例分析: bootstrap抽样。

（3）SPSS代码

SPSS代码应用

1 大学数学牛的人适合

2 不排斥敲代码的工作的人适合

我是刚出来的，学了很多，但是工作得敲代码，个人有点烦，所以不做了，不过我有上课时的录播，可（光环大数据的课程，线下学了半年，学费花了19800）

数据分析师的就业前景如何？

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

数据分析师在进阶的道路上有多种选择，可以成为数据技能超强的产品，也可以成为数据指导业务的运营VP，更可以进入到管理或者战略层，而这些，都是在工作的过程中，开阔视野所带给人们的。

c、数据探索和报表呈现。

技能要求

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

可以先来看几个数据，据猎聘数据显示，数据分析师的平均薪资在20k+，应届生的平均月薪都在10k+。目前数据分析能力已成为各行业必备的通用能力。研究显示，有数据分析能力的人工资比一般人多30%，而没有数据分析能力的人失业率是一般人的2倍。

麦肯锡的预测并不是空穴来风。我们调研了目前市场上的数据分析师数量，以boss直聘为例，个截图展现了成都地区数据分析师的岗位需求数量，可以看到多个数据分析师的职位需求量都在10k+。

在了解了数据分析师的大范围行业前景和行业薪资后，我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展晋升之路。

总得来说，初级数据分析师可以往两个方向发展：技术岗和非技术岗。这其实就是需要在“业务”或“技术”上选择一个方向。如果一个初级数据分析师希望在业务上深耕，可以选择的职位有两个，一个是数据运营，另一个是数据产品。

数据运营是运营岗位的一个分支，岗位职责是需要懂得运营业务模型，并要求能通过数据分析优化运营决策。而数据产品，是需要懂得产品业务模型，需要通过数据分析来优化产品功能。

初级数据分析师如果选择技术方向发展，可选择的职位也有很多，例如算法工程师、大数据开发、数据科学家指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。等等。对这些岗位的职责，可以参考下列的解释。

1、算法工程师

运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。

2、数据开发工程师

数据工程师属于技术岗，负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师、数据产品以及数据建模师。

数据科学家属于综合性人才，集数据分析能力（＞数据分析师）、统计学基础、业务能力（＞数据产品）、算法（＞算法工程师）与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配，各方面的能力都超，不过这类人才相当稀有，在行业中基本是可遇而不可求。

说完了数据分析师的职业发展方向，再回归到重要的行业本质吧。选择一个行业或职位本质的因素就是赛道。这个道理很简单，人需要在一个天花板不断上升的行业，个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们都知道只有在路很宽，人不挤的赛道上才能够跑得快，也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。

综上所述，数据分析师的就业前景是非常好的，如果你想要成为一名的数据分析师，要先找到自己的方向，确立一个职业目标，再逐步掌握数据分析师的必备技能，在软件的基础作上不断提升自己的应用。

前景大大的，不过对自身的专业能力要求也比较高

前景会很好，但是道路会很坎坷

数据分析师因其专业技能及量化的数据分析为客户以及所在单位控制决策风险、保证利益化而备受各界青睐被视为我国21世纪的黄金职业。《HR管理世界》将项目数据分析师评为七大赚钱行业。《华商报》将项目数据分析师纳入了新七十二行。

现在的生活离不开大数据，大数据分析师的发展前景一片光明。

CDA——数据分析师

按照麦肯锡2019年报告数据显示，人才紧缺 大数据人才岗位缺口高达150万。高薪 地区数据开发人员平均薪资￥23830/月，数据分析师平均薪资￥17900/月，数据挖掘平均薪资￥29430/月…

数据分析师职业前景如何？主要是在哪些行业的公司？需要具备哪些技能？

5、设计。

数据分析师的主要工作是从公司现有数据中提取有价值的信息，这个价值信息要依据公司行业而定发展前景不错，现在企业数据量越来越多，但一直没有加以利用，现在都越来越重视数据分析，但有经验的数据分析师却很少，所以人才缺口还很大

需1、要熟练使用 Excel要掌握的知识：

1、数据分析理论基础-统计学、概率论

2、数据分析工具-excel、SPSS、SAS/R

3、公司业务的从发现情景来看，大数据一定是后面至少10年的热点。任何系统、任何公司的核心都是数据。现在流行hadoop，流行内存计算、内存数据网格等等，以后还会有更多的概念和技术，但本质都是为大数据服务。数据TB、PB、EB、ZB、YB的飙升，将诞生系列新的技术和产业。而对技术人员，新生的数据科学家Data Scientists，将是有发展前景的职业。理解（依公司而定）

数据分析师指的是不同行业中，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、评估和预测的专业人员。

数据分析员应该属于公司哪个部门

主要是掌握数理统计。它以概率论为基础，以正态分布中的三大分布（卡方分布，f分布，学生氏t分布）为基石，建立起来的计算体系。

所在部门：市场研究公司数据部上级职位：数据部

编辑本段

2、能进行较高级的数据统计分析；

3、公司录入人员的管理和业绩考核；以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训；

4、录入数据库的设立，如果你有一定的基础,相对来说不会太难,因为有一定基础相对来说理解起来会稍微容易一些,但是如果是零基础的,自学起来也会相对吃力一些,费时费力,还是不太建议自学掌握数据分析技巧以及熟练使用数据分析软件，是数据分析师的两大核心竞争力。想要成为一名的数据分析师，可以先从掌握常用的数据分析方法以及SPSS软件开始。,可以找一个靠谱的培训班,系统的进行学习。数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对；

数据分析师要学哪些内容

数据并不难学，只要找对了方法。一起来看看数据分析要学些什么：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。分析工具：对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉EXCEL数据表和公式的使用，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，如果想在这一领域有所发展，学习 PYTHON 也是相当有必要的。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、还有终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。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。学习数据分析可以到CDA数据分析认证中心了解一下，CDA是大数据和人工智能时代面向范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

在大数据被广泛运用的今天，数据已经成为企业之间非常重要的竞争点之一。而作为与数据打交道密切的职业——数据分析师，也将迎来了黄金就业期。据艾瑞研究统计，在过去的两年中，由于各行各业新聘用了80万名数据科学家，数据科学岗位的短缺问题已大大缓解；但是今天市场上仍然有成千上万的空缺职位，其中大部分在美国和。

图 1：数据分析概念图

一、常用分析技能：

数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，有不少分析方法和技巧。下面介绍几种比较常用的数据分析技巧。

在进行数据分析之前，掌握一定的数理统计的方法及原理是有必要的。比如了解数据的类型及各种数据类型的特点。在进行数据处理的过程中，不通的数据类型适用的方法也是不一样的。因为我们进行数据分析的目的，是需要借助对数据的分析得出一定的结论，因此，我们还需要了解一些数据统计特征背后的意义。比如，在使用IBM SPSS Statistics对数据进行相关分析时，我们需要了解分析结果中的显著性指标的含义。

数据库原理以及相关知识：

在进行数据分析时，在绝大多数的情况下，需要处理的数据并不会是很少的。尤其是在大数据技术被广泛使用的今天，数据库的使用更是数据分析过程中不可缺少的一环。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据的整理，到各种拆分汇总，再经过分析，形成完整的分析报告。即使很多时候原始数据并不需要自己整理，但是具备数据库原理以及相关知识，并具有一定的代码能力的话，一定能为你的工作锦上添花。

熟练使用Excel、IBM SPSS Statistics等数据分析软件：

在进行数据分析时，我们常常需要借助电脑软件进行辅助，毕竟，人脑的数据处理能力是远远不及计算机程序的。Excel是微软公司的办公软件Microsoft

二、常用分析软件

除了上述几种常用的分析技巧，一款好用且功能强大的分析软件也能让数据分析师事半功倍。虽然Excel常用且功能强大，但是当我们想要对大量数据进行统计分析时，Excel就会显得力不从心了。这时我们就需要使用到更加专业的统计软件——IBM

图 2：SPSS数据界面利用 SPSS Statistics，您可以：

通过用户友好型界面，分析并更好地了解您的数据，解决复杂的业务和研究问题。

借助高级统计程序，更快地了解大型复杂的数据集，帮助确保高指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。精度和高质量的决策。

通过灵活的部署选项，更轻松地选择和管理您的软件。

小结

首先得学习数学相关知识，数学是很多学科的基础，所以现在正在上大学的同学们，以后要从事数据分析行业，那么就得好好把数学学一学，高等数学、线性代数、概率论，都得学数理统计基础：。身边也有从程序员转行做数据分析的，那么他的培训科目就是数学，这个数学必须的学，要不根本不知道怎么回事，更不用谈数据分析了。

再有就得学习一门计算机语言，这里通常得会SQL语言，数据分析离不开数据，数据从哪儿来，一般都是数据库，作数据库的语言就是SQL语言，会了这种语言基本上就可以获取相应的数据。

再有就是学习一门分析语言，初级的分析可能用Excel即可，可能还会用到SPSS等，但是大量的数据需要一门专业的数据分析语言进行作，这里一般是Python、R等，会一种基本上就够用了。

分析了结果就得展现给大家，这时候就得会一定的做PPT能力，做得美观些，让人看起来很舒服，所以可以学一些美学知识。

当然你得会讲，这里就得掌握一定的表达能力，工作上一定要有表达能力，无论你做不做数据分析师，都得有个好的表达能力，这方面是可以锻炼的。

还有就是要有一定的业务能力，作为数据分析师目的是服务业务，如果不了解业务那么很难做到有的放矢，可能分析完了背道而驰，这需要平时多关注企业的业务内容。

关于数据分析师要学哪些内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

数据分析需要掌握些什么知识?

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据表和公式的使用，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。

想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：

1.python、SQL、R语言

这些都是基础的工具，python都是的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。

2.业务能力

数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长，所以业务能力也是必须。企业1、根据数据分析方案进行数据分析，在既定时间内提交给市场研究人员；的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。

当然这些都是数据分析师基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容，以后想要有更好的发展，还需要学习更多的技能，例如企业管理，人工智能等。 关于数据分析师的学习可以到CDA数据分析认证中心看看。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥注意：着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

数据分析好学吗？

如果个人数学比较感兴趣或者底子比较好，数据分析还是很好学的。

数据分析在现实生活、工作中的应用还是比较广泛的。

数学的老师如果方法得当或者讲课风趣幽默，也是可以让学生收获很多的。

所以，数据分析是否好学还是需因人而异的。数据分析需要学习以下几点：

数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易了。数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始数据分析师要学：SQL、Python语言、R语言、概率论及统计学知识。的，所以首先了解数据分析所需要掌握的知识：

1、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。

2、分析工具

3、编程语言

数据分析领域热门的两大语言是 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。

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。

学习大数据可以到CDA认证中心咨询一下，全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

数据分析不好学。强烈不建议自学数据分数据分析师不仅在薪资上有巨大优势，这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年将需数据人才高达220万。析。

想学好数据分析不容易的，要掌握统计学，还有SPSS这类的数据分析软件，不过只要你想做这件事，只要努力就可以学会的，建议先从学习数据分析软件开始。

数据分析其实并不是特别的好学，因为数据分析里面有很多的专业知识和术语，我们需要不断的让自身充实才能够学习的更好。

只要功夫深，铁杵磨成针。我觉得没有什么不好学的。只要你努力加油，什么都可以学成的。

只要你认真学，世界上没有不好学的东西，但是就看你有没有这个任性，只要你足够努力，那么你就可以学会

看天赋，没有哪方面敏锐的天赋，不要学这个，不然等于白学了！