數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識(數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識)

1.數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識

首先，從知識體系的角度來看，當(dāng)前學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析需要學(xué)習(xí)三大塊知識，其一是數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)知識、其二是大數(shù)據(jù)知識、其三是行業(yè)知識。

數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，在大數(shù)據(jù)時代，要想在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域走得更遠(yuǎn)，一定要重視數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)知識的學(xué)習(xí)。從某種程度上來說，數(shù)據(jù)分析就是構(gòu)建在數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)之上的，雖然當(dāng)前有很多數(shù)據(jù)分析工具和平臺可以使用，但是如果脫離數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)知識，數(shù)據(jù)分析往往很難深入。對于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)比較薄弱的人來說，在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的過程中，可以同時補學(xué)數(shù)學(xué)知識，包括線性代數(shù)和概率論等等。

數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的重要組成部分，實際上當(dāng)前的數(shù)據(jù)分析也是大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)價值化的主要手段之一，所以當(dāng)前學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析一定不能脫離大數(shù)據(jù)技術(shù)體系。在大數(shù)據(jù)平臺的支撐下，數(shù)據(jù)分析可以借助于大數(shù)據(jù)平臺來達到一個更好的分析效果，比如速度提升就非常明顯。

從數(shù)據(jù)分析的手段上來看，當(dāng)前數(shù)據(jù)分析主要有兩種方式，一種是統(tǒng)計學(xué)方式，另一種就是機器學(xué)習(xí)方式，當(dāng)前機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析方式受到了廣泛的關(guān)注，基于機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析未來也有廣闊的發(fā)展和應(yīng)用空間。采用機器學(xué)習(xí)進行數(shù)據(jù)分析，需要從算法設(shè)計開始入手，然后完成算法實現(xiàn)、算法訓(xùn)練、算法驗證和算法應(yīng)用等一系列環(huán)節(jié)。

最后，對于數(shù)據(jù)分析的初學(xué)者來說，可以從Python開始學(xué)起，然后進一步學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)平臺和機器學(xué)習(xí)等內(nèi)容，大數(shù)據(jù)平臺可以考慮一下Hadoop和Spark。

2.數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識

從技術(shù)角度上來看，數(shù)據(jù)分析雖然有應(yīng)用及數(shù)據(jù)分析和開發(fā)及數(shù)據(jù)分析兩種方式，但是從業(yè)者都需要具備三方面基礎(chǔ)知識，分別是數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)和計算機基礎(chǔ)。

統(tǒng)計學(xué)技能——統(tǒng)計學(xué)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，掌握統(tǒng)計學(xué)的基本知識是數(shù)據(jù)分析師的基本功。從數(shù)據(jù)采集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預(yù)測都要用到統(tǒng)計學(xué)。

社會學(xué)技能——從社會化角度看，人有社會性，收群體心理的影響。數(shù)據(jù)分析師沒有社會學(xué)基本技能，很難對市場現(xiàn)象做出合理解釋。

用數(shù)據(jù)庫來存儲數(shù)據(jù)，如MySQL,PostgreSQL,CouchDB,MongoDB,Cassandra等。理解數(shù)據(jù)庫并且能熟練使用它，將是一個基礎(chǔ)能力。

3.請問GIS空間數(shù)據(jù)分析需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)預(yù)備知識

當(dāng)前GIS的功能進展2006/12/31 11:35 A.M. 地理信息系統(tǒng)GIS(Geographic Information System)是近20年來發(fā)展起來的一門綜合性的技術(shù)，它涉及到地理學(xué)、測繪學(xué)、計算機科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科。

它的概念和基礎(chǔ)是地理和測繪，它的技術(shù)支撐是計算機技術(shù)，它的應(yīng)用領(lǐng)域是地理、規(guī)劃與管理等許多行業(yè)和部門。隨著信息技術(shù)尤其是計算機技術(shù)的快速發(fā)展、數(shù)字地球的提出與實施，GIS應(yīng)用程度的不斷深入和應(yīng)用范圍的逐漸擴大，正處于急劇變化與發(fā)展之中。

1.1 空間信息的獲取與處理 空間信息的獲取技術(shù)包括：野外全站儀測量、GPS測量、地圖掃描數(shù)字化、數(shù)字?jǐn)z影測量、從遙感影像進行目標(biāo)測量等。野外全站儀測量、GPS測量的軟件已基本普及。

地圖掃描數(shù)字化技術(shù)及轉(zhuǎn)化成矢量數(shù)據(jù)庫的技術(shù)日趨成熟并已商品化，如ESRI公司的ArcScan。目前的技術(shù)大多采用交互和自動相結(jié)合，在自動消除噪音和色斑后，可自動跟蹤單線和多邊形邊界，并自動識別斷點、虛線、符號線，自動角度取直，交互時可以進行柵格-矢量一體化編輯。

雖然掃描數(shù)字化大大提高了圖形數(shù)據(jù)輸入的效率和精度，但數(shù)字化后的編輯和屬性數(shù)據(jù)的輸入依然很繁重。 GPS集成到GIS中和GIS用于野外，使實時獲取野外數(shù)據(jù)取得重大進展。

遙感影像正在被用來作為一種基本地圖，使之成為GIS最重要的一層。用數(shù)字?jǐn)z影測量方法自動獲取DEM、數(shù)字正射影像，人工交互獲取矢量線劃數(shù)據(jù)的技術(shù)已得到廣泛使用。

在我國，該項技術(shù)處于世界領(lǐng)先水平，儀器設(shè)備和軟件出口，而且承擔(dān)國外的數(shù)據(jù)采集任務(wù)。 用遙感制作數(shù)字正射影像，并用交互式方法進行目標(biāo)提取的技術(shù)也已基本成熟，已生產(chǎn)出大量遙感數(shù)字正射影像數(shù)據(jù)。

在空間信息獲取方面，剩下的是地物目標(biāo)的自動識別和自動測量問題，包括掃描地圖的要素識別、數(shù)字?jǐn)z影測量和遙感目標(biāo)的自動提取。這是一個需要長期研究的課題，短期內(nèi)難以取得突破。

從技術(shù)角度講，空間數(shù)據(jù)處理的方法與技術(shù)已基本成熟，但是仍缺少效率高、自動化程度好的空間數(shù)據(jù)處理專用軟件。 空間數(shù)據(jù)獲取與處理的另一個發(fā)展趨勢是網(wǎng)絡(luò)化空間數(shù)據(jù)生產(chǎn)。

它是指空間數(shù)據(jù)采集與處理工作基于一個局域網(wǎng)環(huán)境，并用一個網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)生產(chǎn)管理軟件進行生產(chǎn)調(diào)度、監(jiān)控和質(zhì)量控制，以提高空間數(shù)據(jù)的生產(chǎn)效率和保證數(shù)據(jù)的安全。隨著新型傳感器的發(fā)展，空間數(shù)據(jù)信息源的獲取設(shè)備與技術(shù)正處于一個快速發(fā)展時期，激光掃描雷達、高分辨率數(shù)字?jǐn)z影測量相機、紅外相機、干涉雷達等一批新型航測遙感設(shè)備，將使我們獲取的空間信息更加豐富。

1.2 空間數(shù)據(jù)存儲和檢索 GIS空間數(shù)據(jù)管理已經(jīng)走出了文件管理的模式。最初的GIS軟件一般采用文件方法管理矢量圖形數(shù)據(jù)，利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)管理屬性數(shù)據(jù)。

目前主要的GIS軟件都采用了商用關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)同時管理圖形和屬性數(shù)據(jù)。如國外的ARC/INFO、GEOMEDIA，國內(nèi)的GEOSTAR、MAPGIS、SUPERMAP等。

在數(shù)據(jù)查詢和訪問上，采用標(biāo)準(zhǔn)的SQL命令來訪問和操作數(shù)據(jù)（包括對數(shù)據(jù)的增、刪、改）。在提高查詢速度上，大多引進四叉樹和R樹等空間索引技術(shù)。

1.3 數(shù)據(jù)處理和分析 GIS在這一方面的問題是，精通分析與模型化技術(shù)的數(shù)學(xué)專家對GIS了解不多，而GIS的開發(fā)者往往對空間數(shù)據(jù)的分析、模型化和空間統(tǒng)計方面知之甚少。在標(biāo)準(zhǔn)的商業(yè)系統(tǒng)中，仍然沒有基本的通用的空間分析程序，而且也沒有基本的通用模型化工具。

值得注意的是，GIS廠商正在他們的產(chǎn)品中包含柵格數(shù)據(jù)處理功能，并將其作為單獨的模塊提供給用戶，如MapInfo公司的Vertical Mapper。1.4 數(shù)據(jù)輸出GIS在數(shù)據(jù)輸出方面最令人興奮的進展在于隨著Internet和WWW技術(shù)的應(yīng)用，使GIS的地理信息和地圖數(shù)據(jù)輸出跨越了時間和空間。

任何用戶可以在任何時間任何地點通過互聯(lián)網(wǎng)去訪問Web服務(wù)器上安裝的GIS，可以在自己定制的界面上獲得地圖信息、制作專題地圖、進行地理分析等。應(yīng)該說已經(jīng)商品化的WebGIS都還處于初級階段，WebGIS提供的查詢和分析功能還不能滿足專業(yè)應(yīng)用的需要。

但WebGIS的出現(xiàn)已經(jīng)開始改變GIS傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸出和地圖發(fā)布的方式，為地理信息的高度社會化共享提供了可能。2.1 WebGIS的發(fā)展趨勢 WebGIS是以現(xiàn)有的Internet/Intranet為架構(gòu)基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)互操作應(yīng)用系統(tǒng)，它可利用Internet在Web上發(fā)布空間數(shù)據(jù)，為用戶提供空間數(shù)據(jù)瀏覽、查詢和分析的功能。

一方面，WebGIS可為公眾提供交通、旅游、餐飲、娛樂、房地產(chǎn)、購物等與空間信息有關(guān)的在線信息服務(wù)；另一方面，WebGIS可為基于Intranet的企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)管理提供服務(wù)，如幫助企業(yè)進行設(shè)備管理、線路管理以及安全監(jiān)控管理，等等。WebGIS的廣泛應(yīng)用，使得它已經(jīng)成為目前國際GIS發(fā)展的必然趨勢。

通過WebGIS，人們可以方便地從WWW的任意一個節(jié)點瀏覽或獲取Web上的各種分布式地理空間數(shù)據(jù)以及進行各種在線的地理空間分析。2.2 WebGIS的特征1）更廣泛的訪問范圍。

2）平臺獨立性。無論服務(wù)器/客戶機是何種機器，無論WebGIS服務(wù)器端使用何種GIS軟 件，由于使用了通用的Web瀏覽器，用戶就可以透明地訪問WebGIS數(shù)據(jù)，在本機或某個服務(wù)器上進行分。

4.數(shù)據(jù)分析員需要掌握哪些知識

數(shù)據(jù)分析員需要掌握哪些知識

1、你需要有應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)量經(jīng)濟學(xué)專業(yè)本科或者工學(xué)碩士層次水平的數(shù)學(xué)知識背景。

2、至少熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數(shù)據(jù)分析軟件中的一門。

3、至少能夠用Acess等進行數(shù)據(jù)庫開發(fā)；

4、至少掌握一門數(shù)學(xué)軟件：matalab,mathmatics進行新模型的構(gòu)建。

5、至少掌握一門編程語言；

6，當(dāng)然還要其他應(yīng)用領(lǐng)域方面的知識，比如市場營銷、經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)等，因為這是數(shù)據(jù)分析的主要應(yīng)用領(lǐng)域。

5.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)涉及到哪些數(shù)學(xué)知識

好！ 我告訴你。 我畢業(yè)兩年了，都是做c/c++開發(fā)方面的~

首先說一下數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和vc/mfc以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的應(yīng)用，vc/mfc主要是開發(fā)上位機軟件，即pc機上的軟件的。一般情況下做vc一般開發(fā)不需要掌握太多的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識。開發(fā)中不會用太多，了解就夠了。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一般常用在嵌入式開發(fā)，譬如路由器開發(fā)里常用到樹結(jié)構(gòu)。

第二數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)學(xué)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)里用的最多的是離散數(shù)學(xué)，尤其是樹和圖，基本就是離散數(shù)學(xué)的知識，其次是線性代數(shù)里的矩陣也用的比較多。所以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也不一定要把所有的數(shù)學(xué)都學(xué)好。不過要想學(xué)得好必須先學(xué)好我指的那幾點。否則學(xué)起來比較吃力。

第三c++、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、vc++。的順序問題，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是不分語種的，但你要想學(xué)c++版的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，你首先得了解c++的一般語法吧，至少得看懂偽代碼，常用的c++結(jié)構(gòu)，指針、類的使用等。要知道c++是計算機語言、vc是開發(fā)工具、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是程序的思路，數(shù)學(xué)是基礎(chǔ)。好了，不啰嗦了，相信你都已經(jīng)明白了

6.數(shù)據(jù)分析需要掌握些什么知識

1）具有業(yè)務(wù)敏感度，反應(yīng)迅速，能夠良好溝通；

2）具有數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)倉庫建模的項目實踐經(jīng)驗；

3)3年及以上數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品、運營分析經(jīng)驗；

4）熟悉R、SAS、SPSS等統(tǒng)計分析軟件，熟練運用Python，熟練使用 SQL、Hive等；

5）本科或以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、計算機、運籌學(xué)等相關(guān)專業(yè)；

那么對于正在入門階段的同學(xué)們應(yīng)該如何正確把握自己的學(xué)習(xí)方向呢？

從學(xué)科知識來看，數(shù)據(jù)分析涉及到一下的知識要點：

(1)統(tǒng)計學(xué)：參數(shù)檢驗、非參檢驗、回歸分析等

(2)數(shù)學(xué)：線性代數(shù)、微積分等

(3)社會學(xué)：主要是一些社會學(xué)量化統(tǒng)計的知識，如問卷調(diào)查與統(tǒng)計分析；還有就是一些社會學(xué)的知識，這些對于從事營銷類的數(shù)據(jù)分析人員比較有幫助

(4)經(jīng)濟金融：如果是從事這個行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，經(jīng)濟金融知識是必須的，這里就不多說了

1）數(shù)據(jù)分析報告類：Microsoft Office軟件等，如果連excel表格基本的處理操作都不會，連PPT報告都不會做，那我只好說離數(shù)據(jù)分析的崗位還差的很遠(yuǎn)。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)不再單單只是表格的形式，而是更多需要以可視化圖表去展示你的數(shù)據(jù)結(jié)果，因為數(shù)據(jù)可視化軟件就不能少，BDP個人版、TABLUEA、Echart等這些必備的

(2)專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件：常見的有諸如SPSS、SAS、Matlab等等，這些軟件可以很好地幫助我們完成專業(yè)性的算法或模型分析，還有高級的Python、R等。

(3)數(shù)據(jù)庫：hive、hadoop、impala等數(shù)據(jù)庫相關(guān)的知識可以學(xué)習(xí)；

(3)輔助工具：比如思維導(dǎo)圖軟件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。

希望同學(xué)們謹(jǐn)記：理論知識+軟件工具+數(shù)據(jù)思維=數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，最后要把這些數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)運用到實際的工作業(yè)務(wù)中，好好理解業(yè)務(wù)邏輯，真正用數(shù)據(jù)分析驅(qū)動網(wǎng)站運營、業(yè)務(wù)管理，真正發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。

7.數(shù)據(jù)分析需要掌握些什么知識

數(shù)據(jù)分析所需要掌握的知識：

數(shù)學(xué)知識

對于初級數(shù)據(jù)分析師來說，則需要了解統(tǒng)計相關(guān)的基礎(chǔ)性內(nèi)容，公式計算，統(tǒng)計模型等。當(dāng)你獲得一份數(shù)據(jù)集時，需要先進行了解數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，進行描述統(tǒng)計。

而對于高級數(shù)據(jù)分析師，必須具備統(tǒng)計模型的能力，線性代數(shù)也要有一定的了解。

分析工具

對于分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數(shù)據(jù)透視表和公式的使用，另外，還要學(xué)會一個統(tǒng)計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

編程語言

數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統(tǒng)計函數(shù)和工具的調(diào)用，R無疑有優(yōu)勢。但是大數(shù)據(jù)量的處理力不足，學(xué)習(xí)曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領(lǐng)域有所發(fā)展，學(xué)習(xí) Python 也是相當(dāng)有必要的。

當(dāng)然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數(shù)據(jù)化為己用的能力， 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數(shù)據(jù)、會快速寫程序分析數(shù)據(jù)。當(dāng)然，編程技術(shù)不需要達到軟件工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

業(yè)務(wù)理解

對業(yè)務(wù)的理解是數(shù)據(jù)分析師工作的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)的獲取方案、指標(biāo)的選取、還有最終結(jié)論的洞察，都依賴于數(shù)據(jù)分析師對業(yè)務(wù)本身的理解。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，主要工作是提取數(shù)據(jù)和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結(jié)論，擁有對業(yè)務(wù)的基本了解就可以。對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要對業(yè)務(wù)有較為深入的了解，能夠基于數(shù)據(jù)，提煉出有效觀點，對實際業(yè)務(wù)能有所幫助。對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，對業(yè)務(wù)有基本了解就可以，重點還是需要放在發(fā)揮自己的技術(shù)能力上。