数据分析需要学四部分，即数学知识、分析工具、分析思维、开发工具及环境。数学知识：数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
数学知识 数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。
沟通（数据分析师必须具有较强的沟通能力，以便与利益相关者互动并向他们展示结果）。 技术技能（数据分析师将使良好的编程和技术技能更加成功。你至少应了解操作系统，数据库概念，SDLC方法等。）。 商业知识（具有良好的业务运作方式，如何赚钱，提高效率是数据分析师的重要力量）。
⑤统计学 一名优秀的数据分析师还应该精通统计学，只有学会了统计学，才能够进行数据分析，数据分析是通过大量的数据进行挑选出有用的数据，这样才能够做好正确的分析。统计学的统计知识能够让我们多了一种角度去看待数据，这样能够看出不同的情况，为数据分析中提供了参考价值。
要熟练使用 Excel Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具，数据分析师除了要熟练将数据用 Excel 中的图表展现出来，还需要掌握为生成的图表做一系 列的格式设置的方法。
1、数学知识 数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。
2、统计学基础：作为数据分析的基础，统计学帮助分析师掌握数据分布、概率、假设检验等统计原理和方法，以便能够正确地理解和解释数据。数据科学编程：数据分析师需要掌握编程语言如Python或R，以便能够处理和分析大量的数据。此外，还需要了解数据库和SQL等相关技术，以有效地从数据库中提取数据。
3、数据分析需要学数学和统计学知识、分析思维、数据库知识、业务学习、数据分析软件。数学和统计学知识：数学是每一位数据分析师必学的基础知识，对于初级数据分析师来说，必须要具备一定的公示计算能力，并且要了解常用的模型算法。
4、数据分析师要学习以下几点：统计学 对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。编程能力 学会一门编程语言，会让处理数据的效率大大提升。如果只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。
1、数据科学研究：运用统计学、机器学习等技术，将数据转化为商业价值。 数据预测分析：通过分析历史数据来预测未来趋势，支持营销和业务决策。 企业数据管理：确保数据质量，管理和整合企业内部的各种数据资源。 数据安全研究：保护企业数据免受威胁，规划和实施数据安全措施。
2、学习大数据后出来可以就业的基础职位有数据挖掘工程师、大数据分析师、大数据开发工程师、算法工程师、数据安全研究这五种。
3、大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。大数据系统分析师 面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。hadoop开发工程师。解决大数据存储问题。
4、以下是学习大数据后可能从事的职业方向： 大数据工程师：作为大数据工程师，您将负责搭建和维护大数据平台，处理和管理海量数据，并设计和优化数据处理流程。 数据分析师：作为数据分析师，您将负责收集、清洗和分析数据，发现数据中的趋势和规律，并为企业提供决策支持。
1、大数据学出来，可以从事大数据分析师、数据挖掘工程师、数据架构师、大数据运维工程师、大数据可视化工程师等工作。大数据分析师 大数据分析师是大数据专业中的一种职业，需要对海量的大数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息为决策提供支持。
2、大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。他们还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。
3、数据分析师：大数据学毕业生可以成为数据分析师，负责收集、清洗、分析和解释数据。他们可以使用统计学和机器学习方法，发现数据中的模式、趋势和关联，并提供业务决策的洞察和建议。
4、大数据学出来后，可做的工作推荐有数据分析师、数据架构师、数据挖掘工程师、数据算法工程师、Hadoop开发工程师等等。数据分析师 从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作，依据数据做出行业研究、评估和预测。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。