一、學科知識：從數據分析涉及的專業(yè)知識點來看，主要包括：

（1） 統(tǒng)計學：參數檢驗、非參數檢驗、回歸分析等

（2） 數學：線性代數、微積分等

（3） 社會學：主要是一些社會學的定量統(tǒng)計知識，如問卷調查和統(tǒng)計分析；以及一些社會學的知識，有助于從事市場營銷的數據分析師

（4） 經濟與金融：如果你是從事這一行業(yè)的數據分析師，經濟與金融知識是必要的，這里不多

（5） 計算機：從事數據分析的人員必須了解您使用的數據是如何處理的，了解數據庫的結構和基本原理，如果條件足夠，您還可以有足夠的能力從數據庫中提取您需要的數據（例如使用SQL進行查詢）。這種提取數據分析原材料的能力是每個數據從業(yè)者必須具備的能力。此外，如果你想更進一步，你需要能夠掌握一些編程技巧，這樣你就可以使用一些專業(yè)的數據分析工具來幫助你完成工作。

二、軟件相關：數據分析的必要工具是什么

（1） 數據分析報表：微軟office軟件、水晶易表等，如果做不到Excel表的基本處理操作，做不到PPT報表，我不得不說離數據分析崗位很遠。現(xiàn)在的數據呈現(xiàn)不再只是表格的形式，更多的是需要用可視化圖表來展示你的數據結果，因為數據可視化軟件不能少，BDP個人版、tabluea、echart等都是必須的，要看你怎么選擇。

（2） 專業(yè)數據分析軟件：office不是全部。要做好數據分析，你必須能夠（至少了解）使用一些常用的專業(yè)數據分析軟件工具，如SPSS、SAS、MATLAB等，幫助我們完成專業(yè)的算法或模型分析，以及_的python、R等。

（3） 數據庫：可以學習與數據庫相關的知識，如hive、Hadoop和impala；

（3） 輔助工具：如思維導圖軟件（如MindManager、mindnodepro等）也可以幫助我們理清分析思路。

重要的是：理論知識+軟件工具=數據分析基礎。_，將這些數據分析基礎應用到實際工作業(yè)務中，充分理解業(yè)務邏輯，用數據分析帶動網站運營和業(yè)務管理，真正發(fā)揮數據的價值。