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。
对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，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）视情况而定。
在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。
要进行数据分析，需要学习以下几个关键方面： 统计学基础：统计学是数据分析的基石，包括概率论、抽样与估计、假设检验等。掌握统计学基础知识可以帮助你理解数据的分布、变异性和相关性等重要概念。 数据收集与清洗：数据分析的第一步是有效地收集和整理数据。
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。
学习数据分析需要涵盖以下几个主要内容：统计学基础：了解基本的统计学概念、方法和原理，包括描述统计、推断统计、假设检验等。这将帮助你理解数据分布、变异性、相关性等统计指标，并能够运用统计方法进行数据分析和解释结果。
第一阶段：初识数据分析 这个阶段是你学习数据分析的第一个月。核心的三本书就是：统计学、R IN ACTION、深入浅出数据分析。第一星期：好好的阅读一下统计学这本教材。按照每天3个小时的时间，一个星期你至少能看完8章。
技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。
《图解数据结构：使用C++》内容架构完整，逻辑清楚，采用丰富的图例来阐述基本概念及应用，有效提升可读性。以C++程序语言实现数据结构中的重要理论，以范例程序说明数据结构的内涵。强调边做边学，结合下载文件，给予最完整的支援。
1、我觉得新手入门的数据分析人员可以使用思迈特软件Smartbi的数据分析工具，简单易上手，而且易用性上是有很大的优势。思迈特软件Smartbi的易用性主要表现在：易理解性：产品的功能和名字都是直接表明的，很容易让客户理解。易学习性：产品是默认安装内置Demo库，帮助用户学习使用，可以浏览产品实现效果。
2、Excel Excel作为入门级的工具，是最基础也是最主要的数据分析工具，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，数据透视图是Excel中最重要的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以处理绝大部分的分析工作。正所谓初级学图表，中级学函数透视表，高级学习VBA。
3、人工智能 python深受人工智能科学家的喜爱和青睐，他们经常用python去实验算法，也善于使用numpy做科学计算，用pyplot画数据图。在国内外，研发人工智能比较好的公司内部使用Python语言的也非常多，导致人工智能和python的关系密不可分，甚至有人会将二者划上等号，尤其是初学者。
《谁说菜鸟不会数据分析》不只阐明晰一些常见的剖析技巧，并趁便 Excel 的一些常识以及数据分析在公司中所在的方位，轻松把握数据分析的技拍晌术，也对职场了解有必定的帮助。《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。
《父与子的编程之旅》内容概述：这本书以轻松的方式介绍了编程的基本概念，旨在帮助读者（特别是年轻读者）通过直观的例子理解编程思维。书中不仅讲解了编程知识，还鼓励读者发挥创造力编写自己的程序和游戏。适用对象：非常适合家长和孩子一起学习，也适合所有希望通过有趣方式学习编程的初学者。
java开发零基础入门书籍二：《java开发从入门到精通》适合自学者 《java开发从入门到精通》这本书主要针对java开发基础，对于没有学过java开发的人才说，是一个不错的选择。通过这本书，大家可以从零开始，慢慢来学习，而且实操很多，不会让你看到最后出现只会理论的情况。
我校名师高淇讲述的Java300集课程，非常适合刚入门的零基础学者哦！这几本书相当不错，推荐给你：《Java编程规范》 适合对象：初级、中级 介绍：这本书的作者是被誉为Java之父的James Gosling，入门者推荐阅读，对基础的讲解很不错。
作者：[ 日］ 斋藤康毅 译者：陆宇杰 豆瓣评分：4 出版社：人民邮电出版社 出版年份：2018-7 页数：285 内容简介：本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。
书籍不贪多，一本足矣 python的经典书很多，《笨方法学python》《Python核心编程》、《Python基础教程》等等，但是这么多怎么选？这是个问题其实你只需要一本，把它读透即可。编程入门分门别类基本一致，配合基础练习就能有一个全面的了解。
1、数据库类（必须学）初级只要会RDBMS就行了，看公司用哪个，用哪个学哪个。没进公司就学MySQL吧。NoSQL可以在之后和统计学啥的一起学。
2、独到的分析思维和表达；当然，只要具备基本的数据分析技能就可以尝试找工作了，可以在工作中逐步培养和提升后面两项素质。
3、这类数据分析师的工作比较机械重复，但对自己所属的产品线非常熟悉，适合刚毕业的。
1、数据分析需要掌握的知识：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、数据分析需要掌握的知识点包括： 统计学基础：理解概率论、描述性统计、推断性统计等，为数据分析提供理论支持。 编程能力：学习如Python、SQL、R语言等编程语言，这些是进行数据分析的基本工具。Python是入门首选，R语言擅长统计分析和绘图，SQL用于数据库操作。
3、数学知识：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讲，必须要具备一定的公式计算能力，并且要了解常用的模型算法。分析工具：对于初级分析师来看，必须要学会玩转excel，并且要将透视表和公式使用的比较熟练。除此之外，还要学会VBA基本必备，SPSS/SAS/R等分析工具的使用。
4、数据分析所需掌握的知识点： 数学知识：对于初级数据分析人员，需要了解统计学的基础内容，包括基本的统计公式和统计模型。 数据质量分析：在处理数据集时，首先要评估数据集的质量，并对其进行描述性统计分析。
5、数据分析需要学习以下几点：统计学。编程能力。数据库。数据仓库。数据分析方法。数据分析工具。想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：python、SQL、R语言这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。