1樓：華溝罵悠散
1、學科知識：從資料分析涉及到的專業知識點上看，主要是這些：
（1）統計學：引數檢驗、非參檢驗、迴歸分析等
（2）數學：線性代數、微積分等
（3）社會學：主要是一些社會學量化統計的知識，如問卷調查與統計分析；還有就是一些社會學的知識，這些對於從事營銷類的資料分析人員比較有幫助
（4）經濟金融：如果是從事這個行業的資料分析人員，經濟金融知識是必須的，這裡就不多說了
（5）計算機：從事資料分析工作的人必須瞭解你使用的資料是怎麼處理出來的，要了解資料庫的結構和基本原理，同時如果條件充足的話，你還能有足夠的能力從資料庫裡提取你需要的資料（比如使用sql進行查詢），這種提取資料分析原材料的能力是每個資料從業者必備的。此外，如果要想走的更遠，還要能掌握一些程式設計能力，從而借住一些專業的資料分析工具，幫助你完成工作。
2、軟體相關：從事資料分析方面的工作必備的工具是什麼
（1）資料分析報告類：microsoft office軟體等，如果連excel**基本的處理操作都不會，連ppt報告都不會做，那我只好說離資料分析的崗位還差的很遠。現在的資料呈現不再單單只是**的形式，而是更多需要以視覺化圖表去展示你的資料結果，因為資料視覺化軟體就不能少，bdp個人版、tabluea等這些必備的，就看你自己怎麼選了。
（2）專業資料分析軟體：office並不是全部，要從在資料分析方面做的比較好，你必須會用（至少要了解）一些比較常用的專業資料分析軟體工具，比如spss、sas、matlab等等，這些軟體可以很好地幫助我們完成專業性的演算法或模型分析，還有高階的python、r等。
（3）資料庫：hive、hadoop、impala等資料庫相關的知識可以學習；
（4）輔助工具：比如思維導圖軟體（如mindmanager、mindnode pro等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。
最重要的是：理論知識+軟體工具=資料分析基礎，最後要把這些資料分析基礎運用到實際的工作業務中，好好理解業務邏輯，真正用資料分析驅動**運營、業務管理，真正發揮資料的價值。
統計學和資料科學有什麼區別？
2樓：pivot中樞留學
統計學（statistics）是比較傳統的學科，一般包括引數估計、假設檢驗、迴歸分析、生存分析、因子分析、時間序列、非引數統計等。
資料科學（data science）：資料科學其實也會大量運用統計學的模型，但它更偏向於運用現代的機器學習（machine learning）模型，比如支援向量機、決策樹、深度學習等，更偏向結局大樣本（如網際網路、人工智慧）的問題，計算量非常龐大，通常藉助於gpu等手段。
科學家們是怎麼看待佛教的
科學家把自己解釋不了的，統統劃成宗教和迷信，等科學能解釋了，就變成科學了。科學家所作的工作只是在給佛陀的言教加註解，科學的研究永遠達不到覺者智慧體驗的水平，只能是不斷接近。哈哈，你真問了點上了，我剛看了書，教是一種精神寄託，很科學家不相違被！宗教屬於社會科學的範疇，你的題太籠統了。科學性的宗教！當然...
應用統計學這個專業怎麼樣，應用統計學這個專業怎麼樣？就業前景好嗎？
本人就是應用統計學專業的，在我們統計學院，統計學大概分金融統計，應用統計學，數理統計，生物統計。應用統計學主要側重於統計建模，來解決比較實際的問題，進行資料分析。學科的專業課有應用迴歸分析，計算統計，時間序列分析，金融建模，生存分析，應用多元分析，概率論與數理統計。就業方向主要是去外企或是 行業進行...
統計學符號在 上怎麼打出來啊，統計學符號在word 上怎麼打出來啊
方法一 1 輸入x，單擊開始 拼音指南按鈕 2 彈出拼音指南對話方塊，在拼音文字處輸入 方法二 1 輸入x，將游標定位在x前面 2 單擊插入 符號 其它符號 3 彈出符號對話方塊，在字型處選擇symbol 插入如圖所示的符號即可。方法三 1 單擊開始 中文版式 合併字元 2 彈出合併字元對話方塊，在...