数据分析四个步骤是什么-数据分析五种方法

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析四个步骤是什么的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析四个步骤是什么的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据分析需要学习什么？
2. 如果要学习数据分析，要首先掌握哪些理论知识？

大数据分析需要学习什么？

1、基础科学的能力

统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功，内功不扎实，学再多都是徒劳。

掌握统计学，我们才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用，开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。

如果我们要做数据挖掘师，数据能力是我们吃饭的饭碗。如果你没有数学能力，用现成的模型也好，模块也好，也能做，但一定会影响你的技术提升，当然更影响你的职位晋升。

2、使用分析工具的能力

数据分析工具：SQL、SPSS、SAS、R、Excel等等吧，都必须掌握并且会应用，毕竟企业需要的不是学者而是应用型人才。

3、掌握编程语言的能力

不会Python、不会R，说你懂数据分析谁都不信。

4、逻辑思维的能力

逻辑思维对于数据分析来说特别重要，不单单是数理逻辑这块，还要有逻辑学的知识。反映商业数据里，大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线，有逻辑的推进，结果才会另人信服。

大数据需要的语言

J***a、Scala、Python和Shell

分布式计算

分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。

分布式存储

是将数据分散存储在多***立的设备上。***用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

分布式调度与管理

分布式的集群管理需要有个组件去分配调度***给各个节点，这个东西叫yarn; 需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题，这个东西叫zookeeper; 需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务，这个东西叫azkaban。

hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据***集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用等

忍不住要发言了，不要一直以一个打工者的心态去问问题，不要去问学什么，而要问自己你要干什么。大概从12年，大数据在中国有了爆发式增长，这就像坐马车的时代出现了汽车一样，你如果问汽车来了，我需要学习什么，答案很简单-“一本驾照”。所以正确的逻辑应该是，什么是大数据，大数据带来了什么，它能给我带来哪些改变，为了适应这种改变，我应该学习什么，所以学习是最后的一个问题，只有前面这些问题考虑清楚了，你的学习才有方向，才有意义，才有动力，到那时候你便知道自己要学什么。

要入门大数据的话，可关注我有个类似这问题的答案供参考，“做数据分析需要学什么”，除了业务知识，我首要建议你学好统计学，这个是大数据的“源”，总之不要把太多的时间花费在工具层面，这些都是有教程的，是用来提效的。如何与自己要做的事情结合，把业务问题转化为统计或者数学问题去解决，这个是需要花更多时间去思考的，也是你未来的竞争力所在。

任何一门新知识的学习，如同这个图像，螺旋式上升，前进过程有升有降。此图来自于Python可视化库pyecharts。

与大数据关系密切的岗位划分中，人才需求量比较大的岗位还包括大数据运维，运维岗位的职责是完成大数据平台的搭建、组件的部署、测试、管控、维护等内容，这些内容也并不需要非常强的逻辑思维能力，对于逻辑思维能力较差的人来说也是可以从事的。可以到这边看看哈，互联网it学校

如果要学习数据分析，要首先掌握哪些理论知识？

你好，作为一名数据分析的从业者，我来说说我的看法。

数据分析是目前比较火的学习方向，很多人都有学习数据分析的想法，但由于数据分析需要大量的理论知识学习，也给很多想学习数据分析的人设了一道障碍。数据分析的理论知识可以从两个方面进行学习。

第一个，基础数据分析的理论知识。主要包括高数，概率论，统计学等知识。我们进行数据分析之前会有一些常规的数据分析处理工作。例如探索性数据分析，抽样分析， 分组分析，相关系数分析，还有一些特征选择，统计量的计算等等。这些基本的数据分析大多数是依靠统计学，概率学等基础知识为依靠的，同时这些知识点也为了第二个进阶阶段学习做基础支撑的。

第二个，进阶数据分析理论知识。主要包括了，高数，线代，矩阵，最优化理论等等。因为数据分析后半部分我们需要对数据进行建模，需要用到一些算法的知识。一些基础理论包括梯度下降法，牛顿法，矩阵分解，降维，和一些算法包括决策树，贝叶斯理论，svm，聚类等等知识点。这些理论知识点学习有一定难度，算是数据分析进阶部分，更有偏向数据挖掘的知识点。

希望我的回答能对你有所帮助，你也可以关注我，我们一起讨论数据分析知识。

我是@IT人渝村阿泽 专注分享IT知识和求职。

数据分析流程包括数据清洗、数据处理、数据分析、数据可视化、数据报告。这些最基本必须要掌握。

还需要了解和熟知各种数据分析方法，能够灵活应用数据分析工具完成数据统计与分析。

想未来就业更有前景的，还可以多学一些数据挖掘、大数据分析与应用的知识和技能。已经进入数据时代，掌握数据分析技能是一种基础本领，了解大数据也很有必要。

综上，数据***集和数据分析的基本方法、数据处理方法、数据可视化；数据挖掘、大数据处理、大数据统计与展示都是需要了解的。

数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。

到此，以上就是小编对于数据分析四个步骤是什么的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析四个步骤是什么的2点解答对大家有用。