我们在前面的文章中给大家说一一下数据分析知识中的SQL知识以及R语言和Python语言，这些技能对于数据的提取以及数据选择有帮助。数据分析的前提就是找到数据，只有找到数据我们才能够分析数据，在这篇文章中我们会给大家详细的解释一下R语言和Python语言、统计知识、分析思维以及业务知识。
先来给大家说一说编程语言各自的有点。再前面我们给大家说到是否掌握R/Python语言的知识是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。如果我们能够掌握了数据分析知识，才能够做好数据分析的前提工作。由于R的优点是统计学家编写的，如果是各类统计函数的调用，绘图，分析的前验性论证，R无疑有优势。学习R，需要了解数据结构（matrix，array，data.frame，list等）、数据读取，图形绘制(ggplot2)、数据操作、统计函数(mean,median,sd,var,scale等)；开发环境建议使用Rstudio。而Python则是万能的胶水语言，适用性强，有很多分支，我们专注数据分析这块。需要了解调用包、函数、数据类型(list,tuple,dict)，条件判断，迭代等；开发环境建议Anaconda。如果学会了这些才能够做好数据分析的前提工作。
然后给大家说一说统计知识。统计学是数据分析的基础。需要花一些时间掌握描述性统计知识，包括：均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验、显著性、总体和抽样等概念。学会了这些就能够给大家在进行数据分析工作的时候获得帮助。
接着给大家说说分析思维。好的数据分析首先要有结构化的思维，也就是我们俗称的金字塔思维。思维导图是必备的工具；之后再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽等框架。分析也是有框架和方法论的，主要围绕三个要点展开：一个业务没有指标，则不能增长和分析。好的指标应该是比率或比例。好的分析应该对比或关联。
最后给大家说一说业务知识。对于数据分析师来说，业务其实比了解数据方法论更重要。但很遗憾，业务学习没有捷径，必须靠在某个行业一点点积累。
以上的内容就是小编为大家介绍的数据分析知识了，学会了这些知识我们就能够做好数据分析的工作了。希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。