很多人想要進入資料分析行業，於是開始學習資料分析知識。但是大家可能不知道資料分析需要注意什麼，很多人在進行資料分析工作的時候都或多或少的走了些彎路，這樣即使學習了知識，在實際的資料分析工作中依舊不能夠做好資料分析工作，那麼大家知道不知道資料分析學習需要注意什麼技能呢？下面就由小編為大家介紹一下這些內容。

首先，要想學好資料分析的相關知識，這就需要我們打好統計學知識的基礎，這是因為概率與統計是資料分析的基石，像一些概率分佈、抽樣、線性迴歸、時間序列都是資料分析當中經常會用到的，可以說日常碰到的大部分的分析需求都可以用統計分析來解決。我們在進行學習統計學知識的時候可以使用大學的概率論的知識就足夠了。

其次需要我們掌握資料庫技能。資料庫知識在資料分析中式十分重要的，做資料分析離不開查詢資料庫，這裡主要涉及的是SQL。對於傳統的資料庫如MySQL，SQL Server，Oracle，或者大資料平臺Hadoop，都可以通過SQL查詢的方式來獲取資料。

然後就是掌握Python或者R語言，這是因為Python和R是資料分析當中最常用的兩門語言。R是為資料分析而生的一門語言，但Python在資料分析方面有後來居上的趨勢。公司裡的資料科學團隊在幾年前還是用R做的分析，最近一年已經轉向Python了，身邊的朋友也聽到很多R轉Python的。效能上來說，Python的速度更快，可以處理上G的資料，而R不行。所以長遠來說，很多人還是看好Python的。由此可見，要想做好資料分析工作的時候還是需要大家掌握好Python和R語言，這樣方便大家在日後的資料分析工作得心應手。

最後就是機器學習了。現在資料分析行業都開始重視起了機器學習，我們就必須重視起機器學習，這是因為資料分析的深入方面會用到機器學習，資料分析如果繼續深入的話，可以學習機器學習。機器學習涉及的理論主要是分類、迴歸、聚類、決策樹、貝葉斯定理等。

我們在這篇文章中給大家介紹了學資料分析重點需要掌握的技能了，大家在學習的時候還是要重視這些技能的學習，這樣才能夠為日後的工作做好準備，如果您喜歡我們的內容，那麼關注我們吧。