數據分析基礎數學(xué)知識(數據分析需要掌握哪些知識)
1.數據分析需要掌握哪些知識
首先，從知識體系的角度來(lái)看，當前學(xué)習數據分析需要學(xué)習三大塊知識，其一是數學(xué)和統計學(xué)知識、其二是大數據知識、其三是行業(yè)知識。
數學(xué)和統計學(xué)是數據分析的基礎，在大數據時(shí)代，要想在數據分析領(lǐng)域走得更遠，一定要重視數學(xué)和統計學(xué)知識的學(xué)習。從某種程度上來(lái)說(shuō)，數據分析就是構建在數學(xué)和統計學(xué)基礎之上的，雖然當前有很多數據分析工具和平臺可以使用，但是如果脫離數學(xué)和統計學(xué)知識，數據分析往往很難深入。對于數學(xué)基礎比較薄弱的人來(lái)說(shuō)，在學(xué)習數據分析的過(guò)程中，可以同時(shí)補學(xué)數學(xué)知識，包括線(xiàn)性代數和概率論等等。
數據分析是大數據技術(shù)體系的重要組成部分，實(shí)際上當前的數據分析也是大數據進(jìn)行數據價(jià)值化的主要手段之一，所以當前學(xué)習數據分析一定不能脫離大數據技術(shù)體系。在大數據平臺的支撐下，數據分析可以借助于大數據平臺來(lái)達到一個(gè)更好的分析效果，比如速度提升就非常明顯。
從數據分析的手段上來(lái)看，當前數據分析主要有兩種方式，一種是統計學(xué)方式，另一種就是機器學(xué)習方式，當前機器學(xué)習的數據分析方式受到了廣泛的關(guān)注，基于機器學(xué)習的數據分析未來(lái)也有廣闊的發(fā)展和應用空間。采用機器學(xué)習進(jìn)行數據分析，需要從算法設計開(kāi)始入手，然后完成算法實(shí)現、算法訓練、算法驗證和算法應用等一系列環(huán)節。
最后，對于數據分析的初學(xué)者來(lái)說(shuō)，可以從Python開(kāi)始學(xué)起，然后進(jìn)一步學(xué)習數據庫、大數據平臺和機器學(xué)習等內容，大數據平臺可以考慮一下Hadoop和Spark。
2.數據分析需要掌握哪些知識
從技術(shù)角度上來(lái)看，數據分析雖然有應用及數據分析和開(kāi)發(fā)及數據分析兩種方式，但是從業(yè)者都需要具備三方面基礎知識，分別是數學(xué)基礎、統計學(xué)基礎和計算機基礎。
統計學(xué)技能——統計學(xué)是數據分析的基礎，掌握統計學(xué)的基本知識是數據分析師的基本功。從數據采集、抽樣到具體分析時(shí)的驗證探索和預測都要用到統計學(xué)。
社會(huì )學(xué)技能——從社會(huì )化角度看，人有社會(huì )性，收群體心理的影響。數據分析師沒(méi)有社會(huì )學(xué)基本技能，很難對市場(chǎng)現象做出合理解釋。
用數據庫來(lái)存儲數據，如MySQL,PostgreSQL,CouchDB,MongoDB,Cassandra等。理解數據庫并且能熟練使用它，將是一個(gè)基礎能力。
3.請問(wèn)GIS空間數據分析需要哪些數學(xué)基礎預備知識
當前GIS的功能進(jìn)展2006/12/31 11:35 A.M. 地理信息系統GIS(Geographic Information System)是近20年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一門(mén)綜合性的技術(shù)，它涉及到地理學(xué)、測繪學(xué)、計算機科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科。
它的概念和基礎是地理和測繪，它的技術(shù)支撐是計算機技術(shù)，它的應用領(lǐng)域是地理、規劃與管理等許多行業(yè)和部門(mén)。隨著(zhù)信息技術(shù)尤其是計算機技術(shù)的快速發(fā)展、數字地球的提出與實(shí)施，GIS應用程度的不斷深入和應用范圍的逐漸擴大，正處于急劇變化與發(fā)展之中。
1.1 空間信息的獲取與處理 空間信息的獲取技術(shù)包括：野外全站儀測量、GPS測量、地圖掃描數字化、數字攝影測量、從遙感影像進(jìn)行目標測量等。野外全站儀測量、GPS測量的軟件已基本普及。
地圖掃描數字化技術(shù)及轉化成矢量數據庫的技術(shù)日趨成熟并已商品化，如ESRI公司的ArcScan。目前的技術(shù)大多采用交互和自動(dòng)相結合，在自動(dòng)消除噪音和色斑后，可自動(dòng)跟蹤單線(xiàn)和多邊形邊界，并自動(dòng)識別斷點(diǎn)、虛線(xiàn)、符號線(xiàn)，自動(dòng)角度取直，交互時(shí)可以進(jìn)行柵格-矢量一體化編輯。
雖然掃描數字化大大提高了圖形數據輸入的效率和精度，但數字化后的編輯和屬性數據的輸入依然很繁重。 GPS集成到GIS中和GIS用于野外，使實(shí)時(shí)獲取野外數據取得重大進(jìn)展。
遙感影像正在被用來(lái)作為一種基本地圖，使之成為GIS最重要的一層。用數字攝影測量方法自動(dòng)獲取DEM、數字正射影像，人工交互獲取矢量線(xiàn)劃數據的技術(shù)已得到廣泛使用。
在我國，該項技術(shù)處于世界領(lǐng)先水平，儀器設備和軟件出口，而且承擔國外的數據采集任務(wù)。 用遙感制作數字正射影像，并用交互式方法進(jìn)行目標提取的技術(shù)也已基本成熟，已生產(chǎn)出大量遙感數字正射影像數據。
在空間信息獲取方面，剩下的是地物目標的自動(dòng)識別和自動(dòng)測量問(wèn)題，包括掃描地圖的要素識別、數字攝影測量和遙感目標的自動(dòng)提取。這是一個(gè)需要長(cháng)期研究的課題，短期內難以取得突破。
從技術(shù)角度講，空間數據處理的方法與技術(shù)已基本成熟，但是仍缺少效率高、自動(dòng)化程度好的空間數據處理專(zhuān)用軟件。 空間數據獲取與處理的另一個(gè)發(fā)展趨勢是網(wǎng)絡(luò )化空間數據生產(chǎn)。
它是指空間數據采集與處理工作基于一個(gè)局域網(wǎng)環(huán)境，并用一個(gè)網(wǎng)絡(luò )數據生產(chǎn)管理軟件進(jìn)行生產(chǎn)調度、監控和質(zhì)量控制，以提高空間數據的生產(chǎn)效率和保證數據的安全。隨著(zhù)新型傳感器的發(fā)展，空間數據信息源的獲取設備與技術(shù)正處于一個(gè)快速發(fā)展時(shí)期，激光掃描雷達、高分辨率數字攝影測量相機、紅外相機、干涉雷達等一批新型航測遙感設備，將使我們獲取的空間信息更加豐富。
1.2 空間數據存儲和檢索 GIS空間數據管理已經(jīng)走出了文件管理的模式。最初的GIS軟件一般采用文件方法管理矢量圖形數據，利用關(guān)系數據庫管理系統管理屬性數據。
目前主要的GIS軟件都采用了商用關(guān)系數據庫管理系統同時(shí)管理圖形和屬性數據。如國外的ARC/INFO、GEOMEDIA，國內的GEOSTAR、MAPGIS、SUPERMAP等。
在數據查詢(xún)和訪(fǎng)問(wèn)上，采用標準的SQL命令來(lái)訪(fǎng)問(wèn)和操作數據（包括對數據的增、刪、改）。在提高查詢(xún)速度上，大多引進(jìn)四叉樹(shù)和R樹(shù)等空間索引技術(shù)。
1.3 數據處理和分析 GIS在這一方面的問(wèn)題是，精通分析與模型化技術(shù)的數學(xué)專(zhuān)家對GIS了解不多，而GIS的開(kāi)發(fā)者往往對空間數據的分析、模型化和空間統計方面知之甚少。在標準的商業(yè)系統中，仍然沒(méi)有基本的通用的空間分析程序，而且也沒(méi)有基本的通用模型化工具。
值得注意的是，GIS廠(chǎng)商正在他們的產(chǎn)品中包含柵格數據處理功能，并將其作為單獨的模塊提供給用戶(hù)，如MapInfo公司的Vertical Mapper。1.4 數據輸出GIS在數據輸出方面最令人興奮的進(jìn)展在于隨著(zhù)Internet和WWW技術(shù)的應用，使GIS的地理信息和地圖數據輸出跨越了時(shí)間和空間。
任何用戶(hù)可以在任何時(shí)間任何地點(diǎn)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)去訪(fǎng)問(wèn)Web服務(wù)器上安裝的GIS，可以在自己定制的界面上獲得地圖信息、制作專(zhuān)題地圖、進(jìn)行地理分析等。應該說(shuō)已經(jīng)商品化的WebGIS都還處于初級階段，WebGIS提供的查詢(xún)和分析功能還不能滿(mǎn)足專(zhuān)業(yè)應用的需要。
但WebGIS的出現已經(jīng)開(kāi)始改變GIS傳統的數據輸出和地圖發(fā)布的方式，為地理信息的高度社會(huì )化共享提供了可能。2.1 WebGIS的發(fā)展趨勢 WebGIS是以現有的Internet/Intranet為架構基礎的網(wǎng)絡(luò )互操作應用系統，它可利用Internet在Web上發(fā)布空間數據，為用戶(hù)提供空間數據瀏覽、查詢(xún)和分析的功能。
一方面，WebGIS可為公眾提供交通、旅游、餐飲、娛樂(lè )、房地產(chǎn)、購物等與空間信息有關(guān)的在線(xiàn)信息服務(wù)；另一方面，WebGIS可為基于Intranet的企業(yè)內部業(yè)務(wù)管理提供服務(wù)，如幫助企業(yè)進(jìn)行設備管理、線(xiàn)路管理以及安全監控管理，等等。WebGIS的廣泛應用，使得它已經(jīng)成為目前國際GIS發(fā)展的必然趨勢。
通過(guò)WebGIS，人們可以方便地從WWW的任意一個(gè)節點(diǎn)瀏覽或獲取Web上的各種分布式地理空間數據以及進(jìn)行各種在線(xiàn)的地理空間分析。2.2 WebGIS的特征1）更廣泛的訪(fǎng)問(wèn)范圍。
2）平臺獨立性。無(wú)論服務(wù)器/客戶(hù)機是何種機器，無(wú)論WebGIS服務(wù)器端使用何種GIS軟 件，由于使用了通用的Web瀏覽器，用戶(hù)就可以透明地訪(fǎng)問(wèn)WebGIS數據，在本機或某個(gè)服務(wù)器上進(jìn)行分。
4.數據分析員需要掌握哪些知識
數據分析員需要掌握哪些知識
1、你需要有應用數學(xué)、統計學(xué)、數量經(jīng)濟學(xué)專(zhuān)業(yè)本科或者工學(xué)碩士層次水平的數學(xué)知識背景。
2、至少熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析軟件中的一門(mén)。
3、至少能夠用Acess等進(jìn)行數據庫開(kāi)發(fā)；
4、至少掌握一門(mén)數學(xué)軟件：matalab,mathmatics進(jìn)行新模型的構建。
5、至少掌握一門(mén)編程語(yǔ)言；
6，當然還要其他應用領(lǐng)域方面的知識，比如市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、經(jīng)濟統計學(xué)等，因為這是數據分析的主要應用領(lǐng)域。
5.數據結構涉及到哪些數學(xué)知識
好！ 我告訴你。 我畢業(yè)兩年了，都是做c/c++開(kāi)發(fā)方面的~
首先說(shuō)一下數據結構和vc/mfc以及數據結構的應用，vc/mfc主要是開(kāi)發(fā)上位機軟件，即pc機上的軟件的。一般情況下做vc一般開(kāi)發(fā)不需要掌握太多的數據結構知識。開(kāi)發(fā)中不會(huì )用太多，了解就夠了。數據結構一般常用在嵌入式開(kāi)發(fā)，譬如路由器開(kāi)發(fā)里常用到樹(shù)結構。
第二數據結構和數學(xué)，數據結構里用的最多的是離散數學(xué)，尤其是樹(shù)和圖，基本就是離散數學(xué)的知識，其次是線(xiàn)性代數里的矩陣也用的比較多。所以學(xué)習數據結構也不一定要把所有的數學(xué)都學(xué)好。不過(guò)要想學(xué)得好必須先學(xué)好我指的那幾點(diǎn)。否則學(xué)起來(lái)比較吃力。
第三c++、數據結構、vc++。的順序問(wèn)題，數據結構是不分語(yǔ)種的，但你要想學(xué)c++版的數據結構，你首先得了解c++的一般語(yǔ)法吧，至少得看懂偽代碼，常用的c++結構，指針、類(lèi)的使用等。要知道c++是計算機語(yǔ)言、vc是開(kāi)發(fā)工具、數據結構是程序的思路，數學(xué)是基礎。好了，不啰嗦了，相信你都已經(jīng)明白了
6.數據分析需要掌握些什么知識
1）具有業(yè)務(wù)敏感度，反應迅速，能夠良好溝通；
2）具有數據分析和數據倉庫建模的項目實(shí)踐經(jīng)驗；
3)3年及以上數據分析經(jīng)驗，有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品、運營(yíng)分析經(jīng)驗；
4）熟悉R、SAS、SPSS等統計分析軟件，熟練運用Python，熟練使用 SQL、Hive等；
5）本科或以上學(xué)歷，數學(xué)、統計、計算機、運籌學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)；
那么對于正在入門(mén)階段的同學(xué)們應該如何正確把握自己的學(xué)習方向呢？
從學(xué)科知識來(lái)看，數據分析涉及到一下的知識要點(diǎn)：
(1)統計學(xué)：參數檢驗、非參檢驗、回歸分析等
(2)數學(xué)：線(xiàn)性代數、微積分等
(3)社會(huì )學(xué)：主要是一些社會(huì )學(xué)量化統計的知識，如問(wèn)卷調查與統計分析；還有就是一些社會(huì )學(xué)的知識，這些對于從事?tīng)I銷(xiāo)類(lèi)的數據分析人員比較有幫助
(4)經(jīng)濟金融：如果是從事這個(gè)行業(yè)的數據分析人員，經(jīng)濟金融知識是必須的，這里就不多說(shuō)了
1）數據分析報告類(lèi)：Microsoft Office軟件等，如果連excel表格基本的處理操作都不會(huì )，連PPT報告都不會(huì )做，那我只好說(shuō)離數據分析的崗位還差的很遠。現在的數據呈現不再單單只是表格的形式，而是更多需要以可視化圖表去展示你的數據結果，因為數據可視化軟件就不能少，BDP個(gè)人版、TABLUEA、Echart等這些必備的
(2)專(zhuān)業(yè)數據分析軟件：常見(jiàn)的有諸如SPSS、SAS、Matlab等等，這些軟件可以很好地幫助我們完成專(zhuān)業(yè)性的算法或模型分析，還有高級的Python、R等。
(3)數據庫：hive、hadoop、impala等數據庫相關(guān)的知識可以學(xué)習；
(3)輔助工具：比如思維導圖軟件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。
希望同學(xué)們謹記：理論知識+軟件工具+數據思維=數據分析基礎，最后要把這些數據分析基礎運用到實(shí)際的工作業(yè)務(wù)中，好好理解業(yè)務(wù)邏輯，真正用數據分析驅動(dòng)網(wǎng)站運營(yíng)、業(yè)務(wù)管理，真正發(fā)揮數據的價(jià)值。
7.數據分析需要掌握些什么知識
數據分析所需要掌握的知識：
數學(xué)知識
對于初級數據分析師來(lái)說(shuō)，則需要了解統計相關(guān)的基礎性?xún)热荩接嬎悖y計模型等。當你獲得一份數據集時(shí)，需要先進(jìn)行了解數據集的質(zhì)量，進(jìn)行描述統計。
而對于高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線(xiàn)性代數也要有一定的了解。
分析工具
對于分析工具，SQL 是必須會(huì )的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學(xué)會(huì )一個(gè)統計分析工具，SAS作為入門(mén)是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。
編程語(yǔ)言
數據分析領(lǐng)域最熱門(mén)的兩大語(yǔ)言是 R 和 Python。涉及各類(lèi)統計函數和工具的調用，R無(wú)疑有優(yōu)勢。但是大數據量的處理力不足，學(xué)習曲線(xiàn)比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過(guò)程腳本化。所以，如果你想在這一領(lǐng)域有所發(fā)展，學(xué)習 Python 也是相當有必要的。
當然其他編程語(yǔ)言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力， 這其中SQL 是最基本的，你必須會(huì )用 SQL 查詢(xún)數據、會(huì )快速寫(xiě)程序分析數據。當然，編程技術(shù)不需要達到軟件工程師的水平。要想更深入的分析問(wèn)題你可能還會(huì )用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
業(yè)務(wù)理解
對業(yè)務(wù)的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴(lài)于數據分析師對業(yè)務(wù)本身的理解。
對于初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡(jiǎn)單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業(yè)務(wù)的基本了解就可以。對于高級數據分析師，需要對業(yè)務(wù)有較為深入的了解，能夠基于數據，提煉出有效觀(guān)點(diǎn)，對實(shí)際業(yè)務(wù)能有所幫助。對于數據挖掘工程師，對業(yè)務(wù)有基本了解就可以，重點(diǎn)還是需要放在發(fā)揮自己的技術(shù)能力上。
