学习数据分析，数据分析必备的技能有哪些

近几年，越来越多的人开始向大数据靠近。很多人对代码学习非常困难，逻辑思维跟不上。这个时候他们就会考虑大数据的另外一个方向——大数据分析学习。大数据分析学习，不仅适合零基础的学员，学习相对容易，同时学成之后就业薪资也非常的可观。
一、数据分析必备的技能：
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，因此，对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。业务分析是一个使用组织中可用的所有统计数据达成建设性结论的程序/研究。组织雇用业务分析专家，评估公司以前的报告，以了解他们是否正确进行。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式，科学的呈现出数据本身具备的特点，那些被全世界统计学家所公认的统计方法才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另一方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据。
3、预测性分析能力
大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
二、需要学习和掌握的技能
1.基础数学和统计学
了解为什么和在哪里使用平均值，中位数和模式。在你开始之前，你需要爱上你的数据。无论你是学生还是在工作，如果你能知道你要做什么，那就很容易找到答案。
2.了解统计信息和多变量统计信息
学习SQL和数据库学习编码（Python，R）
学习使用新的非结构化数据类型
参加MOOC数据科学课程（Coursera，Udacity等）
3．深入分析计算的基础知识
了解可扩展性，容错能力，复制性，开放性，地理独立性等分布式编程中的问题。要分析大数据，您需要对统计信息或机器学习有较好的了解。也可以使用Hadoop，HBase，Hive等分析大数据的工具。DBMS的基础知识也是首选。要使用大数据工具，如hadoop，您应该知道一种编程语言（比如Java或Python）。以上就是大数据分析学习的要点，大数据分析赶快学起来哦。学习中有任何不懂的，都可以咨询加米谷哟。