資料庫統計分析

① 數據分析需要掌握些什麼知識

1）具有業務敏感度，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踐經驗；

3）3年及以上數據分析經驗，有互聯網產品、運營分析經驗；

4）熟悉R、SAS、SPSS等統計分析軟體，熟練運用python，熟練使用 sql、Hive等；

5）本科或以上學歷，數學、統計、計算機、運籌學等相關專業；

那麼對於正在入門階段的同學們應該如何正確把握自己的學習方向呢？

從學科知識來看，數據分析涉及到一下的知識要點：

（1）統計學：參數檢驗、非參檢驗、回歸分析等

（2）數學：線性代數、微積分等

（3）社會學：主要是一些社會學量化統計的知識，如問卷調查與統計分析；還有就是一些社會學的知識，這些對於從事營銷類的數據分析人員比較有幫助

（4）經濟金融：如果是從事這個行業的數據分析人員，經濟金融知識是必須的，這里就不多說了

1）數據分析報告類：Microsoft Office軟體等，如果連excel表格基本的處理操作都不會，連PPT報告都不會做，那我只好說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，因為數據可視化軟體就不能少，BDP個人版、TABLUEA、Echart等這些必備的

（2）專業數據分析軟體：常見的有諸如SPSS、SAS、Matlab等等，這些軟體可以很好地幫助我們完成專業性的演算法或模型分析，還有高級的Python、R等。

（3）資料庫：hive、hadoop、impala等資料庫相關的知識可以學習；

（3）輔助工具：比如思維導圖軟體（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。

② 數據分析需要掌握哪些知識

數據分析需要掌握基本的數學理論，包括假設檢驗，微積分。

③ 零基礎學習數據統計分析

想要入行數據分析師，那麼有兩個部分必須掌握：工具 + 數據分析方法論。
先談工具。
學習過程應該由易入難。從認識表結構、懂得表連接、掌握小數據量處理，到表在心中、只需要代碼批量自動化處理、並且會通過演算法實現相關性分析，這兩個狀態之間有三個層次。
第一個層次：當數據分析師只用面對小量數據時（一般來說小於幾萬行），他/她應當先學會從MySQL（一種部署在本地計算機的資料庫）的Sql語法提取數據，然後用excel進行做表做圖的處理，亦或是用FinbeBI或者是PowerBI做出更為精美的指標看板，以供決策者看到公司銷售、運營、人力等指標的變化趨勢。
第二個層次：當數據分析師面對中量級數據（也就是百萬千萬級數據）時，他/她會發現：excel和BI無法打開這一龐大數據集。那麼怎麼辦呢？這時Python的批量處理數據能力就變成了入門最簡單且處理最高效的工具了。Python是一種入門簡單，語法簡潔的編程語言，它擁有豐富的"工具庫「。就像英語具有「日常英語」和「商務英語」等不同的語句庫，python也有具有不同功能的工具庫。比如python的pandas庫就能夠輕易地，對千萬級表的數據做到，將第10行到第20萬行的所有1都替換成0；python的numpy庫又能輕易地進行N維空間的矩陣運算。另外python的matplotlib和seaborn可以短時高效地繪制跟excel和BI一樣精美的指標圖。
第三個層次：當數據分析師處理超大數據量的時候，hadoop和spark等等大數據工具及組件就會派上用場。這時學習的就是從多台伺服器上調取大量數據，並且要將這大量數據做出高效運算，和用演算法進行分析。
先打地基，後建高樓。萬樓皆從平地起。Excel，MySQL，BI就是處理小數據的地基。Python可處理中量級。Hadoop和spark等工具則是處理大數據的利器。
沿著這個思路往下，結合刻意聯系的原則（量化的特定目標+實踐+及時反饋），你一定會收獲入門數據分析師的果實。

④ 如何做數據統計與分析

1、打開數據表格，每組需要統計的數據需要排列在同一行或列。選擇「數據」-「數據分析」-「描述統計」後，出現屬性設置框，依次選擇。
2、輸入設置。在輸入區域中，選擇原始數據區域，可以選中多個行或列，並在分組方式中對應的選擇「行」或「列」；如果數據內容在第一行有文字標志標明，勾選「標志位於第一行」。
3、輸出設置，在需要輸出的描述統計表的位置，選擇一個單元格作為統計表左上角的一格。勾選「匯總統計」，點擊確定。詳細地描述統計結果就生成了。
提示：中位數反映了數據排序後位於中間的值，眾數代表具有最多個數的數值，峰度的大小代表數據的分布相比正態分布更為平緩或是突兀，偏度的正負表示數據分布的峰值在均值的左側還是右側。

⑤ 數據統計分析和數據挖掘有什麼區別

從兩者的理論來源來看，它們在很多情況下都是極其相似的。在典型的數據挖掘技術的決策樹里，CART、CHAID等理論方法都是基於統計理論所發展和延伸的;並且數據挖掘中的技術有相當比例是用統計學中的多變數分析來支撐的。

在信息化時代，數據分析應用的趨勢是從大型資料庫中抓取數據，並通過專業軟體進行分析，所以數據挖掘工具的應用更加符合企業實踐和實戰的需要。從操作者來看，數據挖掘技術更多是企業的數據分析師、業務分析師在使用，而不是統計學家用於檢測。

統計分析的基礎之一就是概率論，在對數據進行統計分析時，分析人員常常需要對數據分布和變數的關系做假設，確定用什麼概率函數來描述變數間的關系，以及如何檢驗參數的統計顯著性;但是在數據挖掘的應用中，分析人員不需要對數據分布做任何假設，數據挖掘中的演算法會自動尋找變數之間的關系。

⑥ mysql資料庫的數據怎麼分析

千萬級數據統計而已。
每天寫表寫兩份。一張現有的總表，一張每天的
臨時表
，每天定時清空。
統計的數據，可以寫成一張統計表。在頁面點擊查詢的時候，查的就是這張統計表。