数据库统计分析

① 数据分析需要掌握些什么知识

1）具有业务敏感度，反应迅速，能够良好沟通；

2）具有数据分析和数据仓库建模的项目实践经验；

3）3年及以上数据分析经验，有互联网产品、运营分析经验；

4）熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件，熟练运用python，熟练使用 sql、Hive等；

5）本科或以上学历，数学、统计、计算机、运筹学等相关专业；

那么对于正在入门阶段的同学们应该如何正确把握自己的学习方向呢？

从学科知识来看，数据分析涉及到一下的知识要点：

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等

（2）数学：线性代数、微积分等

（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了

1）数据分析报告类：Microsoft Office软件等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因为数据可视化软件就不能少，BDP个人版、TABLUEA、Echart等这些必备的

（2）专业数据分析软件：常见的有诸如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的Python、R等。

（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；

（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

② 数据分析需要掌握哪些知识

数据分析需要掌握基本的数学理论，包括假设检验，微积分。

③ 零基础学习数据统计分析

想要入行数据分析师，那么有两个部分必须掌握：工具 + 数据分析方法论。
先谈工具。
学习过程应该由易入难。从认识表结构、懂得表连接、掌握小数据量处理，到表在心中、只需要代码批量自动化处理、并且会通过算法实现相关性分析，这两个状态之间有三个层次。
第一个层次：当数据分析师只用面对小量数据时（一般来说小于几万行），他/她应当先学会从MySQL（一种部署在本地计算机的数据库）的Sql语法提取数据，然后用excel进行做表做图的处理，亦或是用FinbeBI或者是PowerBI做出更为精美的指标看板，以供决策者看到公司销售、运营、人力等指标的变化趋势。
第二个层次：当数据分析师面对中量级数据（也就是百万千万级数据）时，他/她会发现：excel和BI无法打开这一庞大数据集。那么怎么办呢？这时Python的批量处理数据能力就变成了入门最简单且处理最高效的工具了。Python是一种入门简单，语法简洁的编程语言，它拥有丰富的"工具库“。就像英语具有“日常英语”和“商务英语”等不同的语句库，python也有具有不同功能的工具库。比如python的pandas库就能够轻易地，对千万级表的数据做到，将第10行到第20万行的所有1都替换成0；python的numpy库又能轻易地进行N维空间的矩阵运算。另外python的matplotlib和seaborn可以短时高效地绘制跟excel和BI一样精美的指标图。
第三个层次：当数据分析师处理超大数据量的时候，hadoop和spark等等大数据工具及组件就会派上用场。这时学习的就是从多台服务器上调取大量数据，并且要将这大量数据做出高效运算，和用算法进行分析。
先打地基，后建高楼。万楼皆从平地起。Excel，MySQL，BI就是处理小数据的地基。Python可处理中量级。Hadoop和spark等工具则是处理大数据的利器。
沿着这个思路往下，结合刻意联系的原则（量化的特定目标+实践+及时反馈），你一定会收获入门数据分析师的果实。

④ 如何做数据统计与分析

1、打开数据表格，每组需要统计的数据需要排列在同一行或列。选择“数据”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择。
2、输入设置。在输入区域中，选择原始数据区域，可以选中多个行或列，并在分组方式中对应的选择“行”或“列”；如果数据内容在第一行有文字标志标明，勾选“标志位于第一行”。
3、输出设置，在需要输出的描述统计表的位置，选择一个单元格作为统计表左上角的一格。勾选“汇总统计”，点击确定。详细地描述统计结果就生成了。
提示：中位数反映了数据排序后位于中间的值，众数代表具有最多个数的数值，峰度的大小代表数据的分布相比正态分布更为平缓或是突兀，偏度的正负表示数据分布的峰值在均值的左侧还是右侧。

⑤ 数据统计分析和数据挖掘有什么区别

从两者的理论来源来看，它们在很多情况下都是极其相似的。在典型的数据挖掘技术的决策树里，CART、CHAID等理论方法都是基于统计理论所发展和延伸的;并且数据挖掘中的技术有相当比例是用统计学中的多变量分析来支撑的。

在信息化时代，数据分析应用的趋势是从大型数据库中抓取数据，并通过专业软件进行分析，所以数据挖掘工具的应用更加符合企业实践和实战的需要。从操作者来看，数据挖掘技术更多是企业的数据分析师、业务分析师在使用，而不是统计学家用于检测。

统计分析的基础之一就是概率论，在对数据进行统计分析时，分析人员常常需要对数据分布和变量的关系做假设，确定用什么概率函数来描述变量间的关系，以及如何检验参数的统计显着性;但是在数据挖掘的应用中，分析人员不需要对数据分布做任何假设，数据挖掘中的算法会自动寻找变量之间的关系。

⑥ mysql数据库的数据怎么分析

千万级数据统计而已。
每天写表写两份。一张现有的总表，一张每天的
临时表
，每天定时清空。
统计的数据，可以写成一张统计表。在页面点击查询的时候，查的就是这张统计表。