基本的市场营销知识；管理学相关知识；数据分析知识（核心）；就是数据分析的基本原理与一些有效的数据分析方法；互联网数据分析工具的运用；互联网表达工具的使用；主要是将你分析出来的结果进行一个形象直观的表达，不可或缺噢。
掌握多元统计分析、应用回归分析、时间序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法，了解本行业统计方法的新进展；掌握 SQL/oracle 等数据库的数据整理、查询、提取等方法；熟练使用相关的统计软件，准确解读软件的运行结果；了解相关行业的业务知识和数据构成。
数据分析主要是做数据的收集、挖掘、清洗、分析，最后形成具有业务价值的分析报告. 大包括数据体量的大，也包括数据维度的广.大数据分析师是个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。
数据分析的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。
在这个阶段，大数据分析师要把握，一是数据发掘、统计学、数学基本原理和知识；二是熟练运用一门数据发掘东西，Python或R都是可选项；三是需求了解常用的数据发掘算法以及每种算法的使用场景和优劣差异点。
偏向产品和运营，更加注重业务 比如数据分析/数据运营/商业分析，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。
1、OLAP OLAP就是联机分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP）是指基于数据仓库的在线多维统计分析。它允许用户在线地从多个维度观察某个度量值，从而为决策提供支持。OLAP更进一步告诉你下一步会怎么样，如果我采取这样的措施又会怎么样。
2、数据分析和数据挖掘在本质上是有一定区别的 数据分析：是指运用合适的统计分析方法对采集来的规模巨大的数据进行分析，是一个为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括的过程；数据挖掘：是指用相关算法从大量的数据中探索隐藏在其中的信息的过程。
3、所有这些前期工作对数据挖掘的效果产生重大影响。而数据挖掘的结果也需要统计分析的描述功能（最大值、最小值、平均值、方差、四分位、个数、概率分配）进行具体描述，使数据挖掘的结果能够被用户了解。因此，统计分析和数据挖掘是相辅相成的过程，两者的合理配合是数据挖掘成功的重要条件。
4、数据分析与数据挖掘的目的不一样 数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。
1、数据处理与应用是指对各种形式的数据进行收集、清洗、分析、建模、可视化等处理方式，以便为决策或应用提供支持和参考。下面列举一些常见的数据处理与应用方法：数据采集与清洗：包括爬虫技术、数据清洗、去重、格式转换等。数据存储与管理：包括数据库、NoSQL、Hadoop、Spark等数据存储与管理技术。
2、列表法：是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。图示法：是用图象来表示物理规律的一种实验数据处理方法。一般来讲，一个物理规律可以用三种方式来表述：文字表述、解析函数关系表述、图象表示。
3、计算机数据处理主要包括8个方面。①数据采集：采集所需的信息。②数据转换：把信息转换成机器能够接收的形式。③数据分组：指定编码，按有关信息进行有效的分组。④数据组织：整理数据或用某些方法安排数据，以便进行处理。⑤数据计算：进行各种算术和逻辑运算，以便得到进一步的信息。
4、作图法 作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。
5、数据处理方法有哪些如下：数据处理最基本的四种方法列表法、作图法、逐差法、最小二乘法。数据处理，是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。
6、数据分析是数据处理的核心环节，通过运用统计学和机器学习等方法，对数据进行探索和解释。数据分析可以帮助人们发现数据中的规律、趋势和关联性，从而为决策提供支持。常见的数据分析方法包括描述统计、推断统计、回归分析、聚类分析等。
1、大讲台大数据培训为你解大数据的技术 数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
2、数据集成 数据集成过程将来自多个数据源的数据集成到一起。3）数据规约 数据规约是为了得到数据集的简化表示。数据规约包括维规约和数值规约。4）数据变换 通过变换使用规范化、数据离散化和概念分层等方法，使得数据的挖掘可以在多个抽象层面上进行。数据变换操作是提升数据挖掘效果的附加预处理过程。
3、分布式处理技术是大数据处理的基础。由于大数据的规模巨大，传统的单一数据处理方式无法满足需求。分布式处理技术可以将大数据任务分解为多个子任务，并在多个节点上并行处理，大大提高了数据处理的速度和效率。数据实时分析技术 数据实时分析技术能够实现对大数据的即时处理和反馈。
4、**计算机科学**：掌握计算机编程、开发工具以及分布式系统和数据库技术是大数据处理的关键。 **数据挖掘**：数据挖掘技术用于从大量数据中发掘隐藏的模式和知识。 **人工智能**：机器学习和深度学习等人工智能技术在大数据分析中扮演重要角色。
