1樓：桔軒
SQL和Excel是必備，日常用的最多，SQL的語法函式掌握是基礎，主要還是邏輯性，資料清洗後如何實現理想的統計，多層巢狀以及最優化。
接下來就是高階了，統計學知識，模型演算法，python工具，這也是我正在學習的東西，最近越發覺得充電的重要性了，不想只是一直做零散的業務需求，就要不斷學習進步，一起加油吧
2樓：冷場帝
資料分析，是你的業務內容，sql的增刪改查，是你的工作內容，舉個簡單例子，我要在京東上買個東西，這是資料分析工作，具體在京東上怎麼查詢，比價，下單付款，這是sql的增刪改查
3樓：kxdx1032
SQL是資料分析的基礎之一。
資料分析一般可以分為以下幾個步驟：找錨點，做假設，定優先順序，確定分析範圍，進行分析【獲取資料，清洗資料，分析資料，得出結論（比例，影響程度，策略等）】
SQL只是獲取資料的工具之一，日常中SQL配上excel就構成了低配的資料分析核心工具體系
想要高階還有很長的路徑
4樓：「已登出」
但資料分析畢竟是計算機技術的乙個學科，肯定不會像你說的這麼簡單。就像四五年級學生就會組詞寫日記，但四五年級學生能寫出初高中學生水平的文章嗎？
網上有人用乙個SQL解五皇后問題，你說SQL靈活不靈活？
Python在資料分析中怎麼用？
Python資料分析 Python日期和時間處理及操作時間序列分類 時間戳 timestamp 特定的時刻 固定週期 period 某月或某年 時間間隔 interval 由起始時間戳和結束時間戳表示datetime，time及calendar模組 datetime 以毫秒形式儲存時間和日期date...
Python在資料分析方面取代R語言和MATLAB會是大勢所趨嗎
阿道克 我是R使用者，用了十來年了吧。我覺得R和Python的問題不是誰取代誰，而是兩者何時融合產生新工具，畢竟兩者一直在取長補短相互借鑑。R不是通用程式語言，而是統計程式語言，這是缺點也是優點。R很難像Python那樣大流行，但是專業性強也不容易被通用工具取代。反而是Python，如果有了更好用的...
在我的資料分析師的工作中為什麼很少用到spss R python等軟體，多數時候sql取數視覺化就行？
資料分析狗一枚 作為乙個入坑資料分析六年的老油條，談一下我的看法。為什麼資料分析師多數用SQL取數然後Excel做視覺化就行？第一種可能，需要明確一點，只要資料分析思維框架沒有問題，SQL和Excel能分析解決的話，這兩個工具絕對是最高效的工具，沒必要為了使用工具而使用一些看似高大上的SPSS Py...