一、大数据分析零基础学习需要多久？

至少几个月吧，如果从零开始回头点吃力。

二、学习数据分析需要哪些方面的数学基础？

这取决于你对数据分析使用的数学方法的复杂程度。

如果你只是求一下均值方差、搞一下线性回归之类，那都不需要什么数学基础，随便用Excel或者任何的统计工具就能轻松实现。

如果你想到达一个专业的程度，比如能够理解P值的含义，比如能做逻辑回归，那就必须学习好微积分、线性代数，然后再学习概率论、各种统计模型。

三、学习数据库需要具备什么基础？

需要具备数据结构、程序设计、数据库原理、操作系统基础知识。

四、数据库学习需要什么基础？

需要以下三个基础：

第一：计算机基础知识。计算机基础知识涉及到三大块内容，包括操作系统、编程语言和计算机网络，其中操作系统要重点学习一下Linux操作系统，编程语言可以选择Java或者Python。

第二：数据库知识。数据库知识是学习大数据相关技术的重要基础，大数据的技术体系有两大基础，一部分是分布式存储，另一部分是分布式计算，所以存储对于大数据技术体系有重要的意义。

第三：数学和统计学知识。从学科的角度来看，大数据涉及到三大学科基础，分别是数学、统计学和计算机，所以数学和统计学知识对于大数据从业者还是比较重要的。

五、为什么要学习电路分析基础？

电子工程类专业，微店纪科学与工程专业，集成电路工程类专业都要学电路分析基础。

电路分析基础是电类专业的一门重要的。必修学科基础课。

学习电路分析基础的主要任务是研究电路的基本定理。

定律，基本分析方法及应用，是学生在分析问题和解决问题的能力上得到培养和提高。 

六、大数据分析要以什么分析为基础？

大数据主要就是那些数据量大、速度快、有很多的类型以及并不是所有的数据都是有价值的，怎么对大数据进行分析，是计算机行业的难题，也是现在比较人们的话题，数据的价值性、安全性等问题受到越来越多人的重视，那么现在都是基于什么基础对大数据进行分析的。

第一、看图说话

就是利用一些图表类型，将一些数据通过不同的指标和基数进行比较，大数据不是只有做大数据分析的人员才会看到，网友作为普通的用户也是可以看到的，所以要求对大数据的分析也要被普通的用户所接受，直观的、可视化的大数据分析很快就可以让更多的使用者读懂。

第二、数据统计方法

即使是最后的图表也都是要依据数据统计的分析方法，通过各种的数据算法，大数据才能根据不同的类型呈现出不同的数据特点，才会进行统计，得出数据深层次的价值，并且大数据因为数据量大，如果是一些简单的算法，或者认同统计是不可能很快实现，通过数据挖掘算法可以很快得到数据的特征以及数据的价值。

第三、预测分析

这也是大数据分析的使用价值之一，通过现有的数据分析，预测未来的数据发展趋势，更好的为行业的发展提供预测性数据，预测分析主要就是通过挖掘数据的特点，建立科学的数据模型，带入新的数据，得出新的预测结果，作为发展过程中的参考。

第四、语义引擎

大数据因为其价值分布密度低的特点，要从庞大的数据系统中提取不同数据的价值以及特点是一件具有挑战性的工作，并且因为数据的结构并不是都是相同的，以及有规律的，这时候利用一些分析工具去分析数据，就需要通过一些关键的词句或者有代表性的句子，从大数据中提取相应的有价值的数据进行归类。

第五、高效的数据管理

数据的质量怎么样，大数据的分析结果是不是和真实反应的数据情况一致，这也是要考验大数据分析结果的重要方面，也决定了数据真正是不是有价值，能不能提取出高质量的数据，这就需要有效的数据的管理。

七、大数据分析学习什么内容？

大数据分析主要涉及的内容包括：数据处理，数据可视化，机器学习和人工智能，大数据处理技术，数据库管理，数据仓库技术，统计分析，社交网络分析，数据系统设计与管理，以及数据挖掘和文本挖掘。

八、学习C语言需要的基础-学习C语言需要什么基础？

C语言是一门通用计算机编程语言，应用广泛。C语言的设计目标是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言。

由于C语言简单易学，已经成为学习编程的入门语言之一。在大学一年级，已经安排C语言相关的学习课程。由此可见，C语言的学习并不需要前置课程，可以轻松入门。附件是一本适合初学者入门学习的C语言书籍。其中包括：基本数据类型，运算符与表达式，控制流，函数，指针，数据结构，输入输出等基本基本知识的介绍。能够熟练运用上述的C语言规则，就可以完成C语言入门学习的内容。

当对于C语言入门课程有了一定的了解后，可以对数据结构，系统接口，图形开发等方面进行更加深入，专门的学习。此时推荐《C Primer Plus》。能够更好的了解C语言的运行机制。

根据TIOBE在2016年8月的统计结果，当前C语言所占比例是11.303%，排名第2。虽然较往年相比是历史最低点，却依然非常坚挺。可见C语言在软件开发相关领域的重要地位。学好C语言也可以为其他编程语言的学习打基础。

九、crm需要分析什么数据？

在回答这个问题之前，首先要明确两个问题，第一，做CRM的目的是什么？第二，做数据分析的目的是什么？

其实CRM的最终目的只有一个，即管理好客户，只不过方式有很多：营销、服务、会员、互动等等，但前提需要了解我们的客户，才可对症下药。因此，做数据分析的目的就是为了了解我们客户，可能一开始时客户的轮廓比较模糊，日后结合多次测试验证、其他渠道、自主收集的信息后客户的画像就会日渐清晰。

了解客户的方向主要有两个 ：第一是基础属性，如性别、年龄、职业、爱好等，即不会因为客户是否购买或购买多少而改变的属性；第二是行为属性，如RFM属性、购买商品等，即对客户进行行为痕迹分析出其消费特性。

因此，我们在获取客户基础属性的同时，还需要充当行为痕迹分析专家，对客户进行多方位分析。

这里以电商行业为例，客户大部分行为数据可从订单数据来看，由订单数据衍生出销售分析，再到商品分析、客户分析，再因目前电商行业的进步，由客户拓展到会员及对应的互动分析。

具体需要分析的数据如下：

1、销售分析：

流程能力分析：付款率、付款周期、发货周期、签收周期、收货行为、评价行为；客户来源分析：客户数变化、新老客占比变化；

销售额来源分析：销售额变化、新老客销售额占比变化；

贡献分析、活动分析：活动目标、活动效果等。

2、商品分析：类目及商品的销量、关联、回购、流量转化等

3、客户分析：

客户地区分析：省份、市级等来源、回购分析

客户特征分析：活跃度、忠诚度、消费力分析；

客户留存分析：新客留存、各活动来源分析等。

4、会员分析：

会员静态分析(会员占比分析)、会员动态分析(会员变迁分析)、会员贡献分析、会员权益分析

5、互动分析：

互动情况分析：互动人数、互动人次、获取积分数、消耗积分数等；

互动效果分析：互动转化、老带新效果等；

互动活动分析：各互动活动的互动情况。

其实数据分析的维度还有很多，只要能真实反映现状就是合格的，每个人都应该拥有一套属于自己认识消费者的方法论。

十、学习CAD，需要什么基础？

什么基础都不要,关键是要有想学好它的决心.要有一个目标.你学CAD有什么用.它对你有什么帮助.明白了这些才有学习的动力.才能在学的过程中遇到问题能极积的解决