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、期货怎么学习数据分析

从头开始吧，多看书，多看基本面书籍

四、学习数据分析的好处？

现代商业中，数据是企业决策的重要依据，数据分析几乎渗透到每个业务环节中。统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功。因此，要想在数据分析行业立足就必须掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。

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、数据分析的基础学科？

数据分析的基础课程主要包括以下几个方面：Excel学习、数据可视化、分析思维训练、数据库学习、统计知识学习、业务知识、Python、R学习。

统计基础：统计学是数据分析最重要的基础之一，是数据分析的基石和方法论。需要从基础的统计理论（描述性统计、区间估计、假设检验等）出发，到基本的统计分析（T 检验、方差分析等），最后到商业常用的模型（回归分析、方差分析等），学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计学的概念，学会利用统计的思维去思考问题。

八、超市基础数据分析有哪些？

基础数据分析一般有坪效，毛利率，客单价，客流量，商品流转率

九、数据科学分析基础证书

CDA认证是由CDA Institute发起，在国内由经管之家承办的数据分析师专业证书。是一套专业化，科学化，国际化，系统化的人才考核标准，分为LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能，符合当今全球大数据及数据分析技术潮流。每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试，通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。

十、商业数据分析基础知识？

一、什么是数据分析

数据分析是根据业务问题，对数据进行收集，清洗，处理和建模的过程，用于识别有助于业务的信息，获取关键业务结论并辅助决策制定。

二、数据分析具体在做什么

业务问题的界定→数据收集与清洗→分析与模型

三、数据分析产生什么价值

数据分析是为企业盈利的

提高收入更低成本获客

提高现有顾客购买金额

让购买中低端产品的顾客购买更高价利润更高的产品

成本和风险控制帮助企业预测市场走向

减少产品滞销和畅销产品断货的几率

优化内部经营效率

四、数据分析的工作流程

定义问题

what(什么发生了）,why（为什么会发生）,how（我们能做什么）

数据的收集与评估

根据问题确定所需的内部和外部数据源，汇总成分析数据集；进行初步数据质量的评估

数据的清洗与整理

检查数据的中可能存在的问题，对有错误或者有问题的数据进行清洗；将数据整理成命名规范，取值格式统一的形式

数据探索与可视化

在可视化工具的帮助下，找到数据的底层结构和规律；找到能帮助解决问题的关键因素

数据分析与模型

变量信息将被输入到分析模型中，经过模型的选择和调整，最终给出能部署到业务中的数据分析结果