Python数据分析的基础是什么

分析工具：一般要求SPSS/SAS/R/Python等分析工具至少会一种，会两种以上加分，有的企业因内部需求，会指定的一种；

数据库：绝大会要求会SQL，部分要求SQL/NoSQL会一种，*的分析师或者大型企业要求能够处理大数据，需要Hive(较少的需要Hadoop/Spark)；

统计学：若无相关专业背景，需要具备相应的统计学、概率论等基础知识；

数据挖掘：少部分要求会建模，了解基本的算法模型，能够做数据预测，即便不要求，算法也是加分项；

结果输出：Excel/PPT/Tableau。Excel和PPT要求的比较多，主要用作常规的数据呈现，与业务部门沟通等，Tableau一般作为可视化或者分析工具的加分项或者要求之*；

业务/思维：对某个领域(如电商、金融等)相关业务的了解或具有产品、运营方向的分析经验，有自己的数据分析的方法论和项目经验，具备Data Sence。

如果说真正当一个初级数据分析，起码你要会熟练运用用Excel，掌握Python中numpy、pandas和matplotlib的一些基本操作，可以做基本的数据分析处理和可视化，进行探索性的数据分析，观察数据分布、计算各种统计量，得出一些基本的结论,较较基础的还是统计学知识。

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