在前面的文章中我们给大家介绍了Excel、数据可视化等知识，但是如果使用这些工具处理数据的话还是比较吃力的，还需要学习更多的知识。在这篇文章中我们给大家讲述一下数据库知识、Python和R语言、统计知识、分析思维、业务知识。如果掌握了这些知识我们就能够做好数据分析工作。希望这篇文章能够给大家带来帮助。
首先给大家讲一下数据库的知识，我们在上一篇文章中的Excel知识中提到了数据库的知识，Excel的知识是比较简单的，同时也能够做数据分析工作，但是呢，Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是互联网行业就是不缺数据。但凡产品有一点规模，数据都是百万起，这时候就需要学习数据库。SQL是数据分析的核心技能之一，从Excel到SQL绝对是数据处理效率的一大进步。SQL知识除了最基本的增删改查、索引、约束外，主要了解where，group by，order by，having， like，count，sum， min，max， distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等。如果想要更进一步的学习数据分析知识，那么我们可以学习row_number，substr，convert，contact等。如果在想深入的学习数据库知识，那么就去了解Explain优化，了解SQL的工作原理，了解数据类型和IO。如果学习了SQL知识，那么我们进行数据分析工作的效率一定会大大提升。SQL现在成为了数据分析师必备的知识，也成为了产品经理必备的知识，这就从侧面说明了SQL在数据分析的重要性是多么的明显。
我们说完了SQL知识，现在我们就给大家说一说R/Python语言的知识。就目前而言，在数据分析行业中，如果评估一个人是初级数据分析师还是高级数据分析师，就看看它是否具备编程能力。所以，是否掌握R/Python语言的知识是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘，爬虫，可视化报表都需要用到编程能力。而数据分析领域推荐使用的两种语言绝对是R和Python了，二者在数据分析领域的地位可以说是旗鼓相当，各有优势。
那么这两种语言有什么优点呢？我们会在后面的内容中给大家细谈。就目前而言，我们在进行数据分析工作的时候需要掌握的就是这些编程知识，尤其是Python，我们可以通过爬虫知识去获取数据，这样才能够做好数据分析工作，以上的内容就是小编为大家解答的知识，最后感谢大家的阅读。
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