Primaryresearch首先知道初级数据:初级数据是研究人员收集来回答手头问题的类型。与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据短缺，而是数据过剩，初级Finance数据不同行业的分析师都是做什么的？数据根据数据对行业进行收集、整理、分析，并做出行业研究、评估、预测的专业人士。
其实firstresearch只是初步研究，研究效果不一定好。如果是secondresearch，那么研究资料会更多。*此外，世界上没有primaryresearch，因为primary是小学，secondary是中学。我在主机上不动英语！你提高分数！也许有人会说！第一名的人很现实，想要积分。Primaryresearch首先知道初级数据:初级数据是研究人员收集来回答手头问题的类型。
主要是数据可以通过不同的方法收集，即沟通、与受访者互动、观察法、调查、访谈或问卷。这种数据的主要优点是，收集的数据是专门针对这个问题，为了一个特定的目的。这样就可以从这个方法中收集到无偏的数据和原始的数据。这种方法的主要缺点是:成本高，原始大数据，人口多，大数据，耗时长。问卷调查是收集原文的常用方法数据。收集调查的过程初级 数据是primary research初级research的优点。1)有针对性的问题解决。
数学知识对于初级 数据分析师来说，他们需要了解统计学的基本内容，公式计算，统计模型等。当你拿到一份数据套的时候，你需要先了解数据套的质量，并做描述性统计。至于学长数据分析师，必须具备统计模型的能力，并对线性代数有一定的了解。分析工具对于分析工具，SQL是必须的，并且要熟悉Excel 数据透视表和公式的使用。另外，你要学习一个统计分析工具。SAS是很好的入门，VBA是基本必备，SPSS/SAS/R至少要精通其中一项，其他分析工具(如Matlab)可以视情况而定。
涉及到各种统计函数和工具，R无疑是有优势的。而large 数据 quantity的处理能力不足，学习曲线较陡。Python适用性强，可以脚本化分析过程。所以如果想在这方面发展，学习Python还是挺有必要的。当然，其他编程语言也需要掌握。要有独立把数据变成自己用的能力，其中SQL是最基础的。你必须会用SQL查询数据，快速写出程序分析数据。
3、 数据分析需要学什么?数据分析需要学习四个部分，即数学知识、分析工具、分析思维、开发工具和环境。1.数学知识:数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级 数据分析师来说，了解一些描述统计相关的基本内容，并具备一定的公式计算能力就足够了，了解常用的统计模型算法更佳。对于资深数据分析师来说，统计模型的知识是必备的能力，线性代数(主要是矩阵计算的知识)最好有所了解。
另外要学习一个统计分析工具，SPSS比较好。对于资深数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中一种，其他分析工具(如Matlab)视情况而定。3、分析型思维:比如结构化思维、思维导图，或者百度脑图、麦肯锡式的分析，了解一下smart、5W2H、SWOT等。这样会更好。
4、 初级金融 数据分析师是干什么的专门收集、整理、分析不同行业数据并根据数据进行行业研究、评估、预测的专业人士。与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据短缺，而是数据过剩。所以互联网时代的数据分析师必须学会用技术的手段高效的处理数据的问题。更重要的是，互联网时代的数据分析师要不断创新，突破数据 research的方法论。
就新闻出版行业而言，媒体经营者能否准确、详细、及时地了解受众情况和变化趋势，是媒体成败的关键。对于新闻出版等内容行业来说，更为关键的是数据分析师能够起到内容消费者数据分析的作用，这是支撑新闻出版机构提升客户服务的关键功能。扩展信息数据分析师包括1。企业单位:参与企业经营管理、决策管理和项目投资的职业经理人或高级决策者；员工参与企业项目运作的各个方面，包括市场分析、市场调研、生产、研究、评估和销售。
5、 初级 数据分析师在哪上班数据分析师的发展路径可分为业务型和技术型两个方面:业务型:一般业务部门较多，备选岗位为数据运营、用户运营、用户成长、营销策划等岗位，接触代码的时间较少，接触PPT和报表的时间较少。发展需求:关注目标，洞察需求，设计解决方案，推动落地，实现成长，赢得业绩，偏技术的岗位和数据在运营、用户运营、用户增长、营销策略上类似。这些职位与数据高度相关，也是很有前途的职位。
