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大家都知道，数据分析主要包括统计学、计算机、业务知识三个部分内容，对于大多数人来说，目前比较欠缺的应该是计算机知识，因为统计学入门门槛不高，可以跟着课程学，而业务知识在短期内也无法积累，最后只剩计算机知识
作为一名数据从业者，虽然市面上有很多很智慧很自助的数据工具，甚至有的拖拖拽拽就能实现，但作为一名数据库报表工程师、数据分析师，不懂一点SQL是绝对不行的。
我觉得非常有必要学，但没必要报班去学。首先，你想要的高效，酷炫明显都不是excel的代名词。其次你没有搞清楚excel和FineBI这类虽然都属于数据分析工具，但里面的功能差太多。
但是不是所有的信息发现都能叫数据挖掘，比如通过数据库查找个别记录，通过搜索引擎查找特定的网页等，这些都属于信息检索，数据挖掘是数据库中的知识发现，把没加工的数据转换为有用信息的过程。
数据库在现在很常见吧，从oracle、mysql到olap数据库，但其实，目前还没有一个系统能够满足各种场景的查询需求。
因此，入门大数据开始成为很多人的第一步，下面给大家讲讲，究竟大数据要学啥，首要掌握的知识点有哪些，如何一步一步进阶呢？
数据分析工具软件主要可以划分为以下五个类别，具体包括Excel生态工具、数理统计工具、BI工具、数据库工具以及编程工具。
首先，纠正大家的一个想法：数据分析并不是要对工具有太多的要求，会基本的Excel数据透视表，图表可视化等基本操作即可，至于高端点的spss，Python，r语言等统计和BI工具来说是进阶的水平，这个下面再说
首先，对于sql的掌握程度，不同数据分析岗位的要求和标准是不同的 行业分析师、商业分析等岗位，更偏向于市场数据的宏观分析和预测，需要有一定的统计学基础和经济学，对sql的要求并不高； 我见过很多商业分析师甚至都不会
这是我工作的第3年，快到年底了，我这个211统计学专业硕士毕业的“高材生”，对这些成山的数据报表，也会毫无办法。
对于初级用户来说，用Excel数据分析是最常见的选择，那么如何用Excel数据分析呢？
一、理解数据库 进入了这个领域，你会发现几乎一切都是用数据库来存储数据，如MySQL，PostgreSQL，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。
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