统计需要了解专业知识嘛，统计需要什么专业

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于统计需要了解专业知识嘛的问题，于是小编就整理了3个相关介绍统计需要了解专业知识嘛的解答，让我们一起看看吧。

有谁考过统计证啊，难不难啊？

统计从业资格考试不算难，《统计基础知识与统计实务》相对稍微难些，但是只要认真学习，一般通过是没有问题的。统计从业资格考试：统计从业资格考试是在国家统计局的领导下，由省级人民政府统计机构组织实施，由县（或市）级人民政府统计机构具体承办。

考试于每年9月份的第三个星期日公开举行，每门科目的考试答题时间为120分钟。

考试的承办机关应当事先公布考试大纲、考试的报名条件、报考办法、考务规则、考试的具体时间及地点等。

考试时间：考试于每年9月份的第三个星期日公开举行，每门科目的考试答题时间为120分钟，下表为2015年考试的具体时间安排。

报考条件：具备下列条件的人员，可申请取得统计从业资格：统计从业资格证书样本（一）熟悉统计法律、法规和规章；

（二）坚持原则，具备良好的道德品质；

（三）具备从事统计工作所需的专业知识和技能。各地报考条件可能会有些许差异，请欲报考人员具体咨询当地考试主管部门！

统计学专业的要求？

统计学是大学程度的专业学科。它的基本要求是，数的含量、收集，数的比较、分折，数的归纳总结，数的规律运作应用和发展，数的科学。因而，数为统计学的生命和灵魂。

它对于社会结构，社会生产生活，社会需求、人们生活，社会未来展示是一个不可缺少的链条，这里表现是以数字为中心，来应用的。这是统计学存在的核心和基本意义。

要求，是保证统计数据的准确性、科学性、合理性，系统性，定期或不定期地收集各项相关的数据并进行系统的分折，传递，按社会分工系统定期上报提供给上级部门，用于适时调整规划决策。是科学手段应用工具。现代社会显得更为突出的重要。

统计学是应用数学的一个分支。主要通过数学模型。收集所观察系统的数据。进行量化分析。总结作出推断和预测。为相关决策提供依据和参考。从物理和社会科学的人文科学。随着数字化的进程不断加快。统计学专业不仅仅是表面的文字表示。不是只统计数字。而是包含了调整，收集，分析，预测，运用范围十分广泛。

统计学专业将来需要考统计从业资格证。那么统计学专业人员需要具备下列条件:熟悉统计法律法规和规章。坚持原则，具备良好的道德品质。具备从事统计工作所需的专业知识和技能。

做数据分析需要学什么？

要进行数据分析，以下是一些重要的技能和知识领域需要学习：

1. 统计学基础：了解统计学的基本概念和方法，包括描述统计、概率、假设检验、统计模型等。这将帮助你理解数据的特征、分布以及如何从数据中得出有意义的结论。
2. 数据处理和清洗：学习数据处理和清洗技术，包括数据清洗、数据转换、数据集成等。你需要掌握数据清洗的方法和工具，以确保数据的质量和准确性。
3. 数据可视化：学习如何使用数据可视化工具和技术，将数据以图表、图形和可视化方式展现出来。掌握数据可视化技巧可以帮助你更好地理解数据的模式、趋势和关联，同时能够有效地向他人传达数据分析的结果。
4. 数据分析工具和编程语言：学习使用数据分析工具和编程语言，如Python、R、SQL等。这些工具和语言提供了丰富的数据分析库和功能，使你能够进行数据处理、统计分析、机器学习等任务。
5. 数据探索和可视化工具：掌握常用的数据探索和可视化工具，如Excel、Tableau、Power BI等。这些工具提供了交互式的数据分析和可视化功能，帮助你更深入地探索数据并发现隐藏的模式和见解。
6. 机器学习和预测建模：了解机器学习的基本原理和算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。学习如何构建预测模型、分类模型、聚类模型等，以应用在数据分析和预测任务中。
7. 数据库和SQL：掌握数据库的基本知识和SQL查询语言。了解如何使用SQL从数据库中提取、处理和分析数据。
8. 数据挖掘和特征工程：学习数据挖掘的方法和技术，包括特征选择、特征提取、特征转换等。这将帮助你发现数据中的有用模式和特征，为后续的分析和建模提供基础。
9. 数据分析方法和实践：学习常用的数据分析方法和技术，如回归分析、时间序列分析、聚类分析、关联规则挖掘等。了解不同的数据分析方法，可以根据具体问题选择合适的方法进行分析。
10. 领域知识：根据你所涉及的领域和行业，了解相关的领域知识和专业术语。这将帮助你更好地理解数据背后的含义，并能够提出有针对性的分析和见解。

综上所述，数据分析需要一系列的技能和知识，涵盖统计学、数据处理、数据可视化、机器学习、数据库等多个领域。不断学习和实践将帮助你在数据分析领域取得进步并应用于实际问题中。

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

首先，从知识体系的角度来看，当前学习数据分析需要学习三大块知识，其一是数学和统计学知识、其二是大数据知识、其三是行业知识。

数学和统计学是数据分析的基础，在大数据时代，要想在数据分析领域走得更远，一定要重视数学和统计学知识的学习。从某种程度上来说，数据分析就是构建在数学和统计学基础之上的，虽然当前有很多数据分析工具和平台可以使用，但是如果脱离数学和统计学知识，数据分析往往很难深入。对于数学基础比较薄弱的人来说，在学习数据分析的过程中，可以同时补学数学知识，包括线性代数和概率论等等。

数据分析是大数据技术体系的重要组成部分，实际上当前的数据分析也是大数据进行数据价值化的主要手段之一，所以当前学习数据分析一定不能脱离大数据技术体系。在大数据平台的支撑下，数据分析可以借助于大数据平台来达到一个更好的分析效果，比如速度提升就非常明显。

从数据分析的手段上来看，当前数据分析主要有两种方式，一种是统计学方式，另一种就是机器学习方式，当前机器学习的数据分析方式受到了广泛的关注，基于机器学习的数据分析未来也有广阔的发展和应用空间。采用机器学习进行数据分析，需要从算法设计开始入手，然后完成算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等一系列环节。

最后，对于数据分析的初学者来说，可以从Python开始学起，然后进一步学习数据库、大数据平台和机器学习等内容，大数据平台可以考虑一下Hadoop和Spark。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

数据分析通俗点说就是为了解决问题的，要么是帮自己解决问题，要么是帮别人解决问题

1、自己解决问题

2、帮助别人解决问题
先看第一种，自己解决问题，如果你的主要工作并非数据分析，而是用数据分析来验证、解答你的问题，那其实主要学好数据分析的方法论、基本的统计学、懂excel的基本操作就够了，心情好可以学点python，但基本的工作环境99%用不到，没有excel那种操作的爽感，高级点的大型企业都有自己的数据平台，你只要理解数据与业务流程的关系即可，建立一套自己的分析体系即可，记住你的本职工作，是业务。

第二种，帮助别人解决问题，大致分为3个方向

1、给别人提供报告，这种很常见，这种对数据分析的要求最高，从问题的定义、界定的标准、数据提取、数据分析、数据呈现都要学，包含行业分析、业务模式、分析工具、呈现方式等，偏技术类的重点就是代码+算法，偏业务的就是思维体系+报告撰写能力。

2、给别人提供工具支持，这个很容易想到吧，就是大家常见的数据产品，这类主要是要增加数据的思维方式，比如如何抓取数据，如何设置埋点，同时还要做一些前端交互的设计，如数据呈现的方式、系统设计的业务逻辑、权限和功能板块的规划等，其实就是将被帮助人的需求转化为详细的技术需求，再跪着去求程序员帮你去开发优化。

3、还有一种是夹缝中生存，帮助别人（分析师、产品）解决问题，主要解决数据的清洗、建模、技术支持等，就有了数据工程师，平时主要是数据的ETL、各类表格的制作提取，还有了数据建模工程师，常年倒腾各类数据模型，评估模型，从而定期优化或者做新的模型，想不想数据分析师中的程序员？这类很多干久了都会开始迷茫，自己到底是干啥的？

这类没有给大家罗列具体要学的知识要点和学习方式，这类资源太多了，相比大家比我更有办法。

文源：小邓种草

到此，以上就是小编对于统计需要了解专业知识嘛的问题就介绍到这了，希望介绍关于统计需要了解专业知识嘛的3点解答对大家有用。