大数据的迅猛发展使得越来越多的人加入到这一行业，数据分析便是对大数据的潜在作用进行挖掘的途径。行业的巨大需求和丰厚的报酬，吸引着一大批要来从事数据分析行业的人，在学习数据分析时，需要掌握哪些技巧和工具，数据分析的类型又是哪些。

数据分析

数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现审计线索，搜集审计证据的过程。

需要掌握的技能

1.SQL

sql 语句的熟练掌握，这就是跟数据库打交道了，利用 sql 把数据进行提取，分析是很常见的一种方法，这是跟数据库打交道最直接的语句了。

2.Python

Python 基础知识的掌握，主要是 Python 非常擅长处理数据，Python 有很多包、方法都是可以直接调用的，作为一名数据分析师，对于一些复杂的场景，会用脚本语言进行数据分析。

3.Python 爬虫

对于这项技术的理解，掌握了会更好，数据分析师的主要工作是对于数据的理解、处理，拿到结果；对于 R 语言，也是一门脚本语言，方便处理数据的，Python 的需求是远大于 R。

4.Python 科学计算

pandas 常用于数据的清洗，把这些缺失的数据处理好，才能获得更加准确的分析；numpy 支持数组和矩阵的运算，提供了大量的数学函数库；scipy 是一个高级的科学计算库，很多数学统计的相关函数都在其中。

数据分析的类型

在统计学领域，将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

一、探索性数据分析

是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。

二、定性数据分析

定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据的分析。

数据分析的应用决定着大数据价值挖掘的程度，对于企业而言，先进的数据分析工具更有助于决策的准确制定。学习数据分析的过程不是一蹴而就的，它是一个持续的过程，在过程中不断学习，最终实现对数据分析的深刻了解，国内一些软件公司也对数据分析有培训课程，运用数据分析的软件Finebi、PowerBI等，都是对于企业级的商业智能分析。在学习数据分析时可以进行借鉴。

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