跑步数据分析方法

① 最近想跑步，有什么手机跑步软件可以测数据的推荐一下！

1、益动GPS

益动GPS是一款运动追踪类软件。是一款通过手机内置GPS模块，存储运动轨迹，记录运动距离、运动时间、平均时速、最高时速、消耗热量等数据，并进行统计及分析的应用。益动GPS不仅仅可以追踪你的运动，你还能通过这个来定位你的GPS方位，对喜欢探险的用户来说是一款非常实用的应用。

2、小米运动

小米运动app是小米手环的官方应用，可查看小米手环、体重秤为你记录的每天运动、睡眠、卡路里消耗、体重信息。通过小米运动app可以帮助用户记录全天活动，包括你的步数、睡眠状况、卡路里消耗等等，还可以实时记录用户的跑步轨迹。

3、悦跑圈

悦跑圈是一款简单实用人性化设计的健康类app，也是最好玩的跑步者社区，在悦跑圈可以让你一览跑者百态，精准的跑步功能还可以帮你记录跑步、徒步的各项数据。每次跑步完后用户都可以将跑步结果轻松一键分享到微信、微博等社交网络平台，让亲友们见证跑步时刻。

4、春雨计步器

春雨计步器是一款自动记录每日运动量的款计步器软件。使用春雨计步器用户可以随时了解自己每天的走路状况，卡路里的消耗状况，而且，还可以在这里发起用户的微信挑战，让自己变身为健身达人。

5、乐动力计步器

乐动力安卓版app是一款好玩有用的健走计步器运动软件，乐动力安卓版app除了检测你的步数之外，还加入了社交功能，一个人跑不如大家一起来跑，让跑步变得更加的快乐。乐动力安卓版app曾多次被苹果推荐，用户的评价也是非常不错，如果你是跑步一族的话，不妨试试。

6、咕咚运动

咕咚运动app是全国首款GPS运动激励软件，也是全球着名的运动社交平台。咕咚运动可以为运动爱好者提供专业运动跟踪记录、运动知识、跑步健身训练、马拉松及骑行赛事、运动装备优选等全套解决方案。咕咚独创的智能神经算法可以提供准确的运动轨迹追踪、专业的运动数据分析。是目前最多人使用的计步器运动软件。

7、动动计步器

动动计步器是一款24*7小时自动后台运行，数据实时记录，最简约、精确的运动软件，据说是世界排名第一的拥有千万用户的手机计步器Pacer的中文版。动动计步器是一款可以帮助你减肥，帮助你运动，帮助你管理自己的健康数据的运动软件，也是当下最受欢迎的记步APP。

② 数据分析的步骤是什么

1.问题定义
比较典型的场景是我们需要针对企业的数据进行分析，比如公司通常会有销售数据、用户数据、运营数据、产品生产数据……你需要从这些数据里获得哪些有用的信息，对策略的制定进行指导呢？又比如你需要做的是一份市场调研或者行业分析，那么你需要知道你需要获得关于这个行业的哪些信息。
首先你需要确定去分析的问题是什么？你想得出哪些结论？
比如某地区空气质量变化的趋势是什么？
王者荣耀玩家的用户画像是什么样的？经常消费的是那类人？
影响公司销售额增长的关键因素是什么？
生产环节中影响产能和质量的核心指标是什么？
如何对分析用户画像并进行精准营销？
如何基于历史数据预测未来某个阶段用户行为？
这些问题可能来源于你已有的经验和知识。比如你已经知道每周的不同时间用户购买量不一样，那么你可以通过分析得出销量和时间的精确关系，从而精准备货。又比如你知道北京最近几年的空气质量是在变坏的，可能的因素是工厂排放、沙尘暴、居民排放、天气因素等，那么在定义问题的时候你就需要想清楚，需要针对哪些因素进行重点分析。
有些问题则并不清晰，比如在生产环节中，影响质量的核心指标是什么，是原材料？设备水平？工人水平？天气情况？某个环节工艺的复杂度？某项操作的重复次数？……这些可能并不明显，或者你是涉足新的领域，并没有非常专业的知识，那么你可能需要定义的问题就需要更加宽泛，涵盖更多的可能性。
问题的定义可能需要你去了解业务的核心知识，并从中获得一些可以帮助你进行分析的经验。从某种程度上说，这也是我们经常提到的数据思维。数据分析很多时候可以帮助你发现我们不容易发现的相关性，但对问题的精确定义，可以从很大程度上提升数据分析的效率。
如何更好地定义问题？
这就需要你在长期的训练中找到对数据的感觉，开始的时候你拿到特别大的数据，有非常多的字段，可能会很懵逼，到底应该从什么地方下手呢？
但如果有一些经验就会好很多。比如，你要研究影响跑步运动员速度的身体因素，那么我们可能会去研究运动员的身高、腿长、体重、甚至心率、血压、臂长，而不太会去研究运动员的腋毛长度，这是基于我们已有的知识。又比如我们要分析影响一个地方房价的因素，那么我们可能会有一些通用的常识，比如城市人口、地理位置、GDP、地价、物价水平，更深入的可能会有产业格局、文化状态、气候情况等等，但一般我们不会去研究城市的女孩长相，美女占比。
所以当你分析的问题多了之后，你就会有一些自己对数据的敏感度，从而养成用数据分析、用数据说话的习惯。这个时候你甚至可以基于一些数据，根据自己的经验做出初步的判断和预测（当然是不能取代完整样本的精准预测），这个时候，你就基本拥有数据思维了。

2.数据获取
有了具体的问题，你就需要获取相关的数据了。比如你要探究北京空气质量变化的趋势，你可能就需要收集北京最近几年的空气质量数据、天气数据，甚至工厂数据、气体排放数据、重要日程数据等等。如果你要分析影响公司销售的关键因素，你就需要调用公司的历史销售数据、用户画像数据、广告投放数据等。
数据的获取方式有多种。
一是公司的销售、用户数据，可以直接从企业数据库调取，所以你需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。比如你可以根据你的需要提取2017年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
第二种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。当然这种方式也有一些缺陷，通常数据会发布的比较滞后，但通常因为客观性、权威性，仍然具有很大的价值。
第三种是编写网页爬虫，去收集互联网上的数据。比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析，这算是非常靠谱的市场调研、竞品分析的方式了。
当然，比较BUG的一点是，你通常并不能够获得所有你需要的数据，这对你的分析结果是有一定影响的，但不不影响的是，你通过有限的可获取的数据，提取更多有用的信息。

3.数据预处理
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据分析，或分析结果差强人意。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。
那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
当然在这里我们还可能会有数据的分组、基本描述统计量的计算、基本统计图形的绘制、数据取值的转换、数据的正态化处理等，能够帮助我们掌握数据的分布特征，是进一步深入分析和建模的基础。

4.数据分析与建模
在这个部分需要了解基本的数据分析方法、数据挖掘算法，了解不同方法适用的场景和适合的问题。分析时应切忌滥用和误用统计分析方法。滥用和误用统计分析方法主要是由于对方法能解决哪类问题、方法适用的前提、方法对数据的要求不清等原因造成的。
另外，选择几种统计分析方法对数据进行探索性的反复分析也是极为重要的。每一种统计分析方法都有自己的特点和局限，因此，一般需要选择几种方法反复印证分析，仅依据一种分析方法的结果就断然下结论是不科学的。
比如你发现在一定条件下，销量和价格是正比关系，那么你可以据此建立一个线性回归模型，你发现价格和广告是非线性关系，你可以先建立一个逻辑回归模型来进行分析。
一般情况下，回归分析的方法可以满足很大一部分的分析需求，当然你也可以了解一些数据挖掘的算法、特征提取的方法来优化自己的模型，获得更好地结果。

5.数据可视化及数据报告的撰写
分析结果最直接的结果是统计量的描述和统计量的展示。
比如我们通过数据的分布发现数据分析工资最高的5个城市，目前各种语言的流行度排行榜，近几年北京空气质量的变化趋势，避孕套消费的地区分布……这些都是我们通过简单数据分析与可视化就可以展现出的结果。
另外一些则需要深入探究内部的关系，比如影响产品质量最关键的几个指标，你需要对不同指标与产品质量进行相关性分析之后才能得出正确结论。又比如你需要预测未来某个时间段的产品销量，则需要你对历史数据进行建模和分析，才能对未来的情况有更精准的预测。
数据分析报告不仅是分析结果的直接呈现，还是对相关情况的一个全面的认识。我们经常看到一些行业分析报告从不同角度、深入浅析地剖析各种关系。所以你需要一个讲故事的逻辑，如何从一个宏观的问题，深入、细化到问题内部的方方面面，得出令人信服的结果，这需要从实践中不断训练。

数据分析的一般流程总的来说就是这几个步骤：问题定义、数据获取、数据预处理、数据分析与建模、数据可视化与数据报告的撰写。

③ 一个人跑步,强度为6mets,跑30min,所消耗的能量值为多少

摘要 您好，亲

④ 如何快速分析轨迹数据呢

轨迹数据的实现其实还是蛮简单的，正好之前看过一篇文章讲的就是怎么制作轨迹地图的教程，简单又实用，废话不多说，上教程：

首先将需要分析的数据接入到BDP个人版中，可以上传本地数据或直接连接后台数据库的数据

轨迹主体：选择作为轨迹图的变化主体，比如这里选择网约车ID，表示这张图轨迹图展示的是沈阳市内各网约车的路线变化。

时间序列：选择某个时间段内的变化情况，若工作表中没有日期/时间字段，BDP可不支持制作轨迹图哦。这么为什么呢，很简单，轨迹的力学概念就是动点在空间的位置随时间连续变化而形成的线路，没有时间段的变化，那何来轨迹一说呢？

时间粒度：动画播放可按年/季/月/周/天/时/分/秒，任选其一，这是地图图表按某个时间段的动态展示效果，适用于初动态轨迹图以外的所有地图图表，因为动态轨迹图的数据是实时变动的，所以选择哪个时间粒度都不影响。

播放速度：分快、中、慢，这个最好理解，就跟视频快放、慢放的道理相似。

然后，没然后了，哪有那么麻烦啊！高大上的轨迹地图就这样完成了~

从轨迹图中我们可以看出，地理位置上，轨迹路线还是集中在和平区、皇姑区等市区位置，市区人多打车的需求多也是正常的，那公司肯定是需要稍微多安排点车，再分析一下节假日的轨迹，用户需求可能更集中，那相应的要适当更多安排车辆，提高公司收入。具体路线上，从图中可以找出一些明显发亮的线路，可能这条线路上连接较多的居住地和办公地，这是市民上下班必经的路，那可不可以发起拼车活动呢，让乘客享受优惠的同时也适当地增加了每趟线路的收入呢？

当然以上只是一个比较简单的例子分析，主要想跟大家分享轨迹图的制作方法和逻辑，具体的应用场景还需要结合自己的实际情况。其实类似的场景案例特别多，例如对O2O公司而言，外卖公司通过发现外卖骑手的轨迹路线特点来优化分配骑手的配送路线；共享单车公司通过了解单车的骑行路线来决定各个放置点的车辆数量，优化资源分配。对个人生活也适用，跑步爱好者可以通过制作轨迹地图来总结自己一年的运动“账单”，看看自己都跑了哪些地方；经常出差的小伙伴可以将今年去过的地方用轨迹图展示出来，回顾今年曾经的生活轨迹。更多场景的使用欢迎大家多多挖掘呀~

⑤ keep怎么分析健身数据的

通过若干数据(如跑步的步频、配速等)训练出的一个算法，计算出来的。

⑥ 数据处理有哪些步骤

一、拿

专业术语称为“爬行”。例如，搜索引擎可以这样做：它将Internet上的所有信息下载到其数据中心，然后您就可以搜索出来。

二、推送

有很多终端可以帮助我收集数据。例如，小米手环可以将您的日常跑步数据，心跳数据和睡眠数据上传到数据中心这两个步骤是数据传输。通常，它将在队列中完成，因为数据量太大，并且必须对数据进行处理才能有用。但是系统无法处理它，所以我不得不排队并慢慢地处理它。

三、存储

现在，数据就是金钱，掌握数据就等于掌握金钱。否则，网站如何知道您要购买什么? 这是因为它具有您的历史交易数据。此信息无法提供给其他人，它非常宝贵，因此需要存储。

四、数据处理和分析

上面存储的数据是原始数据，大多数原始数据比较杂乱，并且其中包含大量垃圾数据，因此需要对其进行清理和过滤以获取一些高质量的数据。对于高质量数据，您可以对其进行分析以对数据进行分类，或者发现数据之间的关系并获取知识。

五、用于数据检索和挖掘

检索是搜索，所谓外交不决定要问谷歌，内政不决定要问网络。内部和外部搜索引擎都将经过分析的数据放入搜索引擎中，因此当人们想要查找信息时，他们可以对其进行搜索。

⑦ 数据分析需要掌握些什么知识

我们先从整体上了解数据分析师要掌握的技能有哪些，然后再从具体职位类别来看，不同的职位具体要掌握的技能有哪些。

这样你就能根据自己的实际情况，有针对性的准备和学习。

一、数据分析的胜任力模型是什么？

从整体上来看，数据分析师需要掌握的能力有很多，从总体上可以分为以下几类，这些能力构成了数据分析师的能力模型。

1）理论基础，包括统计学

2）数据分析工具，常用的分析工具有 Excel，SQL，Python 等

3）可视化工具，常用的有 Excel，商业智能(Business Intelligence,BI)

4）业务知识，包括常用的指标、某行业的业务流程

5）数据分析思维，包括常用的分析方法

6）通用能力，包括 PPT、沟通能力

下面我们来详细看下每一种能力的要求。

1. 理论基础：统计学

2. 数据分析背后的理论基础是统计学。所以，掌握了统计学以后我们才能去看懂数据表达的意义是什么。举个例子，给你一家公司员工的工资，是平均值能代表这家公司的工资水平，还是中位数能代表？

3. 如果没学过统计学，那么可能只认识这里的平均值，而不知道中位数这个知识。但是，如果你学过了统计学就会知道，中位数比平均值更能反映出数据的集中表现。

4. 统计学的内容比较多，详细又可以分为两类内容：描述统计分析、推论统计分析。

5. 什么是描述统计分析？

6. 对大量信息进行归纳是处理数据时最基本的任务。中国约有 14 亿人，一张记录每位中国人的姓名和收入的电子表格包含了我们衡量这个国家经济健康状况所需的所有信息，通常我们也将多个数据集合在一起的东东叫“简称数据集”。但这张信息过量的表格其实相当于什么都没有告诉我们。这就是让人觉得讽刺的地方：经常是数据越多，事实越模糊。

7. 因此，我们需要简化，将一系列复杂的数据减少为几个能够起到描述作用的数字，正如奥运会体操比赛中，我们将一套多难度组合的复杂动作浓缩为一个得分：9.8 分。

8. 描述统计分析就是将一系列复杂的数据减少为几个能够起到描述作用的数字，用这些有代表性的数字来代表所有的数据。这样在面对一大堆数据时，你可在不知道所有数据的情况下就能知道数据的整体情况。

9. 这就好比，我们通常一说起美女，能想到的是这样几个指标：长腿，大眼睛，脸蛋好看。虽然全国有那么多美女，你也没有见过全部的美女，但是你却能通过这样几个代表美女的指标就可以大概知道什么是美女。

同样的，描述统计学的关键点在于，找到几个关键的数字来描述数据的整体情况。那么，问题就来了，能担当起这样重要责任的数字有哪些呢？描述数据的整体情况，我们可以用 4 个指标来做，分别是：平均值、四分位数、标准差和标准分。例如，前面我们在拿到工资数据，就可以用“中位数”这样的数字来描述工资的整体情况。

所以，描述统计分析就是掌握 4 个指标：平均值，四分位数，标准差和标准分。

什么是推论统计分析？

推论统计分析就是通过样本来推断出总体。需要掌握的知识包括概率分布、中心极限定、如何用样本估计总体、置信区间、假设检验。例如，互联网常用的 AB 测试背后的原理就是假设检验，如果不掌握推论统计分析，那么连 AB 测试的结果也看不懂，更不用说完成一个 AB 测试实验。

2.数据分析工具

很多人看到现在 Python 很火，就不管自己的能力水平如何，就一头扎进学习 Python 的大潮，最后发现其实自己学不会，或者学完用不上。

这其实是不对的，真正工作里最常用的数据分析工具其实是 Excel，SQL。所以，如果你的零基础，不建议一上来就学 Python，而是先学会 Excel 分析数据，然后学会 SQL。

这样你学会了常用的分析工具，然后再学 Python 才是加分项。同时，这样学习的顺序还有一个好处，如果你是零基础没学过编程，一上来学 Python，大概率是学不会的。但是如果你学过用 Excel、SQL 处理数据，那么就具备了一定的基础，再学 Python，很多概念就会理解起来比较容易。

这就好比，一个婴儿不是一上来就学习跑步（Python），而是先把走路学会，具备了走路（Excel、SQL）的基础，再跑步就容易多了。

需要注意的是，除非是工作必须要求的，其他少部分公司用的工具其实不需要学习。比如有些公司要求其他编程语言，例如 R、SPSS、SAS 这些工具。

现在 Pyhon 已经是人工智能排名第一的编程语言了，大部分公司要求 Python，很少部分的公司要求其他的编程语言，所以学习市场要求最多的那个技能才能找到更多机会。如果你学习了少部分公司才要求的工具，那么意味着你找工作或者跳槽只能选择这些公司，而会错失其他大部分公司的求职机会，对你整个职业生涯不利。

TIOBE 编程语言排行榜是全球编程语言流行趋势的一个指标，每月更新，官网地址（https://www.tiobe.com/tiobe-index）。下图是 2021 年 2 月份排名前 10 的编程语言的变化图，其中橙色曲线是 Python，我们会发现 Python 的流行趋势越来越高。

3.可视化工具

常用的可视化工具包括 Excel、商业智能（BI）。

一般的可视化图表用 Excel 里的图表功能就可以实现，而且使用起来也方便。如果是要经常做报表，并且要求实现报表自动化，那么就需要用到商业智能（BI）工具。

那什么是商业智能(BI)呢？

微软官方给的定义是“使用用于自助服务和企业商业智能 (BI) 的统一、可扩展平台（该平台易于使用，可帮助获取更深入的数据见解），连接到任何数据并对数据进行可视化。 ”

毫无悬念，看这种官方定义就是看不懂。简单来说就是把数据导入商业智能(BI)工具中，就可以快速对数据可视化。例如下图就是把数据导入用商业智能(BI)工具中，通过可视化数据来分析。

IDC《2019 年下半年中国商业智能软件市场数据跟踪报告》显示，在中国商业智能软件子市场中，报表分析仍是目前市场最主要的需求，2019 年全年年市场份额占比为 79.0%。高级分析和预测分析市场份额占比 21.0%（下图）。

常用的商业智能（BI）工具有哪些呢？

目前使用最多的商业智能（BI）工具是 Power BI、Tableau、帆软，选择其中任意一种学习就可以了。

4.业务知识

因为数据分析是用来解决具体行业问题的，需要从业务的角度出发，了解各个指标，以及每个指标之间的关系，还需要联系业务去理解数据。所以，工作中数据分析脱离不了业务，在分析中要找到导致问题发生的根本原因，而不只是单纯的统计数据。

因此需要具备某个行业的业务知识才能去理解这个行业里的术语、业务问题等。

业务知识包括某个行业的常用指标、业务流程。需要注意的是，不同行业的指标、业务流程是不一样的，所以需要学习的时候针对你的目标行业去学习准备。例如，下图分别是金融信贷行业、在线教育行业的业务流程。

金融信贷行业业务流程（来自书《数据分析思维》）

在线教育业务流程（来自书《数据分析思维》）

如果是刚入门，这块内容做到了解即可，等进入工作以后，再慢慢深入业务，积累业务经验。具体某个行业的常用指标、业务流程可以看书《数据分析思维》，这本书里涉及了 10 多个行业的指标、业务流程。

5.数据分析思维

在数据分析相关的职位里经常会写这么一条招聘要求“具备数据分析思维”。在工作或者面试中，会经常听到分析思维、分析思路、分析方法。这三个词语有什么关系呢？其实简单来说，它们都是指分析方法。

数据分析思维需要你掌握 10 种常用的分析方法。

数据分析 10 种常用的分析方法

如果你的分析目的是想将复杂问题变得简单，就可以使用逻辑树分析方法，例如经典的费米问题就可以用这个分析方法。

如果你的分析目的是做行业分析，那么就可以用 PEST 分析方法，例如你想要研究中国少儿编程行业。

如果你想从多个角度去思考问题，那么就可以用多维度拆解分析方法，例如找相亲对象，需要从多个角度去分析是否合适。

如果你想进行对比分析，就要用到对比分析方法，例如你朋友问自己胖吗，就是在对比。

如果你想找到问题发生的原因，那么就要用到假设检验分析方法，其实破案剧里警察就是用这个方法来破案的。

如果你想知道 A 和 B 有什么关系，就要用到相关分析方法，例如豆瓣在我们喜欢的电影下面推荐和这部分电影相关的电影。

如果你想对用户留存和流失分析，就要用到群组分析方法，例如微博用户留存分析。

如果你想对用户按价值分类，那么就要用到 RFM 分析方法，例如信用卡的会员服务，就是对用户按价值分类，对不同用户使用不同的营销策略，从而做到精细化运营。

如果你想分析用户的行为或者做产品运营，就要用到 AARRR 模型分析方法，例如对拼多多的用户进行分析。

如果你想分析用户的转化，就要用到漏斗分析方法，例如店铺本周销量下降，想知道是中间哪个业务环节出了问题。

6.通用能力

通用能力包括 PPT 制作分析报告、沟通能力。

在工作中，要经常做分析结果做成数据分析报告，然后展示给业务部门、上级领导、客户等，而这种展示数据分析报告的场景常用的工具就是 PPT，所以就要求你会用 PPT 制作数据分析报告，有较好的的文字、书面总结能力。

职业社交网站领英发布的《2018 新兴工作岗位报告》报告里说，最大的技能缺口是软技能，比如口头交流、领导力和时间管理等。这份报告中建议，职场人士需要在快速变化的工作环境中，学习并保持软技能，因为拥有这些技能的人才具备更大的职场优势。

其实，任何职位都需要沟通能力，但是，数据分析师对沟通能力的要求更高。因为，数据分析师解决的是实际的问题，需要跨部门沟通业务，做好的数据分析报告也要展示给各个部门、领导、客户，只有好的沟通能力，才能让你的分析结果得到用户的认可。 那么这些通用能力如何提升呢？最直接的方式，就是通过写文章来提升。

通过写作可以同时提升你下面 3 个能力：

1）逻辑能力

写作的本质其实是把一件事情讲清楚，而逻辑能力强的人写出来的内容，读起来更顺畅。

2）文字表达能力

数据分析师要经常做数据分析报告，和通过邮件汇报分析结果。这体现的其实就是文字表达能力，提高这个能力的办法就是不断去写作。

3）沟通能力

写作其实就是把想说的话通过文字和你的用户去沟通。另外，经常在社群里提问和解答他人的问题，也可以提高你的沟通能力。你会看到不同人提问的水平是不一样的，有的人可以完整的把一个问题描述清楚，有的人说完，其他人也不明白他的问题是什么。这其实就是体现了沟通能力。

二、不同职位的数据分析能力要求有什么不一样？

经过前面的分析，我们从整体上知道了数据分析师需要掌握的能力。但并不是说，这些能力全都掌握了你才能找到一份数据分析师的工作。因为不同的职位的要求不一样的。在《职业发展前景：数据分析师的晋升通道》章节我们知道了数据分析相关职位的分类。

我把胜任力模型中的这些能力对应到不同的职位，就可以清楚的看到对应职位的能力要求（下图）。

有一个误区，很多人以为只要掌握了分析工具，就掌握了数据分析，其实不是的。从图中，我们可以看出。各个数据分析职位都需要的能力是：业务知识、分析思维、PPT、沟通能力。这些能力才可以让你从一个只会舞弄工具的普通职场人变成真正解决业务问题的职场高手。

很多人以为数据分析师需要掌握很高大的工具，其实不是的。例如腾讯里有一个岗位叫“商业数据分析师”，这听起来很高大上。其实这个职位对应的就是上图初级数据分析师的能力要求，也就是理论基础（描述统计分析），分析工具（Excel），可视化工具（Excel）。

上图中黄色标出的是相对于前一职位多出来的能力。中级数据分析师在初级数据分析师要求的能力上增加了分析工具（SQL），可视化工具（商业智能 BI）。高级数据分析师在中级数据分析师要求的能力上增加了理论基础（推论统计分析），分析工具（Python）。

Excel、SQL、Python 要掌握到什么程度？

我们知道了数据分析师最常用的分析工具是 Excel、SQL、Python。那么问题就来了，这些分析工具具体掌握哪些内容呢？

⑧ 如何进行大数据分析及处理

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

⑨ 运动员跑步时的数据分析

看吧