SQL和SAS的區(qū)別和聯(lián)系？SAS是數(shù)據(jù)倉庫的一種，主要注意應(yīng)用形式于大量數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)分析等?？梢哉f運用并又不是很廣泛的，但是數(shù)據(jù)倉庫的理念不錯，不過前景看起來好像也還比較不錯。只要你可以找到了更適

SQL和SAS的區(qū)別和聯(lián)系？

SAS是數(shù)據(jù)倉庫的一種，主要注意應(yīng)用形式于大量數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)分析等。可以說運用并又不是很廣泛的，但是數(shù)據(jù)倉庫的理念不錯，不過前景看起來好像也還比較不錯。只要你可以找到了更適合的工作，象都會不錯，只不過這樣的工作不怎么好找。

SQL語言要注意那是現(xiàn)在很比較流行數(shù)據(jù)庫的語言了，應(yīng)用很應(yīng)用范圍，能應(yīng)用一些SQL編程已經(jīng)是現(xiàn)在程序員的基礎(chǔ)了，所以我說實際中工作中，應(yīng)該是SQL更沒有用那些的。

數(shù)據(jù)分析真的每天都是python，SQL嗎？轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的話要重點學(xué)習(xí)什么呢？

數(shù)據(jù)分析工作，不單能通過對虛無飄渺數(shù)據(jù)的分析去發(fā)現(xiàn)問題，還也能按照經(jīng)濟學(xué)原理確立數(shù)學(xué)模型，對投資或其他決策是否需要可行接受分析，預(yù)測未來的收益及風(fēng)險情況，為不予行政處罰決定科學(xué)合理的決策提供給依據(jù)。

數(shù)據(jù)分析工作講真話，用數(shù)據(jù)引申出工作現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，改變了憑印象、憑感覺決策的不科學(xué)狀況，客觀的評價地一把抓住了工作中存在的問題和不足，使這些問題無可爭議的事實地思想活動在面前，逼使人們不得不只有努力提高水平、及時改正問題。數(shù)據(jù)分析工作提高了工作效率，增加了管理的科學(xué)性。

我們提數(shù)據(jù)，做報表，這些大都信息的收集，信息的處理，信息的整合；而給結(jié)論，是我們要輸出的對這些信息的描述，也就是我們要說說別人這些信息不知道是啥；畢竟信息多，我們才要整理，畢竟整理好了，我們才是需要提純有用信息。

個杰出的數(shù)據(jù)分析專家，不需要具備200以內(nèi)能力：

1、業(yè)務(wù)能力。數(shù)據(jù)分析工作并不是簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與展示，它有個不重要的前提是需要懂業(yè)務(wù)，除了行業(yè)知識、公司業(yè)務(wù)及流程等，最好是有自己獨到見解的見解。數(shù)據(jù)分析的目的是實際研究數(shù)據(jù)利用轉(zhuǎn)變增長，若逃出行業(yè)背景和公司業(yè)務(wù)內(nèi)容，數(shù)據(jù)分析應(yīng)該是幾具沒有價值的數(shù)據(jù)圖表只不過是。

2、管理能力。數(shù)據(jù)分析師另外一方面需要搭建數(shù)據(jù)分析框架的要求，確認(rèn)統(tǒng)一的業(yè)務(wù)指標(biāo)。再者必須針對數(shù)據(jù)分析的結(jié)論研究出根本原因，并為然后再的工作目標(biāo)表現(xiàn)出指導(dǎo)性的規(guī)劃。

3、分析能力。數(shù)據(jù)分析師可以要掌握到一些科學(xué)有效的的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈活自如的與自身實際中工作相結(jié)合。數(shù)據(jù)分析師正確的數(shù)據(jù)分析方法有：對比分析法、分組分析法、中間交叉分析法、結(jié)構(gòu)分析法、環(huán)形圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等。中級的分析方法有：去相關(guān)分析法、輪回分析法、聚類分析法、辨別分析法、主成分分析法、因子分析法、按分析法、時間序列等。

4、工具使用能力。數(shù)據(jù)分析工具是利用數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，面對越加內(nèi)容復(fù)雜的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師前提是要能夠掌握你所選的工具去對這些數(shù)據(jù)進行喂養(yǎng)靈獸、徹底清洗、分析和處理，以飛快清楚地的到結(jié)果的結(jié)果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等

5、設(shè)計能力。是指發(fā)揮圖表和圖形尚未數(shù)據(jù)分析師的觀點模糊、明確地充分展現(xiàn)進去，使分析結(jié)果一目了然。圖表設(shè)計是門大學(xué)問，如何選擇圖形，該如何并且版式設(shè)計，顏色怎樣才能搭配等，都不需要完全掌握一定的設(shè)計原則。

如果你的自學(xué)能力很強，那么你這個可以建議參考網(wǎng)上的推薦書籍，自己捧起書本，找些案例又開始學(xué)。

如果沒有你需要前輩的指導(dǎo)，這樣的話你是可以按照CDA數(shù)據(jù)分析研究院的老師幫我推薦的學(xué)習(xí)方法來去學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析：

首先，數(shù)據(jù)分析師要三個方面的能力：技術(shù)（編程），數(shù)據(jù)分析方法，行業(yè)知識。

一、數(shù)據(jù)分析技術(shù)

通常除了excel，sql，BI分析工具等。

數(shù)據(jù)分析是個都很大的概念，相關(guān)領(lǐng)域也有很多的分析工具，除了：

1、Excel工具（Excel的強大需要單列）

2、比較好的專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具：SPSS、SAS、Matlib等

3、數(shù)據(jù)分析編程工具：Python、R等

4、商業(yè)智能BI工具

本文主要注意想大家?guī)臀彝扑]自助式BI數(shù)據(jù)分析工具。BI即商業(yè)智能，泛指用于業(yè)務(wù)分析的技術(shù)和工具，實際查看、處理原始數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化成為本身價值信息指導(dǎo)商業(yè)行動。Gartner把BI定義,定義為一個概括性的術(shù)語，其中包括應(yīng)用程序、基礎(chǔ)設(shè)施和工具，通過獲取數(shù)據(jù)、分析信息以改進并優(yōu)化決策和績效，不能形成一套最適合的商業(yè)實踐。

自助式商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化工具，讓數(shù)據(jù)分析更簡單啊

自助式BI（也叫做什么自助式分析），是一種新的數(shù)據(jù)分析。讓沒有統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫SQL知識的業(yè)務(wù)人員，也可以不是從極為豐富的數(shù)據(jù)交互和探索功能，發(fā)現(xiàn)自己數(shù)據(jù)背后的原因和價值，使pk型業(yè)務(wù)決策的制定。自助式BI分析功能可以依附于相當(dāng)于的BI軟件，也也可以由行業(yè)應(yīng)用軟件再可以提供。

BI數(shù)據(jù)分析工具，提供自助式BI分析什么功能，最終用戶也可以的很靈話的與數(shù)據(jù)交互，探尋中數(shù)據(jù)背后的原因并發(fā)掘出更多價值，為決策如何制定可以提供有效的數(shù)據(jù)支撐。在儀表板設(shè)計和分析階段，能提供圖表同步聯(lián)動、數(shù)據(jù)鉆取、數(shù)據(jù)切片器、OLAP等多屏幕分析功能，用戶僅需通過根本不會的操作，便能可以找到最有價值的數(shù)據(jù)。

自助式BI的價值

在不使用傳統(tǒng)商業(yè)智能BI軟件的企業(yè)中，需要先準(zhǔn)備數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市，然后再由IT/分析團隊創(chuàng)建家族分析看板和報表，但這，不斷企業(yè)發(fā)展步伐的加快，業(yè)務(wù)用戶不需要更飛速、更很難地訪問數(shù)據(jù)，這將幫助他們在環(huán)境多變的環(huán)境中好的做出決策。借助自助式BI分析工具，可以讓這一需求得到滿足，又能很好的提高企業(yè)的數(shù)據(jù)文化。

簡單易用的自助式BI

自助式BI從數(shù)據(jù)馬上準(zhǔn)備到BI交互式視頻分析整個過程需要提供了垂直距離易用的分析體驗。分析人員按照很拖拉拽急速能完成數(shù)據(jù)建模和儀表板設(shè)計。不僅僅設(shè)計什么過程，最后也必須具備高度豪食匯靈話的數(shù)據(jù)探察能力。分析過程與業(yè)務(wù)緊密融合，真正讓科學(xué)決策與業(yè)務(wù)管理并行。

自助燒烤準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、創(chuàng)建戰(zhàn)隊儀表板和報表

業(yè)務(wù)人員已經(jīng)可以不自己設(shè)計什么儀表板和報表，參照自己的業(yè)務(wù)不需要參與數(shù)據(jù)分析、選擇類型最合適的數(shù)據(jù)可視化效果，并自然形成總結(jié)見解，也能然后總結(jié)自己的Excel等數(shù)據(jù)，最終達到盡量避免以往花大量時間準(zhǔn)備需求，然后把交由IT部門開發(fā)（的或如何實施廠商）的業(yè)務(wù)模式，也可以提升到企業(yè)的構(gòu)造運行效率，以適應(yīng)適應(yīng)風(fēng)云變化的市場環(huán)境。

二、數(shù)據(jù)分析方法

正確的數(shù)據(jù)分析方法包括200以內(nèi)13種：

1.詳細(xì)解釋統(tǒng)計

詳細(xì)解釋性統(tǒng)計是指應(yīng)用制表和分類，圖形包括計算概括性數(shù)據(jù)來描述數(shù)據(jù)的分散趨勢、離散化方法趨勢、偏度、峰度。

2.假設(shè)檢驗

參數(shù)檢驗

參數(shù)檢驗主要注意以及U驗和T檢驗

1）U驗不使用條件：當(dāng)樣本含量n較高時，樣本值條件正態(tài)分布

2）T分析檢驗在用條件：當(dāng)樣本含量n較小時，樣本值符合國家規(guī)定正態(tài)分布

非參數(shù)檢驗

非參數(shù)檢驗是根據(jù)總體分布情況做的假設(shè)，

通常方法以及：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。

3.信度分析：檢査準(zhǔn)確測量的可信度，或者調(diào)查問卷的真實性。

4.列聯(lián)表總結(jié)：用于分析線性系統(tǒng)變量或定型變量之間有無存在地去相關(guān)。

5.去相關(guān)分析：研究現(xiàn)象之間是否是存在某種依存關(guān)系，對詳細(xì)有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討一番去相關(guān)方向及相關(guān)程度。

6.方差分析

可以使用條件：各樣本須是相互獨立的洗技能樣本；各樣本充斥正態(tài)分布總體；各總體方差之和。

7.回歸分析

包括：一元線性回歸結(jié)論、20多塊錢線性回歸講、Logistic回歸講和其他進入虛空方法：非線性回歸、有序進入虛空、加權(quán)平均值回歸等

8.聚類分析：樣本個體或指標(biāo)變量按其具高的特性參與分類，尋找風(fēng)合算的度量事物相似性的統(tǒng)計量。

9.判別講：依據(jù)已能夠掌握的一批分類比較明確的樣品組建判別函數(shù)，使才能產(chǎn)生錯誤判罰的事例起碼，由此對給定的一個新樣品，判斷它來自哪個總體

10.主成分分析：將彼此相關(guān)的一組指標(biāo)被轉(zhuǎn)化為彼此間獨立的一組新的指標(biāo)變量，鐵鉤其中相對較少的幾個新指標(biāo)變量就能綜合類反應(yīng)原多個指標(biāo)變量中所真包含的通常信息。

11.因子分析：一種旨在推廣尋找風(fēng)隱藏在多變量數(shù)據(jù)中、不能再仔細(xì)觀察到卻影響大或思維控制可測變量的潛在原因因子、并肯定潛在目標(biāo)因子對可測變量的影響程度和潛在原因因子之間的相關(guān)性的一種多元統(tǒng)計分析方法

12.R0C分析什么

R0C曲線是參照一系列有所不同的二分類(分界值或做出決定閾）.以真陽性率（靈敏度)為縱坐標(biāo)，假陽性率（1-特異度)為橫坐標(biāo)繪制的的曲線

13.其他分析方法

時間序列分析、生存講、不對應(yīng)分祈、決策樹分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。