㈠ 如何成為一名頂級戰鬥力的數據分析師
一、公軟體1）熟練使用excel，Access，Visio等MSOffice公軟體，可以製作相關的原型；（MS即microsoft微軟，MSOffice是微軟提供的系列軟體，Word，Excel，PowerPoint，Access，OutLook，Publisher，InfoPath這7個公軟體中，常用的是前4個。）2）重點掌握EXCEL表，會使用高級功能，能快速製作報表，熟練使用EXCELVBA；二、數據分析軟體及方法1）熟練使用各種數理統計、數據分析、數據挖掘工具軟體，熟悉各種網站分析軟體的應用，如GoogleAnalytics、網路統計、Omniture等；2）具備相關數據分析軟體的使用經驗SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……3）至少精通使用IBMIntelligentMiner、SASEnterpriseMiner、SPSSClementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常見數據挖掘軟體中的一個進行數據挖掘的開發工作；4）熟練使用至少一種網站流量分析工具（GoogleAnalytics、Webtrends、網路統計等），並掌握分析工具的部署、配置優化和許可權管理；5）精通一種或多種數據挖掘演算法（如聚類、回歸、決策樹等）；6）熟悉維基編輯者優先；7）使用軟體的要求；（7.1）掌握數據分析、挖掘方法，具備使用Excel、sql、SPSS/SAS、Powerpoint等工具處理和分析較大量級數據的能力；（7.2）能夠綜合使用各種數理統計、數據分析、製表繪圖等軟體進行圖表、圖像以及文字處理；（7.3）掌握常用的數據統計、分析方法，有敏銳的洞察力和數據感覺，優秀的數據分析能力；（7.4）能夠綜合使用各種數理統計、數據分析、數據挖掘、製表繪圖等軟體進行具有基本數據美感的圖表、圖像以及文字處理。三、資料庫語言1）熟悉Linux操作系統及至少一種腳本語言(Shell/Perl/Python)；2）熟練掌握C/C++/Java中的一種，有分布式平台（如Hadoop）開發經驗者優先；3）熟悉資料庫原理及SQL基本操作；（3.1）了解Mysql，postgresql，sqlserver等資料庫原理，熟悉SQL，具備很強的學習能力，寫過程序，會perl，python等腳本語言者優先；（3.2）熟練應用mysql的select，update等sql語句；4）熟悉sqlserver或其他主流資料庫，熟悉olap原理；5）熟悉Oracle或其他大型資料庫。四、思維能力等方面1）具備良好的行業分析、判斷能力、及文字表達能力；2）溝通、協調能力強，有較高的數據敏感性及分析報告寫作能力；3）理解網站運營的常識，能從問題中引申出解決方案，提供設計改進建議；4）具有良好經濟學、統計學及相關領域的理論基礎，熟悉數理統計、數據分析或市場研究的工作方法，具有較強的數據分析能力；5）熟悉數據分析與數理統計理論，具有相關課程研修經歷。五、其他要求1）較強的英文聽說讀寫能力，英語6級以上；2）文筆良好；3）了解seo,sem優先；4）知識要求：同時具備統計學、資料庫、經濟學三個領域的基礎知識；英語四級或以上、熟悉指標英文名稱；具備互聯網產品設計知識；5）具有深厚的數據分析、數據挖掘理論知識，深入了解相關技術；能熟練使用至少一種統計分析或數據挖掘工具。
㈡ spss22.0連接遠程mysql失敗
mysql的鏈接不是這么簡單的
mysql的dll文件鏈接要注意
㈢ 大數據是什麼意思哪些軟體適合大數據分析
大數據定義什麼的網路很多。個人理解：現有的互聯網數據量越來越大，面對這么大的數據量，如何利用好這些數據是極具挑戰性的。一方面數據量提升，數據處理的方法必須改變，才能提高數據處理速度，比如大規模，高並發的網站訪問，12306，淘寶天貓什麼的；另一方面從這些海量數據中挖掘出有用的信息，比如根據淘寶根據用戶點擊訪問，反饋出用戶的喜好，給用戶推薦相關商品。
推薦Hadoop，適合大數據處理的。
網上學習資料很多，自己搜去！
當然你也可以自己使用資料庫MYSQL等去做大數據處理，這樣很多Hadoop做好的東西都需要你自己去做。要是熟悉某個資料庫，並且應用明確就用資料庫自己去做吧！
加油！
㈣ 數據分析工具軟體有哪些
數據分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi
Excel也存在一些問題，長期困擾一線業務用戶：
1.首先是性能問題。對於大數據量，Excel處理起來很慢，甚至超過100萬行，就完全不支持。
2.數據獲取的過程麻煩。特別是周期性的數據獲取，每次都要找IT人員幫忙，再粘貼到excel中去。
3.共享的安全性和便利性問題。用戶大都是把Excel文件通過郵件或即時通訊軟體共享。首先，文件滿天飛，不好管理；其次，許可權不好控制，沒法做到只共享分析結果，而不共享明細數據；最後，數據沒法做到每個人的數據不同，根據用戶許可權動態更新數據。
Smartbi Excel分析就是面向Excel用戶的數據分析工具，它結合了Excel的優點，解決了Excel的問題，真正做到賦能企業一線業務用戶，讓人人都是自助分析師，促進企業的全民數字化運營。
Smartbi Excel分析的功能亮點
1.支持Excel直連資料庫，數據准備自己搞定
2.支持使用Excel計算公式對線上線下數據做聯合分析
3.支持使用Excel圖形、數據透視表來分析和展現數據
4.支持模板和數據分離，重用分析模板，動態更新數據
5.支持對Excel中的數據進行二次加工，告別依賴於IT人員處理的困境
6.支持超大數據量處理，支持在個人Excel端運算，也支持在伺服器（集群）運算
7.支持全面的許可權管控，提供細粒度的許可權控制，精確控制每一個用戶的數據許可權
思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
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㈤ 做大數據分析一般用什麼工具呢
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。
㈥ 數據分析需要掌握些什麼知識
數據分析需要掌握的知識：
1、數學知識
數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。
對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。
2、分析工具
對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。
對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。
3、分析思維
比如結構化思維、思維導圖、或網路腦圖、麥肯錫式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
4、資料庫知識
大數據大數據，就是數據量很多，Excel就解決不了這么大數據量的時候，就得使用資料庫。如果是關系型資料庫，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你還得要學習使用SQL語句，篩選排序，匯總等等。非關系型資料庫也得要學習，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起碼常用的了解一兩個，比如Hbase，Mongodb，redis等。
5、開發工具及環境
比如：Linux OS、Hadoop(存儲HDFS，計算Yarn)、Spark、或另外一些中間件。目前用得多的開發工具Java、python等等語言工具。
㈦ 目前都有哪些數據分析的工具
大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash
㈧ 用spss modeler14.1通過ODBC連接到mysql資料庫，讀取表中的數據時，發現varchar型的數據讀出來的是空白
spss對中文支持原本就會有問題的，字元編碼為數字
㈨ 可以用SPSS獲取mysql的數據嗎
以前版本沒注意到，但是spss最新的21.o版本 可以直接連接資料庫源讀取資料庫中的數據來進行分析了
㈩ spss moderler 怎樣連接mysql
看來你是用SPSS Clementine的ODBC連接了Oracle資料庫，但是資料庫中的SQL數據類型超出了范圍，這里的所說的范圍不是指資料庫本身的范圍，而是SPSS Clementine軟體內置的數據類型範圍，具體情況因為不知道你的數據格式和容量，所以暫時難以下結論...