1、大数据分析需要的基础有1编程语言基础 学大数据，首先要具备的是编程语言基础，掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多，甚至编程语言要比大数据学习的时间更长2Linux系统的基本操作 Linux系统的基本操作是大数据不可分割的一部分，大数据的组件都是在这个系统中跑的3数据库 只要跟数据打交道就。

2、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。

3、1 数学与统计学基础 作为大数据分析的基础，数学和统计学知识是必不可少的这包括概率论线性代数描述性统计推断性统计等这些基础知识能帮助数据分析师理解和处理数据，以及构建有效的分析模型2 编程语言与工具 掌握至少一种编程语言如PythonR或Java对于大数据分析至关重要还需要熟悉。

4、1 描述性分析这一方法是大数据分析的基础，它涉及对收集的大量数据进行初步的整理和归纳描述性分析通过统计量如均值百分比等，对单一因素进行分析2 诊断性分析在描述性分析之后，诊断性分析允许数据分析师深入挖掘数据的内涵，通过评估历史和当前数据来揭示数据背后的深层含义3 预测性分析。

5、大数据需要的基础包括数学统计学计算机技术和业务知识与行业知识数学和统计学是大数据的核心基础在进行大数据分析时，数学能帮助我们理解和解决复杂的数据模型，而统计学则提供了从数据中提取有用信息和做出预测的工具比如，线性代数概率论和回归分析等数学概念在大数据处理中都有广泛应用计算机。

6、大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用1统计概率理论基础 这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的。

7、1数据分析基础 统计学统计学是数据分析的基础，学习统计学可以帮助理解数据的特征分布以及变异性数学基础线性代数概率论和微积分等数学知识也是学习大数据分析的基础，通过数学方法可以建立数据模型和算法编程基础掌握至少一种编程语言，如Python或R，用于数据处理可视化和建模等2数据处理。

8、1数学知识数学知识是数据分析师的基础知识对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分2分析工具对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是。