统计学论文数据分析方向是什么专业
硬实力：数据分析师需要学生有一定的数学、计算机背景，从这个出发点来说，数学、统计、计算机科学等专业可以从事数据分析工作。这三个专业的同学可以虽然可以处理大量数据，并且拥有很强的数据分析能力，但是这类同学对于Business 和 Marketing缺乏了解。软实力：软实力要求学生懂业务、懂管理，从这个出发点来说，信息管理、市场营销、电子商务、社会学、金融学等专业毕业后也可以从事数据分析相关工作。不过，这几个专业在业务方面可能专业度非常高，但是缺点也是非常明显的：缺乏很强的数学和计算机背景，在实际操作中缺乏相关的专业技能。更本质的看，数据分析是一种技能，人人可以学，学了都有用。这是个要用数据说话的年代，懂点数据相关知识可以更好的服务工作与学习。
考取项目数据分析师证书，积累经验，就可以成为项目数据分析师了
统计学是普通高等学校本科专业，属于统计学类专业。本专业培养具备系统的统计学理论知识和应用知识，掌握统计学的主要方法，具有处理特定行业数据问题的能力，能在经济、管理、生物、医药、金融、保险、工业、农业、林业、商业、信息技术、教育、卫生、医药、气象、水利、环境和减灾等相关领域中从事数据搜集、分析与决策的创新型人才。1主干课程编辑数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程，复变函数，实变与泛函、概率论、数理统计，抽样调查，随机过程，多元统计，计算机应用基础，程序设计语言，数据分析及统计软件、回归分析，可靠性数学，实验设计与质量控制，计量经济学，经济预测与决策，金融数学，证券投资的统计分析，数值分析，数据结构与算法，数据库管理系统，计算机网络系统，系统分析与软件设计。主干学科：统计学、数学。核心知识领域：统计学基本思想、数学理论、概率论、统计调查、参数估计与假设检验、非参数 方法、回归分析、多元统计方法、随机过程、时间序列分析、试验设计和统计软件。[2]2培养目标编辑本专业培养具备系统的统计学理论知识和应用知识，掌握统计学的主要方法，具 有处理特定行业数据问题的能力，能在经济、管理、生物、医药、金融、保险、工业、农业、林业、商 业、信息技术、教育、卫生、医药、气象、水利、环境和减灾等相关领域中从事数据搜集、分析与决策 的创新型人才。[2]3专业细分编辑统计学专业分为三个大的专业方向：数理统计方向、经济统计方向和应用统计方向。数理统计方向和经济统计方向的差距并不是很大，数理统计主要是对统计学的基本理论和方法进行研究；经济统计则是提供科学地调查、搜集经济信息，以及描述、分析经济数据并对社会经济运行过程进行预测、监督的一门科学。而应用统计学主要是调查、收集观察对象的数据信息，并通过描述统计等技术，分析观察对象的特征，发现事物的规律，进行预测、监督，以实现社会经济良性运行。通过统计学专业的学习，可以掌握各种数据分析技术，了解统计学的前沿理论，还可以掌握科学调查、科学研究的思路，也将学到统计分析软件的使用技术。学习统计学要有一定的数学基础，并且还必须熟悉计算机操作。在实际工作中，统计工作需要借助各种统计分析软件完成。
数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的SQL基础。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作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。3、编程语言对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。数据分析师可从事：IT系统分析师、数据科学家、运营分析师、数据工程师。更多职业教育培训，请查看：-html/?utm_campaign=baiduhehuoren
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一般从事数据分析员的人都是统计学或数学专业的人。 数据分析师职位要求 ： 1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳； 5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神； 6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
硬实力：数据分析师需要学生有一定的数学、计算机背景，从这个出发点来说，数学、统计、计算机科学等专业可以从事数据分析工作。这三个专业的同学可以虽然可以处理大量数据，并且拥有很强的数据分析能力，但是这类同学对于Business 和 Marketing缺乏了解。软实力：软实力要求学生懂业务、懂管理，从这个出发点来说，信息管理、市场营销、电子商务、社会学、金融学等专业毕业后也可以从事数据分析相关工作。不过，这几个专业在业务方面可能专业度非常高，但是缺点也是非常明显的：缺乏很强的数学和计算机背景，在实际操作中缺乏相关的专业技能。更本质的看，数据分析是一种技能，人人可以学，学了都有用。这是个要用数据说话的年代，懂点数据相关知识可以更好的服务工作与学习。
数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的SQL基础。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作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。3、编程语言对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。数据分析师可从事：IT系统分析师、数据科学家、运营分析师、数据工程师。更多职业教育培训，请查看：-html/?utm_campaign=baiduhehuoren
统计学是普通高等学校本科专业，属于统计学类专业。本专业培养具备系统的统计学理论知识和应用知识，掌握统计学的主要方法，具有处理特定行业数据问题的能力，能在经济、管理、生物、医药、金融、保险、工业、农业、林业、商业、信息技术、教育、卫生、医药、气象、水利、环境和减灾等相关领域中从事数据搜集、分析与决策的创新型人才。1主干课程编辑数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程，复变函数，实变与泛函、概率论、数理统计，抽样调查，随机过程，多元统计，计算机应用基础，程序设计语言，数据分析及统计软件、回归分析，可靠性数学，实验设计与质量控制，计量经济学，经济预测与决策，金融数学，证券投资的统计分析，数值分析，数据结构与算法，数据库管理系统，计算机网络系统，系统分析与软件设计。主干学科：统计学、数学。核心知识领域：统计学基本思想、数学理论、概率论、统计调查、参数估计与假设检验、非参数 方法、回归分析、多元统计方法、随机过程、时间序列分析、试验设计和统计软件。[2]2培养目标编辑本专业培养具备系统的统计学理论知识和应用知识，掌握统计学的主要方法，具 有处理特定行业数据问题的能力，能在经济、管理、生物、医药、金融、保险、工业、农业、林业、商 业、信息技术、教育、卫生、医药、气象、水利、环境和减灾等相关领域中从事数据搜集、分析与决策 的创新型人才。[2]3专业细分编辑统计学专业分为三个大的专业方向：数理统计方向、经济统计方向和应用统计方向。数理统计方向和经济统计方向的差距并不是很大，数理统计主要是对统计学的基本理论和方法进行研究；经济统计则是提供科学地调查、搜集经济信息，以及描述、分析经济数据并对社会经济运行过程进行预测、监督的一门科学。而应用统计学主要是调查、收集观察对象的数据信息，并通过描述统计等技术，分析观察对象的特征，发现事物的规律，进行预测、监督，以实现社会经济良性运行。通过统计学专业的学习，可以掌握各种数据分析技术，了解统计学的前沿理论，还可以掌握科学调查、科学研究的思路，也将学到统计分析软件的使用技术。学习统计学要有一定的数学基础，并且还必须熟悉计算机操作。在实际工作中，统计工作需要借助各种统计分析软件完成。
统计学论文数据分析方向是什么专业学的
数据现今可谓变得越来越常见，小到每个人的社交圈、消费网络、运动大到企业的销售运营、规划决策、产品生产、交通网络转行到数据分析领域的人也越来越多。但对于在职人员来说，完全放弃目前的工作去投身学习数据分析，压力会非常大，毕竟生活成本摆在那。于是乎，在业余时间学习数据分析，作为自己日后的职业提升或转行准备，也不失为一种权宜之计。 不过，如何在业余时间学好数据分析，这也是一个值得思考好和规划好的事情。我觉得最重要的一-点就是， 我们得清楚企业对数据分析师的基础技能需求是什么。这样我们才能有的放矢。我大抵总结如下:(1) SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理(2)会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示(3)会用脚本语言进行数据分析，Python or R(4)有获取外部数据的能力，如爬虫(5)会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告(6)熟悉常用的数据挖掘算法:回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等之后，怎么安排自己的业余时间就看个人了。总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难):Excel， SPSS， stata， R， Python， SAS等。4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理， 分析，最后输出结果，检验及解读数据。如果是实在不懂，还可以去网上找些视频课程看，亦可以跟着从大数据分析的老师学习一下~切记，第-步是必不可少的，是数据分析的基础。
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秒懂专业：数据科学与大数据技术专业
统计学是普通高等学校本科专业，属于统计学类专业。本专业培养具备系统的统计学理论知识和应用知识，掌握统计学的主要方法，具有处理特定行业数据问题的能力，能在经济、管理、生物、医药、金融、保险、工业、农业、林业、商业、信息技术、教育、卫生、医药、气象、水利、环境和减灾等相关领域中从事数据搜集、分析与决策的创新型人才。1主干课程编辑数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程，复变函数，实变与泛函、概率论、数理统计，抽样调查，随机过程，多元统计，计算机应用基础，程序设计语言，数据分析及统计软件、回归分析，可靠性数学，实验设计与质量控制，计量经济学，经济预测与决策，金融数学，证券投资的统计分析，数值分析，数据结构与算法，数据库管理系统，计算机网络系统，系统分析与软件设计。主干学科：统计学、数学。核心知识领域：统计学基本思想、数学理论、概率论、统计调查、参数估计与假设检验、非参数 方法、回归分析、多元统计方法、随机过程、时间序列分析、试验设计和统计软件。[2]2培养目标编辑本专业培养具备系统的统计学理论知识和应用知识，掌握统计学的主要方法，具 有处理特定行业数据问题的能力，能在经济、管理、生物、医药、金融、保险、工业、农业、林业、商 业、信息技术、教育、卫生、医药、气象、水利、环境和减灾等相关领域中从事数据搜集、分析与决策 的创新型人才。[2]3专业细分编辑统计学专业分为三个大的专业方向：数理统计方向、经济统计方向和应用统计方向。数理统计方向和经济统计方向的差距并不是很大，数理统计主要是对统计学的基本理论和方法进行研究；经济统计则是提供科学地调查、搜集经济信息，以及描述、分析经济数据并对社会经济运行过程进行预测、监督的一门科学。而应用统计学主要是调查、收集观察对象的数据信息，并通过描述统计等技术，分析观察对象的特征，发现事物的规律，进行预测、监督，以实现社会经济良性运行。通过统计学专业的学习，可以掌握各种数据分析技术，了解统计学的前沿理论，还可以掌握科学调查、科学研究的思路，也将学到统计分析软件的使用技术。学习统计学要有一定的数学基础，并且还必须熟悉计算机操作。在实际工作中，统计工作需要借助各种统计分析软件完成。
统计学论文数据分析方向是什么专业的课程
统计学是普通高等学校本科专业，属于统计学类专业。本专业培养具备系统的统计学理论知识和应用知识，掌握统计学的主要方法，具有处理特定行业数据问题的能力，能在经济、管理、生物、医药、金融、保险、工业、农业、林业、商业、信息技术、教育、卫生、医药、气象、水利、环境和减灾等相关领域中从事数据搜集、分析与决策的创新型人才。1主干课程编辑数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程，复变函数，实变与泛函、概率论、数理统计，抽样调查，随机过程，多元统计，计算机应用基础，程序设计语言，数据分析及统计软件、回归分析，可靠性数学，实验设计与质量控制，计量经济学，经济预测与决策，金融数学，证券投资的统计分析，数值分析，数据结构与算法，数据库管理系统，计算机网络系统，系统分析与软件设计。主干学科：统计学、数学。核心知识领域：统计学基本思想、数学理论、概率论、统计调查、参数估计与假设检验、非参数 方法、回归分析、多元统计方法、随机过程、时间序列分析、试验设计和统计软件。[2]2培养目标编辑本专业培养具备系统的统计学理论知识和应用知识，掌握统计学的主要方法，具 有处理特定行业数据问题的能力，能在经济、管理、生物、医药、金融、保险、工业、农业、林业、商 业、信息技术、教育、卫生、医药、气象、水利、环境和减灾等相关领域中从事数据搜集、分析与决策 的创新型人才。[2]3专业细分编辑统计学专业分为三个大的专业方向：数理统计方向、经济统计方向和应用统计方向。数理统计方向和经济统计方向的差距并不是很大，数理统计主要是对统计学的基本理论和方法进行研究；经济统计则是提供科学地调查、搜集经济信息，以及描述、分析经济数据并对社会经济运行过程进行预测、监督的一门科学。而应用统计学主要是调查、收集观察对象的数据信息，并通过描述统计等技术，分析观察对象的特征，发现事物的规律，进行预测、监督，以实现社会经济良性运行。通过统计学专业的学习，可以掌握各种数据分析技术，了解统计学的前沿理论，还可以掌握科学调查、科学研究的思路，也将学到统计分析软件的使用技术。学习统计学要有一定的数学基础，并且还必须熟悉计算机操作。在实际工作中，统计工作需要借助各种统计分析软件完成。
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。 人大的统计学非常好！在统计学排名上仅次于厦大。统计学的前景很好，不过中国的统计学还没发展好，更适合考研。 统计学不像社会上一些人认为的找找数据，随便加加就好。统计学是门高深的学问，数学要好，大学里还会学到很多统计学的软件。你如果学了统计你就会喜欢上它的～ 现在统计学的人才不够，所以，如果你以后如果能考研就更好了。统计学的人才很吃香的～很多地方都会用到统计学的人才。 像人大更注重经济统计，一般银行等都很需要。
CDA——数据分析师CDA LEVEL I 业务数据分析师PART 1数据分析概念与统计学基础 （占比30%）PART 2 SQL数据库基础 （占比10%）PART 3 数据采集与处理 （占比20%）PART 4 数据建模分析 （占比40%）CDA LEVEL II 建模分析师PART 1 数据挖掘基础理论 （占比20%）PART 2 数据预处理 （占比25%）PART 3预测型数据挖掘模型 （占比40%）PART 4 描述型数据挖掘模型 （15%）CDA LEVEL II 大数据分析师PART 1 大数据基础理论 占比（8%）PART 2 Hadoop理论 占比（12%）PART 3 数据库理论及工具 占比（16%）PART 4 数据挖掘理论基础 占比（10%）PART 5 Spark工具及实战 占比（35%）
同意楼上的，学统计的一定要数学好。
统计学论文数据分析方向是什么类
发表论文的话，如果是纯理论的统计学，我想还是很难的，除非你有着很好的数学功底。建议题主考虑统计学和其他学科的交叉方向，例如生物统计、系统可靠性、经济统计等。当然，这需要和题主周围的资源进行结合，例如自己的导师，虽然他是做运筹优化的，但你完全可以考虑用统计学的知识解决该领域的问题。据我所知，运筹优化需要数据建模，需要对系统进行假设、估计数据的分布等等，题主可以在这一方面做一些“参数估计”的工作，然后和具体的研究领域相结合，然后把论文发表到该领域的期刊，而不是纯统计的期刊。接下来我想说的是，如何找一个好的想法，如何写论文，不仅对统计学有用，也适合于其他专业。首先，多了解一些该领域的期刊，好和坏都要了解，看看这些期刊都倾向于接收什么类型的文章；然后，多读论文，把握研究热点，多总结，找到自己的想法；最后，确定一个可行度和创新性较高、并且难度适中的想法进行论文的撰写。看题主的要求并不算太高，只要是SCI就可以，那就可以多了解了解SCI四区的期刊，发表论文相对容易。在进行学术论文创作的整个过程中，千万不要忘记了和你的导师交流，虽然他是运筹领域的，但你完全可以借鉴他在写、发论文时的宝贵经验，少走弯路！
很多人都想进入数据分析这一行业，但是对数据分析的方向不是很了解，很多人都认为数据分析是需要安静下来分析数据的，不需要多么强的表达能力，其实这是不对的，数据分析工作是有很多方向的，不用的方向对人才有不同的需求，一般来说，数据分析的方向大致可以划分成四大方向，分别式数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。首先说一下数据分析这一个方向。数据分析包括数据运营和商业分析 。数据分析是业务方向的数据分析师。这是很多人都能够进入的数据分析行业，也是很多人从这个方向成为了数据分析师，在数据分析行业中，业务方向的数据分析师最多。正因为人数最多，所以这类岗位的人才质量参差不齐。有的数据分析师也只是会Excel表。当然数据分析师是一个基础岗位，如果专精于业务，更适合往管理端发展，单纯的工具和技巧很难拉开差距。数据分析的管理岗，比较常见的有数据运营经理和总监，数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系，并且解决日常的各类问题。第二说一下数据挖掘，数据挖掘是技术方向的数据分析师岗位，有些归类在研发部门，有些则单独成立数据部门。数据挖掘工程师需要很多的数据分析技能，具体体现在数据挖掘工程师要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。数据挖掘工程师，除了掌握算法，同样需要编程能力去实现，不论R、Python、Scala/Java，至少掌握一种。但是数据挖掘工程师必须精通SQL。然后说一下数据产品经理。大家都会觉得数据产品经理这个岗位比较新兴，具体就是公司数据产品的规划者。是真正意义上的数据产品经理。就目前而言，数据量与日俱增，此时会有不少数据相关的产品项目。这些当然也是产品，自然需要提炼需求、设计、规划、项目排期，乃至落地。从职业发展上看，数据分析师做数据产品经理更合适。普通的产品经理，对前端、后端的技术栈尚未熟悉，何况日新月异的数据栈。这个岗位尤其适合对数据特别感兴趣的人。最后说一下数据工程师，数据工程师是一个不错的发展方向，因为数据挖掘需要了解算法/模型，理论知识要求过高，自己学习不容易突破自己。选择更底层的工程实现和架构，也是出路，薪资也不会低于数据挖掘/算法专家。数据工程师，可以从数据分析师的SQL技能，往数据的底层收集、存储、计算、运维拓展。往后发展则是数据总监、或者数据架构师。以上的内容就是小编为大家讲解的数据分析行业的具体的发展方向了，大家在选择数据分析行业的时候一定要好好的分析自己究竟适合哪一个职业，只有找到自己适合的职业，才能够一直有成就感，从而能够更深入的学习。如果不适合，那么除了浪费时间，还带来了挫败感。
数据分析主要工作方向分为两类：一是数据开发方向，偏技术型，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等等，这些岗位对编程能力要求很高，对学历、专业、毕业院校的要求也都相对较高。二是数据分析方向，偏业务型，主要是通过挖掘数据的价值来驱动企业发展，这也是现在企业数字化转型最需要的人才。偏业务型的数据分析师对编程能力要求较低。
统计学的研究方向包括以下几个：数理统计。生物统计学。应用统计学。