数据分析是当今非常热门的技能和职业之一。数据分析师利用各种工具和技术处理和分析大量数据，从而提供有价值的信息和见解，帮助企业和组织做出更明智的商业决策。那么，数据分析要学什么技能呢?以下是一些关键技能和知识点：

　　统计学和数学：统计学是数据分析的基础，因此，数据分析师需要熟悉各种统计学方法和工具，如假设检验、方差分析、回归分析等。同时，数据分析师还需要掌握数学知识，如线性代数、微积分等。

　　数据库和SQL：数据分析师需要了解数据库和SQL语言。他们需要知道如何查询和管理数据库，并能使用SQL语言从中提取有用的数据。

　　数据可视化工具：数据分析师需要掌握各种数据可视化工具，如Tableau、PowerBI、Python的Matplotlib和Seaborn等，以便将分析结果呈现给非技术人员。

　　编程语言：数据分析师需要掌握至少一种编程语言，如Python、R、SQL等。这些语言通常用于数据清洗、处理和分析等任务。

　　机器学习和人工智能：数据分析师需要了解机器学习和人工智能的基本概念，以便使用各种机器学习算法和技术来分析和解释数据。

　　行业知识和商业意识：数据分析师需要了解所在行业的基本知识，并具备商业意识，以便将数据分析结果与企业的业务需求和目标相结合。

　　数据清洗和数据预处理：数据清洗是数据分析的重要步骤之一，数据分析师需要学习各种数据清洗技术和工具，如数据规范化、缺失值处理、异常值检测等，以确保数据质量和准确性。

　　总之，数据分析要学什么，从数学和统计学基础到各种数据处理和分析工具，以及编程语言和商业意识。这些技能和知识可以通过在线学习、培训、认证课程等途径来学习和掌握，帮助数据分析师提高技能水平，从而更好地满足职业需求。

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