如何正确理解和应用ERP中的数据看数据的分类，通常我们可以把数据分为静态数据、动态数据、交易数据、统计数据和绩效指标数据。懂业务的数据分析师在职场发展会更顺利，在实践中，很多人无法完全理解业务需求，导致数据分析迫切地停留在数据抽取的表面，根本无法产生价值，很多人对商业知识不屑一顾，甚至嗤之以鼻，其实对于数据分析师来说，业务理解比数据方法论更重要。
1、数据分析需要掌握哪些知识呢?
具备数理统计、经济学、数据库原理及相关知识；熟练使用excel，spss，quanvert，sas等统计软件。工作能力:严谨的逻辑思维能力、学习能力、口头表达能力、管理能力。工作态度:积极主动，认真严谨。具体要求:1。根据数据分析计划分析数据，并在设定的时间内提交给市场研究员；2.能够对数据进行高级统计分析；3.公司入职人员的管理和绩效考核；以及编码人员的行业知识和问卷结构的培训；4、输入数据库的建立，数据的验证，数据库的逻辑错误检查，部分问卷的验证；其他要求:1。使用证书。
2、数据分析需要掌握哪些知识?
数据分析需要的知识:数学知识对于初级数据分析师来说，需要了解统计学、公式计算、统计模型等相关的基础内容。当你得到一个数据集时，你首先需要知道数据集的质量，并进行描述性统计。对于高级数据分析师来说，必须具备统计模型的能力，并对线性代数有一定的了解。分析工具对于分析工具来说，SQL是必须的，并且要熟悉Excel透视表和公式的使用。另外，你要学习一个统计分析工具。SAS是很好的入门，VBA是基本必需品，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中一种，其他分析工具(如Matlab)可以视情况而定。
涉及到各种统计函数和工具，R无疑是有优势的。而大数据处理能力不足，学习曲线陡峭。Python适用性强，可以脚本化分析过程。所以如果想在这方面发展，学习Python还是挺有必要的。当然，其他编程语言也需要掌握。要有独立把数据变成自己用的能力，SQL是最基础的。你必须能够使用SQL查询数据，并编写程序快速分析数据。
3、数据分析需要学习哪些?
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，了解一些描述性统计相关的基本内容，有一定的公式计算能力就足够了，了解常用的统计模型算法更佳。对于高级数据分析师来说，统计模型的知识是必备的能力，线性代数(主要是矩阵计算的知识)最好有所了解。对于数据挖掘工程师来说，除了统计学，各种算法也需要熟练运用，对数学的要求最高。
2、分析工具初级数据分析师，要会玩Excel，数据透视表和公式一定要熟练，VBA更佳。另外一定要学习一个统计分析工具，SPSS作为入门比较好。对于高级数据分析师来说，使用分析工具是核心能力，VBA是基本必需品，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中一种，其他分析工具(如Matlab)视情况而定。对于数据挖掘工程师来说，嗯，用Excel就够了，主要工作还是靠写代码。
4、不懂业务,你的数据分析就是一笔糊涂账!
简介:做过数据分析的人应该都听说过“数据分析需要了解的业务”这句话，但这句话很多人并不是真的懂。在实践中，很多人无法完全理解业务需求，导致数据分析迫切地停留在数据抽取的表面，根本无法产生价值。企业数据分析是一个非常复杂的项目，需要两块知识:业务和分析技术。如何让数据分析充分赋能商业，是现在业界最想解决的难题。
5、如何学习数据分析中的业务知识?
数据分析与设计有很多知识，比如Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库知识、统计知识等。很多人认为学习这些知识就是一切，学习这些知识就是数据分析师。学习这些知识将会引领你走向人生的巅峰，娶白为妻。算了，你还得学习数据分析方面的业务知识。这是因为数据分析是针对各种业务的，但是很多人对这些业务不是很清楚，所以如果你想加入数据分析行业，一定要多了解一些业务，这样才能更好的分析数据。
很多人对商业知识不屑一顾，甚至嗤之以鼻。其实对于数据分析师来说，业务理解比数据方法论更重要。业务种类繁多，数据分析师对这些知识了解不多，所以有时候无法从全面的角度去观察数据。因此，了解业务知识是非常重要的。数据分析师可以选择性地选择一些内容。懂业务的数据分析师在职场发展会更顺利。那么互联网领域有哪些指标和商业模式呢？
6、入门丨如何从零开始了解数据
入门如何从零开始理解数据如今，企业数字化的进程、企业信息化程度和运营效率都有了很大的提高，数据的内容和维度得到了空前的丰富，很多场景或信息都可以被数据有效、准确、实时的记录下来。本文主要以零售为例，谈谈想了解一个企业的数据，需要了解什么，如何快速从“门外汉”转变为“门外汉”。首先，这个世界充满了数据。不难想象，我们目前所处的世界充满了数据。
4G的成熟应用和5G的兴起，基站等通信基础设施的广泛布局和LBS的商业化，出行或导航软件的广泛使用(包括买票、打车、自行车共享、地图导航、车载传感器等…)，让我们每个人的活动轨迹变成数据，被记录下来，比如去哪里上班，住在哪里，怎么去旅行，什么时候去旅行，经过哪里，住在哪里，住多久。随着新零售的发展，大数据、AI、扫码支付、图像识别、传感器等新技术的应用，微信营销、社会化营销、社群营销等新思维的兴起，加速了线上线下的融合。
7、如何正确理解和应用ERP中的数据
看数据的分类。通常我们可以把数据分为静态数据、动态数据、交易数据、统计数据和绩效指标数据。1.静态数据。简单来说就是短时间内不会发生变化的数据，一般指生产活动开始前需要准备的数据，比如物料清单、路线、仓库和位置代码、会计科目设置等。这些数据要在我们系统上线前准备好。但静态是相对的，也需要定期维护才能保持其准确性。
一般指生产经营活动中不断发生、经常变化的数据。比如客户买了产品却不付款，客户的应收账款就会增加，钱收回来，应收账款会减少，材料收回来会减少，购入来会增加。在实施ERP系统之初，要输入动态数据的初始值，即期初数据，期初数据一旦建立，就需要随时维护。3.交易数据，一般是指业务单据上的数据。比如我们在采购物资的时候，很多业务单据，比如采购申请单、采购订单、入库单、采购发票等，，都会在这个采购过程中产生，这些单据上的数据就是交易数据。