你好，作為一名數(shù)據(jù)分析的從業(yè)者，我來說說我的看法。

數(shù)據(jù)分析是目前比較火的學(xué)習(xí)方向，很多人都有學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的想法，但由于數(shù)據(jù)分析需要大量的理論知識學(xué)習(xí)，也給很多想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的人設(shè)了一道障礙。數(shù)據(jù)分析的理論知識可以從兩個(gè)方面進(jìn)行學(xué)習(xí)。

第一個(gè)，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析的理論知識。主要包括高數(shù)，概率論，統(tǒng)計(jì)學(xué)等知識。我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前會有一些常規(guī)的數(shù)據(jù)分析處理工作。例如探索性數(shù)據(jù)分析，抽樣分析，分組分析，相關(guān)系數(shù)分析，還有一些特征選擇，統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算等等。這些基本的數(shù)據(jù)分析大多數(shù)是依靠統(tǒng)計(jì)學(xué)，概率學(xué)等基礎(chǔ)知識為依靠的，同時(shí)這些知識點(diǎn)也為了第二個(gè)進(jìn)階階段學(xué)習(xí)做基礎(chǔ)支撐的。

第二個(gè)，進(jìn)階數(shù)據(jù)分析理論知識。主要包括了，高數(shù)，線代，矩陣，最優(yōu)化理論等等。因?yàn)閿?shù)據(jù)分析后半部分我們需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，需要用到一些算法的知識。一些基礎(chǔ)理論包括梯度下降法，牛頓法，矩陣分解，降維，和一些算法包括決策樹，貝葉斯理論，svm，聚類等等知識點(diǎn)。這些理論知識點(diǎn)學(xué)習(xí)有一定難度，算是數(shù)據(jù)分析進(jìn)階部分，更有偏向數(shù)據(jù)挖掘的知識點(diǎn)。

希望我的回答能對你有所幫助，你也可以關(guān)注我，我們一起討論數(shù)據(jù)分析知識。

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