数据分析理论知识这方面，需要掌握是统计学和机器学习相关知识。
1、统计学
统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术，通过统计学我们可以用更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。
在数据分析工作中，利用统计学，我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的，并且基于这种组织结构确定数据分析的方法，来获取更多的信息。
毫不夸张的说统计学是整个数据分析的灵魂。判别一个数据分析师强弱的一个重要方法就是，看他对统计规律的敏感度。
这里我们需要从基础的统计理论（描述性统计、区间估计、假设检验等）出发，到基本的统计分析（T 检验、方差分析等），最后到商业常用的模型（回归分析、方差分析等），学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。
2、机器学习
对于想要进阶成为高级数据分析师的朋友来说，就要掌握机器学习相关的知识：
● 特征工程的基础：如何统计数据特征、选用不同的特征，做模型的优化；
● 基本的分类算法：决策树、随机森林等；
● 基本的聚类算法、数据挖掘、常见的机器学习算法的了解等等
机器学习相关的知识学习成本会比较高，对某些同学来说可能会有一定难度，但对于业务型数据分析师来说，一般不会要求你去推导算法公式，能做到明白不同算法的适用场景、优缺点、原理大概懂就基本可以了。
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