大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析编程语言有哪些的问题，于是小编就整理了1个相关介绍数据分析编程语言有哪些的解答，让我们一起看看吧。
数据分析师需要懂编程吗？
我自己从事数据分析和挖掘已经11年了，在电信行业和互联网两个行业从事过有关分析和挖掘的工作。我简单回答一下你的问题：
1.数据分析不一定要懂编程，不懂代码当然也能做数据分析师。但至少会玩excel和PPT。如果需要从数据仓库或数据库提取数据，至少要会sql
数据分析分两类：商业数据分析师和数据分析师
商业数据分析是一般在咨询公司或者业务部门，他们会重点负责某些业务的分析。相关的数据提取工作一般只需要提需求让别人提取或者公司有专门报表的支持。所以一般excel玩的比较熟就行。
数据分析师：一般需要跟觉解决的问题取整理需要提取的数据，然后从公司的报表系统和数据数据仓库提取数据，分析数据、撰写报告，给出问题解放方案。如果需要从数据仓库或数据库提取数据的话，这个必须会SQL的。不过SQL一般不作为编程语言。相对而言比较简单
2.数据分析的工具：通用基础工具（EXCEL、PPT），数据查询工具（SQL)，统计分析工具（PYHON、R和SAS）
3.数据分析主要是要理解分析过去和现在。数据挖掘则需要理解未来。数据挖掘通常会要求通过模型和算法预测未来（比如预测未来一个月的收入，预测未来用户的流失情况等等）。所以数据分析师的核心内容是根据问题提数据、分析数据，写报告，给解决方案，其中最核心的是根据问题给出合理的解决方案，报告只是形式。数据挖掘工程师是要根据问题准备数据，挖掘数据，训练模型，评估模型，模型上线，做测试和评估，证明用模型比不用模型要好，证明自己存在的意义和价值。
独立的数据分析师，不懂代码理论上有可能（比如给你配了程序员，你负责提需求），但实际不太可能存在。
但如果是个数据分析团队，里面可以有不懂编程的人，比如团队的老大。
我本人是做数据分析的，带一个团队，负责数据架构的搭建 指标体系建立及计算 监控分析与运营 数据质量 数据安全等等。我会编程，但我认为我的boss才是一流的数据分析师，尽快他不懂任何程序，但他总能根据我做的报告提出好的问题。
个人认为：提出好的问题是数据分析是天职。
数据分析师是要能用数据去描述业务，并能通过数据发现业务中存在的问题。你可以不懂编程，但你一定要理解数据图表 会指标，并能和业务关联起来。
数据挖掘通常面临的问题比较明确，是用数据建模的方法去解决明确的问题。
很多公司这两个岗位是统一的，但我个人认为还是有区别的，而且最好区分开。按照我的设计，数据分析是数据挖掘的前手，好处有很多，主要是管理上的，避免部分员工过于核心，否则离职了你很麻烦。
至于工具，如果没有编程基础，我觉得那些统计软件根本不适合你，你需要的是BI工具。
我是从事数据挖掘方向得职业，但是因为感觉在实际项目应用中很多对数据挖掘、深度学习等需求虽然比较大，但是有些数据满足不了条件，所以想转数据分析方向。
从我自身接触过的项目来说，数据分析要求最重要得是两点：一是面向业务得数据分析，也就是需要懂得具体的业务，第二个对数据可视化要求还挺高的。对于是否懂编程我觉得具体看实际需求，比如数据量的大小、是否用数据库，其实即便是用到数据库，只要会用常用的sql语句我觉得就可以了，有一些可能通过excel这种就能够实现。
以上是我个人的一点看法，不喜勿喷，欢迎交流。
到此，以上就是小编对于数据分析编程语言有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析编程语言有哪些的1点解答对大家有用。
