最适合数据分析师的数据库为什么不是MySQL

数据分析用Access数据库、MYSQL数据库、SQLServer数据库和Oracle数据库；这些是数据库是一个关系型数据库管理系统，支持多种操作系统，具有安装简单、使用管理都非常简单，而且也非常容易上手。

MySQL和PostgreSQL编写SQL最简单，应用也最广泛，但与Vertica和SQL Server相比它们的特性不够丰富，而且速度要慢。综合各方面的因素，Redshift或许是数据分析较好的选择。

1、在选择数据分析师这条路之前，一定要思考再三，虽然这条路看着光鲜靓丽（至少职业的薪酬收入类比其他行业不会好不少），但也是一条艰难前行之路，充满着未知、荆棘和困惑，尤其是对于文科出身的我，付出的努力更是一般理工男的好几倍吧应该……2、虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链（文理科的...

1.数据量太大,比如上亿,就用oracle,优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的,也不用太多优化配置,缺点安装比较麻烦,上手比较慢。 2.数据量较大,比如千万级,用postgresql,它号称对标Oracle,处理千万级数据还是可以的,也是易学易用。 3.数据量一般,比如百万级,用mysql,这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。 4.数据量...

一般来讲，数据分析的查询不会直接从生产环境的数据库来读取数据，一方面是影响线上性能，另一方面是OLTP的表结构设计更多的是面向插入，而不是读取。如何来选择合适的数据库做数据分析呢？本文给出了四方面的考量，抛砖引玉。1. 客户要分析什么样的数据 2. 客户分析的数据量是多少 3. 客户工程师团队...

1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计 2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识。3、学习数据分析工具，如sas、spss，甚至excel也可以（数据分析模块的功能很强大）切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。4、目前还没有什么专业的认证。不过可以...

只有在自学的过程中注重项目经验的获取，在学完后才能更顺利地步入大数据分析师这个岗位，如果没有项目经验，那就只能从数据清洗、数据统计等基础性的工作做起，其工资水平可能还没有现在的收入高。同时，自学的过程可能会比较枯燥，一个人的学习会比较没意思，如果不够自律、信念不够坚定的话，很可能会...

我们为什么要学习数据库的知识呢？这是因为如果学会的数据库的知识，比用Excel工具处理数据的效率都是非常快的，而且sql在数据分析是核心技术，我们在数据分析学习的时候一定要重视这些内容。现在我们主要以MySQL为主，MySQL就是互联网行业的通用标准。所以说，如果我们要学习数据库知识的话，我们需要了解一下...

1. SQL软件：作为关系型数据库的代表，如MySQL、SQL Server等，提供了企业级的数据管理和安全存储，是数据查询的首选。2. Python软件：作为编程语言，Python因其简洁易读和强大的科学计算库（如NumPy、SciPy和matplotlib）而备受欢迎，适用于数据分析和可视化。3. R软件：R不仅是统计软件，更是一个灵活的...

2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。3、至少能够用Acess等进行数据库开发；4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。5、至少掌握一门编程语言；6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。