数据分析需要用什么技术？j***a还python好一点？
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。
首先，随着大数据技术的落地应用，数据分析作为大数据的常见任务会逐渐增多，未来不仅IT（互联网）行业会需要进行大量的数据分析，传统行业领域也会逐渐释放出大量的数据分析任务。
从当前的技术体系来看，目前常见的数据分析方式有两种，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，而无论***用哪种数据分析方式，通常都离不开程序设计。当前在生产环境下，数据分析任务通常都基于平台来展开，比如Hadoop、Spark就是比较常见的数据分析平台。
在Hadoop和Spark平台下，***用J***a和Python都可以，同时也可以***用Scala和R等编程语言，开发人员可以根据自身的知识结构来选择具体的编程语言，而对于初学者来说，当前学习Python语言是不错的选择。
***用Python进行数据分析有三方面好处，其一是Python语言自身比较简单易学，初学者很容易上手；其二是Python语言有众多的库可以使用，比如Numpy、Matplotlib、Pandas等，这些库对于提升Python数据分析能力有非常直接的帮助；其三是Python语言本身就是一门全场景编程语言，具有较强的落地应用能力。
从当前的使用情况来看，在数据分析领域，Python语言的上升趋势还是比较明显的，而且数据分析人员也比较愿意使用Python，与J***a语言主要应用在IT（互联网）行业不同，Python语言在传统行业的应用也比较普遍。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
对于小中型数据一般通过python就可以完成数据分析，对于大数据的数据分析需要使用分布式数据存储和计算技术，一些常用的工具，hadoop,hive,spark,flink等。
掌握数据可视化工具使用，可以帮助我们快速了解业务数据，比如pyecharts,seaborn,plotly,matplotlib等
在进行python数据分析时候，可以借助一些工具库快速完成，比如pandas,numpy
一般公司中多用python来进行数据分析，毕竟数据科学狠多插件都非常的好用，希望对你有帮助，让我们共同进步。
j***a和Python都可以用于数据分析，但是Python在数据科学和机器学习领域更受欢迎。
Python拥有丰富的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等，这些库可以帮助数据分析人员进行数据处理、可视化、建模和预测等任务。此外，Python还有许多流行的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，可以用于构建和训练神经网络模型。
J***a也有一些数据分析库和工具，如Apache Hadoop、Apache Spark等，但是相比Python，J***a的数据分析生态系统相对较小，使用J***a进行数据分析需要更多的编程工作和代码量。
因此，如果你想从事数据分析或机器学习方面的工作，建议学习Python。但是如果你已经熟悉J***a并且对数据分析有兴趣，也可以使用J***a进行数据分析。
其实这个问题就跟 写***，是用 拼音写，还是用 英语写 ？
其实我觉得大家可以想像数据分析的目的是要数据的结果，为啥 要用一门语言 去创造这个分析的过程呢？ 为啥不用相对高级一点的工具来做处理呢？
这里我推荐两款工具，一款是字节跳动的 数据洞察，一款是软开企服的JVS数据智仓
我们先看下字节跳动的 数据洞察：
我们 在对比下JVS数据智仓
先说结论，
问题1回答：数据分析技术简单来说可归类为统计分析技术和数据可视化两类。
问题2回答：目前阶段做数据分析使用Python更高效，方便一点。
希望我作为数据分析师的经验能对你有帮助
数据分析是指用适当的统计方法对收集的大量数据进行数据分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程，最后再通过得到的结论应用到行业中解决实际问题。
简单概括来说数据分析就是-- 处理数据然后推进优化现实工作。
数据分析应用在各行各业，互联网，工业，咨询行业等，有一个共同点，数据分析都是为业务服务的，用于解决实际运营中出来的问题，或者探索业务可优化的空间。
明白了这一点，就知道数据分析不是目的，数据分析的结果产出对业务的实际提升和优化才是目的，数据分析只是一种解决的方法，既然是方法，我们就要考虑它的效果，成本（学习成本，使用成本）等。
以现在最热门的互联网行业的数据分析而言，随便从招聘网站上截取部分应届生数据分析师招聘JD，选取应届生是因为相对要求低一点，对题主想要入门应该更有参考下价值。
亚马逊如何进行关键词数据分析？
亚马逊关键词粉两大块，一块事标题这是最重要的关键词，设置标题的适合最好的形式是：品牌+名称+最要属性+相关名称+功能+参数，好的标题直接能够在搜索排序中获得做好的位置。
第二就是亚马逊的searchterm，很多人都对这个感到困惑，到底是用长关键词还是短关键词好，用都好分隔好还是空格分隔。《亚马逊关键词数据分析技巧》其实searchterm就是一个搜索关键词的地方，当然关键词越多越好。（希望可以帮助到你）
亚马逊数据分析主要分析什么？
1、价格分析
价格分析是亚马逊商店数据分析中最关键的一点。建议卖家在选择产品时选择合适的单价产品非常重要。一般来说，建议尽量不要做单价较低的产品，因为产品没有足够的利润率，这在广告推广中会变得特别困难。另一个非常重要的一点是，通过分析一个类别，哪个价格范围的商品销售相对较大，这也是一个值得学习的方面。
2、搜索热分析
搜索趋势可以看到买家的需求趋势。搜索结果后，可以根据数据快速了解产品是供过于求还是供过于求。
3、产品类别分析亚马逊产品类别分析也是非常必要的，这与亚马逊产品分类错误或不准确有关，将大大降低商品销售。
亚马逊数据的主要类型包括：
1. 消费者购买数据：亚马逊记录了消费者的购买行为，包括购买的产品、时间、地点、价格等。这些数据可以用于了解不同产品的销售情况、消费者偏好以及市场趋势。
2. 搜索数据：亚马逊记录了用户在平台上进行的搜索，包括搜索的关键词、搜索结果点击率等。通过分析搜索数据，亚马逊可以了解用户的需求，优化搜索算法，提高用户体验。
3. 用户评价数据：亚马逊允许用户对购买过的产品进行评价，并记录这些评价数据。这些评价反映了用户对产品的满意度、产品质量、服务体验等方面的意见和反馈。亚马逊可以通过分析用户评价数据，改进产品质量和服务质量，提升用户满意度。
亚马逊数据的分析和利用对于企业运营和决策非常重要。通过对数据的挖掘和分析，亚马逊可以制定精准的营销策略、优化产品推荐、改进供应链管理等，从而提升销售业绩并满足用户需求。
亚马逊数据分析主要分析以下几个方面:
销售数据:分析亚马逊平台上的销售数据,包括销售量、销售额、销售渠道、销售趋势等,以便了解亚马逊市场的需求和趋势。
用户数据:分析亚马逊平台上的用户数据,包括用户行为、用户偏好、用户兴趣等,以便了解用户需求和兴趣,提高用户体验和销售额。
订单数据:分析亚马逊平台上的订单数据,包括订单内容、订单状态、配送时间等,以便了解用户的购物习惯和流程,提高订单处理速度和用户体验。
库存数据:分析亚马逊平台上的库存数据,包括库存数量、库存分布、库存更新时间等,以便了解商品的库存状态和畅销程度,合理调配库存。
服务质量数据:分析亚马逊平台上的服务质量数据,包括客户反馈、投诉率、退款率等,以便了解客户满意度和服务质量,改进产品和服务。
竞争对手数据:分析亚马逊平台上的竞争对手数据,包括竞争对手产品、竞争对手价格、竞争对手营销策略等,以便了解市场情况和竞争对手,制定营销策略和决策。
亚马逊数据分析主要分析品牌和定价。
1、品牌: 从listing页面可以看出其卖家是自营还是第三方。自营品牌一般都会有知名度，而第三方卖家大多数为中国卖家，在品牌发展历史，规模等方面还是有区别。
2、定价:影响产品销量的最重要因素就是价格，同类产品如果定价过高，就不会太吸引客户的眼光，导致转化率降低;产品定价过低，会导致卖家没有利润。所以我们需要综合定价既不能超过市场价，也不能太低于市场价。
亚马逊数据图表怎么看？
要正确地解读亚马逊数据图表，需要先了解数据图表的类型和含义。常见的数据图表有折线图、柱状图、散点图等。在解读数据时，需要注意数据的变化趋势、数据的数量等因素，同时需要结合具体的业务场景和目的进行分析。
在亚马逊数据图表中，可以通过筛选器选择特定的时间范围、地区、类别等维度进行数据分析。此外，还可以通过对比不同数据源的数据图表来做出更准确的决策。总之，正确解读亚马逊数据图表需要综合考虑多种因素，注重数据的整体趋势和变化规律，才能达到良好的分析和应用效果。
