1. Oracle数据库开发
关于oracle 的学习，是一个非常宽泛的问题。我的个人观点是基础不牢，地动山摇！以基本的sql语句为基础，然后学习pl/sql编程语言。这些都是根基，在此之上，开始研究oracle的管理和应用开发。看过很多书，个人比较推荐孙风栋主编的《oracle 10g 数据库基础教程》，当然如果想做DBA，那么参加OCP认证也是必须的。希望对你有所帮助。
2. Excel数据挖掘
统计员岗位一般需要整理数据资料，对业务数据进行统计、分析，并制作报表；根据项目需求，完成具体指定的重要数据统计，为相关决策提供一些依据。
按照职位类别来看，有偏财务的，有偏数据分析的，有偏生产和库存等。
常用的Excel技能可以分为五块：Excel公式+Excel常用技巧+Excel数据透视表+Excel图表+Excel VBA。
Excel公式
一般是从Excel公式开始学习，Excel公式这块分为5块：数据清洗类、关联匹配类、逻辑运算类、计算统计类和时间序列类。
常用Excel技巧
掌握了Excel常用公式后，还需要知道一些常用的Excel技巧，这样可以提高Excel使用的效率！
数据透视表
数据透视表是Excel中一个非常强大、使用最多的一个功能，可以让我们不必记住很多繁琐的公式，而实现对数据进行多维度分析。
Excel图表
古谚有云，一图胜万言。因为人类主要是视觉动物，很多时候通过图表来展现数据更有效，领导更喜欢。
Excel VBA
虽然Excel为我们提供了很多非常强大的功能，但是如果有很多Excel文件都需要处理，效率变得极为重要，Excel VBA是Excel中的一门编程语言，通过程序中的条件、循环等，可以极大地提高工作效率。
数据分析
虽然说统计员可能很少做数据分析，但有时候遇到一些数据分析问题，通过Excel的数据分析功能搞定，会让别人对你刮目相看，也许能得到更多的机会！
Excel提供了一些常用的数据分析工具库，通过调用这些库可以很容易实现一些数据分析功能。
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3. oracle数据库分析
analyze table table_name COMPUTE STATISTICS对表分析后在使用select count(^) from table_name 如果你的table_name 有主键 IDselect count(ID) from table_name 在统计的时候会用到主键索引
4. oracle数据采集
首先，要明白视图的原理。
视图的数据都产生于表，视图本身是没有数据的，而表才是真正的数据来源。还有多级的视图，就是从视图还可以继续创建视图。所以，视图的数据来源是表或视图。但是最终的数据源一定是表。什么样的视图数据是可以使用DELETE的？只有从单表引过来的视图是可以的，这样的视图操作实际就相当于操作表，但是DROP VIEW不会对数据有任何影响。其他形势的视图，都是不可能删除数据的。但是DROP VIEW同样可以。视图只是根据关联关系从表中抓取数据。实际并没有像表一样有专门的存储这些数据。只是从表里引过来而已。只要你时刻记住，视图实际上并没有实际的存储数据，而是借用表的数据，这就够了。无论你创建或者删除视图，都不会影响数据本身。否则你想想，你创建了一个视图的时候，没想过为什么一下子就有了那么多数据了呢？也不是你插入的，因为就是从表引过来的而已。删除视图的语句是DROP VIEW 视图名字 所以删除视图，不会对数据有任何影响。因为数据都在表中。想要恢复视图，重新创建，你的几千万条数据就又会出现了。视图的效果和SELECT查询一样，只是能把这个查询固定了，以便你直接拿来用。
5. 挖掘数据库
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘对象
1.数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的，也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。
2.数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库，此类包含结构化数据的数据源；也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据，此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。
3.发现知识的方法可以是数字的、非数字的，也可以是归纳的。最终被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。
数据挖掘步骤
在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊地实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步地进行数据挖掘工作。比如，SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。
数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容：
(1)定义问题。在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。
(2)建立数据挖掘库。建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。
(3)分析数据。分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段，那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情，这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。
(4)准备数据。这是建立模型之前的最后一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。
(5)建立模型。建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据建立模型，然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的特性的影响，这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分，一个用于模型训练，另一个用于模型测试。
(6)评价模型。模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。
(7)实施。模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。
6. oracle数据库技术
第一步：学习oracle安装。
第二步：学习oracle基础语法知识。
第三步：实际操作基础语法指令。
第四步：学习存储过程、function、sequence（序列）等高级知识。
第五步：学习oracle高级优化。参考书籍：《oracle从入门到精通》
备注：oracle也算是一门语言，即使半个月或者是半年也无法学习透彻的，建议根据上面的思路逐层深入学习即可。
7. 数据库 Oracle
Oracle一般指数据库管理系统。Oracle
Database，又名Oracle
RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的
8. oracle数据开发
根据研发的内容不同，数据库开发工程师可以分为两大发展方向：数据库内核研发和数据库应用软件研发：
a) 数据库内核研发：主要负责设计和研发数据库管理系统，重点关注的是数据库管理系统内部架构的设计和实现，比如MySQL分支的开发、Oracle 10g新特性开发等；
b) 数据库应用软件研发：主要负责设计和研发数据库管理系统衍生的各种应用软件产品，重点关注的是数据库外部应用软件产品架构的设计和实现，比如分布式数据库、数据库中间件等。
9. SQL数据挖掘
SQL Server Integration Services：为 SSIS 包的存储和执行提供管理支持。 SQL Server FullText Search（MSSQLSERVER）：快速创建结构化和半结构化数据的内容和属性的全文索引，以允许对此数据进行快速的语言搜索。 SQL Server(SQLEXPRESS)：sqlserver 体验版数据库的服务。 SQL Server(MSSQLSERVER)：提供数据的存储、处理和受控访问，并提供快速的事务处理。 SQL Server Analysis Services(MSSQLSERVER)：为商业智能应用程序提供联机分析处理(OLAP)和数据挖掘功能。 SQL Server Reporting Services(MSSQLSERVER)：报表服务，只有服务器版本才拥有此服务，启动服务后可在数据库服务器上进行报表开发。 SQL Server Browser：将 SQL Server 连接信息提供给客户端计算机。 SQL Server Agent(MSSQLSERVER)：快速创建结构化和半结构化数据的内容和属性的全文索引，以允许对此数据进行快速的语言搜索。 如果要运行数据库，必须启动的应该是： SQL Server(SQLEXPRESS) SQL Server(MSSQLSERVER) SQL Server Browser 供参考！