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并非必须。入门阶段可以使用Excel、Tableau等可视化工具完成大部分分析任务。但如果希望深入机器学习和高级建模领域，掌握Python或R编程会显著提升分析能力与效率。亿万28建议循序渐进，从工具型分析逐步过渡到编程型分析。

可以从多个维度评估：R²或调整R²衡量拟合优度；交叉验证检验泛化能力；残差分析检查模型假设是否满足；混淆矩阵和ROC曲线评估分类模型性能。亿万28知识百科中有专门的模型评估章节供您深入学习。

小数据更依赖统计推断和假设检验，强调样本代表性；大数据则可以借助机器学习算法从海量样本中自动发现模式。但两者并非对立，小数据的严谨统计思维在大数据场景中同样不可或缺。亿万28建议两手都要掌握。

行业经验显示，数据清洗和预处理通常占用整个分析项目60%-80%的时间。看似枯燥，但数据质量直接决定分析结论的可信度。亿万28推荐使用自动化清洗工具和脚本模板来提升这一环节的效率。

基本原则是：比较数值用柱状图，展示趋势用折线图，呈现占比用饼图或环形图，显示分布用直方图或箱线图，揭示关系用散点图。亿万28知识百科中的可视化章节提供了详细的图表选择决策树。