数据分析师要掌握哪些技能

1. 数据分析师要掌握哪些技能

一、掌握基础、更新知识
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
二、数据库查询—SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
三、统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
四、行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？最后，提醒大家，但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。

2. 数据分析师需要学习哪些技能?

① Excel工具对于数据分析师来说，Excel是一个必备的技能，经过大量的实践发现，Excel是一个比较靠谱的工具，如果用Excel分析数据，就能够做好数据的分析，同时Excel操作也是比较简单的，不是程序员也能够正常的使用。现在有很多企业都在使用Excel这项工具进行去分析数据，所以，数据分析师必须要学会使用Excel。
②行业知识
对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。而且业务学习没有捷径，基本都靠不断的思考与不断的总结，这样才能够做好数据分析。
③SQL
sql是所有数据库查询的语言，而数据库也是有很多的类型的，比如mysql、sqlserver、oracle等等，对于不同的数据库，sql语法会有所不同，但是总体上大同小异，只是细微处的差别。如果大家有数据库基础的话，那么只需要找些sql的题目做一做，这样也能够提到sql水平。
④数据分析思维
如果作为一名数据分析师，需要很缜密的心思以及对数据很敏感的喜欢，这样才能够发现他人会遗漏的东西。有力这些还不够，我们还需要有一个数据分析的思维，那么怎么有一个数据分析的思维呢?一般来说，需要梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即清楚如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。
⑤统计学
一名优秀的数据分析师还应该精通统计学，只有学会了统计学，才能够进行数据分析，数据分析是通过大量的数据进行挑选出有用的数据，这样才能够做好正确的分析。统计学的统计知识能够让我们多了一种角度去看待数据，这样能够看出不同的情况，为数据分析中提供了参考价值。

3. 数据分析师需要学习哪些技能？

数据分析师需要学习很多的技能，也正是因为这样，数据分析师的工资是十分乐观的。在大数据的火热发展中，数据分析师这个职业也越来越欢迎，很多人都想进入这个行业，这些人对于数据分析师需要学的东西都是比较关心的，而数据分析师需要学习的技能有很多，需要学习统计学、Excel、SQL、数据分析知识以及行业的知识等等。下面我们就详细地给大家介绍一下这些知识。
首先我们说一说Excel。如果想成为数据师，那么很有必要学会使用Excel这个工具。对于数据分析师来说，Excel是一个必备的技能，经过大量的实践发现，Excel是一个比较靠谱的工具，如果用Excel分析数据，就能够做好数据的分析，同时Excel操作也是比较简单的，不是程序员也能够正常的使用。现在有很多企业都在使用Excel这项工具进行去分析数据，所以，数据分析师必须要学会使用Excel。
然后我们说一说行业知识。对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。而且业务学习没有捷径，基本都靠不断的思考与不断的总结。这样才能够做好数据分析。
接着我们说一下SQL，其实现在很多人不知道sql是什么，在这里给大家描述一下，sql是所有数据库查询的语言，当然，sql非常容易入手。而数据库也是有很多的类型的，比如mysql、sqlserver、oracle等等，对于不同的数据库，sql语法会有所不同，但是总体上大同小异，只是细微处的差别。如果大家有数据库基础的话，那么只需要找些sql的题目做一做，这样也能够提到sql水平。
而数据分析思维是数据分析师需要注意的事情。如果作为一名数据分析师，需要很缜密的心思以及对数据很敏感的喜欢，这样才能够发现他人会遗漏的东西。有力这些还不够，我们还需要有一个数据分析的思维，那么怎么有一个数据分析的思维呢？一般来说，需要梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即清楚如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。
最后给大家介绍一下统计学。一名优秀的数据分析师还应该精通统计学，只有学会了统计学，才能够进行数据分析，数据分析是通过大量的数据进行挑选出有用的数据，这样才能够做好正确的分析。统计学的统计知识能够让我们多了一种角度去看待数据，这样能够看出不同的情况，为数据分析中提供了参考价值。如果你想成为一名出色的数据分析师，那么你就必须要会统计学。
通过上述的内容相信大家已经知道了数据分析师需要学会的技能了，大家在进行数据分析的时候多多注意上面内容的学习，这样才能够学好数据分析。最后祝愿大家早日学成数据分析。

4. 数据分析师需要什么技能

数据分析师是数据师Datician['det???n]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。
方法/步骤
具有Hive/Pig/Spark等大数据分析工具相关使用经验：hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
熟练使用SAS、5PSS、R、Excel等相关工具，并具有较好的报告呈现和数据解读能力：其中SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。
熟悉MySQL等关系型数据库：MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于Oracle旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件。
熟悉至少一种脚本语言(Shell，Python等)，能独立完成相关的数据处理工作：Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中，有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
了解数理统计、数据分析及挖掘，熟知常用算法，有数据仓库和建模理论基础或实际经验：数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
具备良好的沟通交流能力和文字语言表达能力，较好的逻辑分析能力：
具有良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果;
具备高度的责任心，对数据分析及挖掘有浓厚兴趣;
具备良好的团队合作精神，具有项目管理能力。

5. 做数据分析师需要哪些技能

数据分析师是一个发展前景非常好的工作，时代的发展决定了在未来，数据分析师将成为必不可少的一个工作岗位，如果大家能够有幸进入到这个行业，那么就好好珍惜，而对于那些还没考虑未来就业方向的朋友来说，数据分析师绝对是一个不错的选择。
数据分析师在进阶的道路上有多种选择，可以成为数据技能超强的产品经理，也可以成为数据指导业务的运营VP，更可以进入到管理或者战略层，而这些，都是在工作的过程中，开阔视野所带给人们的。

技能要求
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

6. 数据分析师需要的技能

数据分析师需要的技能是懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂设计。
1、懂业务
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理
一方面是搭建数据分析框架的要求，另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析
指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。

4、懂工具
指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、懂设计
懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

数据分析师的考试等级
CDA数据分析师协会授权国内人大经济论坛举办的“CDA数据分析师等级认证考试”。该考试分为LevelⅠⅡⅢ三个等级，一年两次考试，由CDA数据分析师协会颁发证书。

7. 数据分析师有什么技能要求?

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。


2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。


3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。


4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。


5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

8. 做一个数据分析师，最该掌握哪些技能？

首先需要学习的知识，也就是需要学习的书籍， 概率论、统计学、数据挖掘、sql等相关教材，基本上这些书名都有对应的书，所以这些是必须要学习的。理解数据库，如MySQL，PostgreSQL，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。还要掌握数据整理、可视化和报表制作等。数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。


学一种数据库程序的应用，mysql的语法语句都要会写，至少能够用select自主从复杂数据库中查询数据，不要到时候什么都依靠数据库工程师；其次是一些基础的统计理论，统计方法，包括一些基本的分析方法对比分析、占比构成、趋势分析、5W2H、PEST、杜邦分析了等等。
现实世界的数据通常是不完整、含噪声、不一致的，对数据进行预处理，可提高数据质量，从而有助于提高其后数据挖掘的精度和性能。对于有些统计分析方法，例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析等，Excel无法实现，通过SPSS可以轻松搞定。日常工作的话，大部分时间会用来做日常数据报表，以及满足运营、产品同学提的一堆数据需求，其他时间会做一些指标波动分析、写专题报告之类的。归纳，根据业务的形态对指标进行归纳，比如规模类、趋势类、盈利类、驱动类、核心类等等，类似聚类分析一样，给指标做出业务的画像。