数据分析师是什么？数据分析师需要哪些技能？

   现在，数据分析的价值越来越得到认可，企业需要有才能的人去洞察数据。调查显示，近70%的管理人员说，将来他们会更倾向于选择具备数据技能的求职者。那么，数据分析师是什么？数据分析师需要哪些技能？今天就让小编来解决大家的疑惑。

明略数据

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一、数据分析师是什么？

   数据分析师是指通过获取、分析和解释数据，在数据中提取有效信息，从而向公司反馈有价值信息的人。几乎所有成功的企业都会聘用数据分析师，数据分析师可以为企业提供竞争性分析以及确定行业的发展趋势。

   简而言之，数据分析师通过对数据进行一系列处理，可以将有价值的信息反馈给公司，从而帮助企业立于强者之林。

二、数据分析师需要哪些技能？

1. 具备使用SQL语言的能力

   SQL，是行业内标准的数据库查询语言；同时也是数据分析师需要了解的技能之一，它能够处理Excel无法处理的大型数据集。

   每个团队里都需要一个了解SQL语言的人，无论是管理、存储、关联多个数据库（例如Amazon用于推荐您可能感兴趣的产品的数据库），或是完全构建、更改这些数据库结构。

   如果您希望使用大数据 ，那么学习使用SQL语言就是很好的一个开始；即使是非技术人员也可以从第一步学起。业内每个月都会发布与SQL语言相关的职位，而且在国外，具备高级SQL技能的人，薪水中位数将超过75,000美元。

2.会使用Excel分析和处理数据

   当我们说到Excel时，首先想到的关联词是电子表格，但其实它具有更多的分析功能。

   尽管像R或Python这样的编程语言更适合处理大数据集，但Excel可以用于更小型的数据处理，并能轻松愉快的进行分析。如果您在精英企业或刚刚起步的公司工作，那就可以在Excel中寻找到第一个数据库的版本。作为初入职场的新人，如果能精通Excel这个主流软件是再好不过的了。

3.批判性的思维模式

   使用数据查找问题，首先要搞清楚问题本身。

   要想成为分析师，就必须像分析师一样去思考。数据分析师的职责，是发现和综合一些不那么清晰的数据链接。尽管这种能力在一定程度上是需要天赋的，但您可以使用一些技巧来提高您的批判性思维能力。例如，询问自己当下问题的基本要求，这可以帮助您在寻找方案时，不会因为复杂而无法理解。此外，重要的是，要学会自己思考，而不是依靠身材的材料。

4.具有R或Python语言分析的能力

   R或Python语言比Excel做的分析更好，速度也快上10倍。

   像SQL语言一样，R和Python语言可以处理Excel无法处理的内容；它们是强大的统计编程语言，用于对大数据集，进行高级分析和预测分析。要想成为真正的数据分析师，就需要学习SQL以上的语言，并熟练运用它；因为这些语言课程都是业内分析师的标准技能。

   那么应该学习哪一种呢？R和Python语言都是开放源代码且免费的；因为它们是专门为分析而构建的，因此，只要分析准确，雇主通常不在乎员工使用哪个工具。

5.让数据直观展现

   要使用数据讲述故事并让观众参与进来，是件非常重要的事情。如果您的数据发现无法快速地被识别出来，那么也将很难与他人交流。因此数据会影响到数据可视化的成败；分析师会使用图表和图形来展现他们的一些发现。Tableau的可视化软件令人耳目一新，因此Tableau被认为是行业内的标准分析工具。

6.演讲技巧

   数据可视化和表达技能是紧密联系的。但并不是每个人的演讲都可以游刃有余，但这没关系；即使是经验丰富的主持人，有时也会感到神经不振的时候。福布斯还提议我们可以通过设定一些具体的目标来改善自己，并着眼于听众而不是自己，这可以让自己的演讲技巧变得更好。

7.学习机器

   由于人工智能和预测分析，是数据分析领域中最热门的两个主题。因此，成为分析师的关键部分，就是需要对机器有一定的了解。尽管不是每个分析师都可以使用机器学习，但要在该领域获得领先优势，必须要先了解工具和概念。您需要先降低统计编程技能，才能在该领域取得进步。使用或学习像Orange这样的“开箱即用”工具，也可以帮助您开始构建机器学习模型。

   除上述数据分析师必备的技能外，数据敏感性、逻辑思维能力、归纳能力、批判性思维能力、沟通能力等软技能对一名优秀数据分析师来说也是必不可少的。对于个人的成长，专业技能不仅可以使我们的工作更加顺手，做事情更加轻松，更重要的是，它可以使我们的工作场所更加稳定，工资增长也更加迅速。以上就是小编为大家带来的数据分析师是什么以及数据分析师需要哪些技能，希望这篇文章对你有帮助。