数据分析师需要学什么

     在大数据浪潮的冲击下，市场空间得到了迅速的释放，企业对大数据人才的需求也越来越高，数据分析师们成了这个翻腾浪花中的中流砥柱。回到20世纪，数据分析岗已经被应用到了企业的业务层面，在数据分析的新时代下，大数据分析处理发生了飞跃性的升级，“大数据”推动了数据深度分析和挖掘的发展。接下来就由小编为您介绍数据分析师需要学什么。

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数据分析师需要学什么

1、数据分析师分类

     数据分析师分为两类：一种偏重产品和操作，更注重业务，主要工作包括日常业务的异常监测、客户和市场调查、参与产品开发、建立数据模型以提高运营效率等；另外一种是数据挖掘技术，门槛较高，要求扎实的算法能力和代码能力。薪水待遇也比较好。

     数据分析师的工作可抽象为三类：(1)说明现状；(2)寻求规律；(3)推动改善。以上三种事情是逐级推进的，但都很重要。讨论数据就像他们的公司一样传递价值，用数据回答问题，交流成果，帮助做商业决策。通常数据分析员的工作包括数据清洗、执行分析和数据可视化。

2、数据分析师需要学什么

*程序设计语言：无基础学习大数据分析工作，需要有一定的编程能力，编程能力是可以练习和提升的。小白建议学习Python。

*资料分析处理技术：要成为大数据分析员，你要用软件、系统和数据，把这些要素组合起来，从原始数据中获取有意义的见解，这需要掌握技术。数据采集工具SAS、SPSS、数据MySQL、MongoDB、Hadoop、Storm等大数据处理框架。sql是所有数据库查询的语言，当然，sql非常容易开始。与之相比，数据库的类型也很多，例如mysql、sqlserver、oracle等，sql的语法对于不同的数据库会有所不同，但总体上基本相同，只是细微的差异。假如每个人都有数据库基础的话，只要找到一些sql题目来做就可以了，这样也可以提到sql级别。

*呈现数据工具：在数据呈现阶段中，数据呈现是数据的可视化部分，它是数据分析人员如何向商业展示数据的过程。如Excel、PPT等可视化辅助工具。Excel对数据分析员来说是一项必备技能，经过大量实践发现，Excel是一个可靠的工具，用Excel对数据进行分析，同时Excel的操作也比较简单，而Excel的操作却很简单，程序员就无法正常使用了。如今，许多企业正在使用Excel工具来分析数据，因此，数据分析员必须学会使用Excel。

*其它：懂得商业、逻辑思维、敏感数据，能写分析报告，能解决实际问题，这是对大数据分析人才的高级要求。一位优秀的数据分析员也应该精通统计学，只有掌握了统计知识，才能进行数据分析，而数据分析就是要从大量的数据中挑选有用的数据，这样才能做正确的分析。统计数据可以让我们从更多的角度来看数据，这样可以看到不同的情况，为数据分析提供一个有参考价值。要想成为一名优秀的数据分析师，就要精通统计数据。

     近年来，在大数据环境中，数据分析师是一个新兴的职位，大多数已任职的数据分析师都是转行的；他们部分是传统工作中的数据专员，或是工作中经常与数据打交道的数据专员，也有非数据人，完全从零转向。由于数据分析师职位越来越热，越来越多的人开始考虑转做数据分析师，有些人已经走上了转数据分析师的道路。以上就是小编为您带来的数据分析师需要学什么。