数据分析师需要具备的能力

       想成为一名数据分析师很容易，但要成为一名合格甚至优秀的数据分析师也不容易。在大数据火爆的时代，数据分析人才越来越受到企业的青睐。许多学生也想从事数据分析。那么，想转行或者零基础学习数据分析的同学应该从哪些方面学习呢？下面就让小编来为大家介绍数据分析师需要具备的能力。

明略数据

0

2条点评

咨询产品

免费试用

解决用户选型困难的好软件，有各维度的信息

客户案例

20

合作品牌

暂无

数据分析师需要具备的能力

       数据分析师需要具备的能力

1，基础知识

       基础知识包含数学、线性代数、统计学等，这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者，学习描述统计相关的内容和公式即可，再进一步就需要掌握统计算法，甚至是机器学习算法。对于算法相关的工作，则要对高数进行深入学习。

2，分析工具/编程语言

       Excel是运用最广，也是最容易入门的数据分析工具之一，函数、数据透视表和公式必须熟练掌握。另外，还要学会一个专业统计分析工具，SPSS作为入门学习是比较好的。不过随着数据的增长，编程语言的学习将会使数据处理变得更加高效。对于编程的学习，首先要学习SQL,掌握基本的增、删、改、查，这是任何一个数据岗位必备的技能。其次，学习Python或R，当然有些行业可能会用到SAS或者其他工具，请依据自己的行业选择，当然现在主流是使用Pyhton。

3，业务/行业/商业知识

       脱离业务的纯数据分析是没有任何意义的，没有行业背景的技术如空中楼阁，所以不要走入这个死胡同;要想成为一个优秀的数据分析师， 首先要对业务了如指掌，在熟悉业务后;再去获取你需要的数据，通过你的数据分析能力，对数据进行分析，制定相应的方案。

4，协调沟通

       数据分析工作会涉及到很多和业务部门、技术部门的沟通，做出报告后也需要进行展示，并说服别人接受自己的结果。因此，数据分析工作对个人的协调沟通能力也有一定的要求。

5，持续、快速学习

       无论做数据分析的哪个方向，都需要有持续、快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。

       在统计学领域，数据分析分为描述性统计分析、探索性数据分析和验证性数据分析。探索性数据分析侧重于在数据中发现新的特征，而验证性数据分析侧重于现有假设的验证或证伪。探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而分析数据的方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。以上就是小编为大家分享的数据分析师需要具备的能力。