一个合格的数据分析师需要什么技能?
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发布时间：2022-04-22 03:41
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热心网友
时间：2022-05-07 14:12
【导读】数据分析说是新行业却也不新了，不过对于此类行业，还是有很多小伙伴对此不知如何下手，那么对与刚入行的小白，如何走到成熟，成为一个合格的数据分析师呢?为此小编通过整理资深的数据分析师必备的几项技能作以分析，下面我们一起来看看一个合格的数据分析师需要什么技能?
1、统计
统计作为数据分析的基石，自然是每个数据分析师不可或缺的一项技能。统计方法包括定量方法、决策分析、数据库原理、预测分析、数据管理、优化、大数据分析以及数据挖掘等。
2、数据可视化工具
(1)Excel
Excel是一款常用的数据显示工具。Excel中的数据分析功能非常强大，它包括描述统计、相关系数、概率分布、均值估计、线性、非线性回归、多元回归分析以及时间序列等功能。普通的数据分析人员掌握Excel这一类简单的可视化工具足矣。
(2)专业的可视化软件
D3.js、HighCharts、Tableau和PowerBI等都是专业的可视化工具。如果，你想要成为专业的数据分析师，你必须掌握其中的一种或者几种。
(3)Python
学习过Python的人都知道，Python中有很多用于可视化的第三方库，例如matplotlib、seaborn、plotly、Boken、pyecharts等。这些可视化库具有其优势，并已在实际应用中广泛使用。
3、大数据处理框架
如果你想成为大数据分析师，那么你一定要学会大数据框架的基础知识。大数据处理框架可以用于计算大数据系统的数据。
4，数据库
一些数据分析人员会专门清理数据。但如果你想出类拔萃，你就需要掌握每种算法的精髓——数据库基础。SQL是数据库中的核心技术。MySQL、SQL
Server和Oracle是使用最广泛的数据库。
5，数据仓库
数据仓库在数据分析中起到至关重要的作用。它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的数据集，可反映历史变化。数据仓库具有集成，稳定，高质量的优势。基于数据仓库进行数据分析可以保证数据质量和数据完整性。
6，人工智能
从严格意义上讲，人工智能和数据分析师完全两种概念，不属于同一领域。因此，大数据分析科学家需要此技能。如果你是新手，这一块就可以先放一放。
人工智能所涵盖的知识过于广泛和深入，因此最好采用基于问题的学习方法。首先，选择问题。然后，找到解决问题的资源，并进一步了解解决问题过程中遇到的名词和知识。
7，机器学习
机器学习是人工智能的一个分支，它可以自动分析数据并从中获取规则，并使用规则来预测未知数据。它已被广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、搜索引擎、医学诊断、证券市场分析等领域。
8，数据挖掘技巧
操作数据挖掘软件是数据分析师的必备技能之一。它是大多数商业智能计划的核心应用程序，数据挖掘软件可以帮助您从大量数据中发现见解。主要包括分类算法，聚类算法，相关性分析，连接分析等，是必须掌握的数据挖掘基本算法的研究。
9.编程语言
精通编程语言可以使数据分析工作更加灵活。编程语言适用于所有类型的数据。大多数新奇的仪表板都可以通过代码或绘图软件来实现。
(1)R语言
R是一种开源并且免费的编程语言，其图形功能非常强大。如果你想要对海量的数据进行统计分析，R一定是最好的选择。
(2)Python语言
如果你想要在GPU上进行NLP或密集的神经网络处理，选择Python会更好。
(3)Java或Scala
如果你想要的得到一个面向生产的数据流解决方案，最好选择Java或者Scala。
10.撰写报告
编写数据分析报告是对数据分析的总结和介绍。报告内容必须完成呈现数据分析的原因、过程、结果和建议，供决策者参考。另外，我们在写报告时，切记不要只写数据结果，还应该写上明确的结论。
当然，除了以上数据分析师必备技能外，数据敏感度、逻辑思维能力、归纳能力、批判性思维能力以及沟通能力等软技能也是一个优秀数据分析师的必备技能。
关于“一个合格的数据分析师需要什么技能?”的内容就给大家介绍到这里了，更多关于大数据分析的相关内容，关注小编，持续更新。
热心网友
时间：2022-05-07 15:30
数据分析师所需要具备的技能总结：
数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
