数据分析师必须掌握的技能

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内大经济论坛举办的“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。

一个合格的数据分析师需要什么技能?

【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掘等。

2、数据可化工具

(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。 普通的数据分析员掌握Excel这一类简单的可化工具足矣。

(2)专业的可化软件

D3.js、HighCharts、Tableau和PowerBI等都是专业的可化工具。 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的都知道，Python中有很多用于可化的第三方库，例如matplotlib、seaborn、plotly、Boken、pyecharts等。 这些可化库具有其优势，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，工智能

从严格意义上讲，工智能和数据分析师完全两种概念，不属于同一域。 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。

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。 它已广泛应用于数据掘、计算机觉、自然语言处理、搜索引擎、医学诊断、证券场分析等域。

8，数据掘技巧

作数据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，数据掘软件可以帮助您从大量数据中见解。 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，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?”的就给大家介绍到这里了，更多关于大数据分析的相关，关注小编，续更新。

数据分析师所必备的七项技能

【导读】随着社会的发展，互联网的应用越来越广泛，随之而来的是很多意识到，互联网的运行过程中，会产生很多数据，而将这些数据通过整理分析后，可以应用于商业与服务业，这是一个巨大的蓝海。 因此也就有了数据分析师这个岗位，那么数据分析师都需要掌握哪些技能呢?核心技能有什么呢?今天小编就带大家了解一下数据分析师所必备的七项技能，希望对大家有所帮助。

1.Excel

说到Excel我们都不陌生，许多小白非常喜欢用Excel来进行数据分析。 即就是专业的分析员，他们也会运用Excel处理聚合数据。 由于Excel具有非常多的利益，例如：

(1)运用便利

(2)简略易学

(3)可以查看每个进程的作用

(4)无需编程基础

2.SQL言语

SQL(结构化查询言语)是一种用于处理和检索联络数据库中存储的数据的计算机言语，是联络数据库处理系统的规范言语。 它具有许多利益，例如：

(1)速度快。 输入你要进行的作，仅需几秒，作就能结束。

(2)不需求你具有很强的编程才能。

(3)言语简略易学。

3.可化东西

将数据可化可以让愈加了解数据。 类都是觉动物，图形往往比密密麻麻的文字更易于了解。 在这里，我顺便给我们引荐几款好用的可化东西：

(1)：Cognos具有健壮的数据库渠道。 但是Cognos并不适宜小白，由于它需求用户有很好的数据分析基础。

(2)：Tableau的可化功用非常能，作也简略。 用户只需在简略配置，拽拽就可以结束数据分析。

(3)：Cognos和Tableau的确非常好用，但是它们是两款外软件，相关的学习资料比较少。 而FineBI是一款内软件，我们可以在各大渠道找到海量的学习教程。 一同，运用FineBI进行安置非常便利。

4.Python

Tableau、FineBI这一类的可化东西，的确可以主动生成陈述。 但是，假设想要进行更深化的探求，你需肄业习Python来进行数据开掘。

Python是一种面向对象的高档编程言语，主要用于Web以及运用程序的开发。 Python具有图形和可化东西、以及扩展的分析东西包，可以更好地协助我们进行数据分析。 以下是Python的一些利益：

(1)语法明晰，简略易学。

(2)开源且免费。

(3)库量非常大。

5.SAS

SAS(计算分析软件)是一套模块化的大型集成运用软件系统。 它由数十个专用模块构成，功用包括数据拜访、数据储存及处理、运用开发、图形处理、数据分析、陈述编、运筹学方法、计量经济学与猜想等等。 因此，SAS可以对数据进行深层次的开掘和分析。

6.Alteryx

Alteryx是一种自助服务分析东西。 用户可以快速混合和准备数据，即便没有任何编程才能的，也可以在Alteryx中构建数据作业流。 一同，Alteryx的运行速度也非常快。 运用放式作业流程和数据收拾技术，仅需几分钟，你就能得到输出作用。 以下是Alteryx的其他利益：

(1)可以融合数据。

(2)易于收购。

(3)可以建立作业流程。

7.“软”实力

懂技术还不行，数据分析师还有必要具有以下几种“软”技术：

(1)很强的交流才能。 假设数据分析师不能将自己的分析作用表达清楚，那么他的分析作用将一文不值。

(2)了解业务。 我们学习数据分析的终究意图，就是作业。 因此，每个数据分析师都有必要做到了解业务。

(3)快准狠地分分出最佳解决计划。 了解了业务之后，数据分析师要找出最有用的数据分析方法，来对数据进行分析。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于数据分析师所必备的七项技能的相关，希望对各位考生有所帮助，想知道更多关于数据分析师的基本要求有哪些，关注小编续更新数据分析师岗位解析。