數據分析師要哪些技能

❶ 數據分析師要具備哪些技能

1、懂業務

從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理

一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、懂分析

指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。

4、懂工具

指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

5、懂設計

懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

❷ 高級數據分析師需要掌握哪些技能

1. 懂業務

   大數據分析人才需要熟悉行業業務發展與知識，公司業務及產品流程，並有自己獨特的見解，能迅速根據具體業務發展與數據情況建立業務數據分析模型。

2. 懂管理

   大數據分析人才需要懂得數據管理，一方面是搭建數據分析框架的要求，確定分析思路，運用營銷、管理知識來做指導；另一方面是針對數據分析結論提出有指導意義的建議。

3. 懂分析

   大數據分析人才需要懂得數據分析，需要能夠掌握數據分析基本原理與有效的數據分析方法，並能靈活運用到實際工作中，對於展開數據分析起著至關重要的作用。

4. 懂工具

   大數據分析人才需要懂得數據分析技術，數據分析技術是實現數據分析方法理論的技術支撐，面對大數據，我們必須依靠強大的數據分析技術幫助完成數據分析。

5. 懂設計

   大數據可視化分析人才需要懂得數據可視化設計，能夠有效的表達數據分析觀點，使分析結果一目瞭然，可視化的設計就顯得非常重要，良好的可視化設計能夠增強分析結果。

如果這些你不會，建議去光環大數據培訓一下，方便以後就業。

❸ 數據分析師要掌握哪些技能

在大城市打拚，每天早出晚歸，趕公交擠地鐵，我們人生的3/5的時間都花在了路上和工作上，除去睡眠，真正屬於我們自己的業余時間真的是少之又少。然後職場競爭激烈，不進則退，於是乎，想高效地學習數據分析，算是個人專業技能的提升，為日後的跳槽或轉行做好鋪墊。不過，如何明晰地規劃好自己的學習時間，讓自己有的放矢地一步一步掌握數據分析師的各項基本技能？這是一個值得思考好和計劃好的事情。
總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
如果是實在不懂，還可以去網上找些視頻課程看。切記，第一步是必不可少的，是數據分析的基礎。

❹ 如何成為一個數據分析師需要具備哪些技能

近幾年美國公布的相關數據分析中，薪酬最高、最吃香的行業中便有IT業。IT產業日益崛起，技術也被越來越多的人掌握，而往往最被看重的技能是：數據分析、風險管理、機器人技術、信息安全、網路技術。數據分析排名第一最受青睞。接收到這樣的信號，一定有很多非專業人士也想成為數據分析師吧，如何速成數據分析師？下面的技能讓你事半功倍。

技能一：理解資料庫。

還以為要與文本數據打交道嗎？答案是：NO！進入了這個領域，你會發現幾乎一切都是用資料庫來存儲數據，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解資料庫並且能熟練使用它，將是一個基礎能力。

技能二：掌握數據整理、可視化和報表製作。

數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有DataWrangler和R。數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現，實用工具有ggvis，D3，vega。數據報表是將數據分析和結果製作成報告。也是數據分析師的一個後續工作。這項技能是做數據分析師的主要技能。可以藉助新型軟體幫助自己迅速學會分析。如大數據魔鏡可視化分析軟體(「魔鏡」)既可以滿足企業需求，也可以適應個人需要，是進行數據分析的一個新型而精準的產品。

技能三：懂設計

說到能製作報表成果，就不得不說說圖表的設計。在運用圖表表達數據分析師的觀點時，懂不懂設計直接影響到圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等，只有掌握設計原則才能讓結果一目瞭然。否則圖表雜亂無章，數據分析內容不能良好地呈現出來，分析結果就不能有效地傳達。

技能四：幾項專業技能

統計學技能——統計學是數據分析的基礎，掌握統計學的基本知識是數據分析師的基本功。從數據採集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計學。

社會學技能——從社會化角度看，人有社會性，收群體心理的影響。數據分析師沒有社會學基本技能，很難對市場現象做出合理解釋。

另外，最好還能懂得財務管理知識和心理學概況。這些都將會使你做數據分析的過程更容易。

技能五：提升個人能力。

有了產品可以將數據展示出來，還需要具備基本的分析師能力。首先，要了解模型背後的邏輯，不能單純地在模型中看，而要放到整個項目的上下文中去看。要理解數據的信息，形成一個整體系統，這樣才能夠做好細節。另外，與數據打交道，細心和耐心也是必不可少的。

技能六：隨時貼近數據文化

擁有了數據分析的基本能力，還怕不夠專業？不如讓自己的生活中充滿數據分析的氣氛吧！試著多去數據分析的論壇看看，多瀏覽大數據知識的網站，讓自己無時無刻不在進步，還怕不能學會數據分析嗎？

擁有這些技能，再去做數據分析，數據將在你手裡變得更親切，做數據分析也會更簡單更便捷，速成數據分析師不再遙遠。

❺ 數據分析師技能要求有哪些

1、懂業務：從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理：一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、懂分析：指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

4、懂工具：指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

5、懂設計：懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

❻ 數據分析師需要掌握哪些計算機技能

1、首先是Excel，貌似這個很簡單，其實未必。Excel不僅能夠做簡單二維表、復雜嵌套表，能畫折線圖/Column chart/Bar chart/Area chart/餅圖/雷達圖/Combo char/散點圖/Win Loss圖等，而且能實現更高級的功能，包括透視表(類似於BI的多維分析模型Cube)，以及Vlookup等復雜函數，處理100萬條以內的數據沒有大問題。最後，很多更高級的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的開發工具。

2、掌握SQL Server或者Oracle的SQL語句，雖然你是業務分析師，但如果取數據能少依賴於IT人員和IT工具(比如BI的多維分析模型，有時候並不能獲取你想要的數據)，對於做業務分析，無疑是如虎添翼，我曾經見過華為的會計能寫七層嵌套的SQL語句，很吃驚。包括join, group by, order by, distinct, sum, count, average, 各種統計函數等。

3、掌握可視化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具體看企業用什麼工具，像我之前用的是FineBI。這些工具做可視化非常方便，特別是分析報告能含這些圖，一定會吸引高層領導的眼球，一目瞭然了解，洞察業務的本質。另外，作為專業的分析師，用多維分析模型Cube能夠方便地自定義報表，效率大大提升。

4、掌握AI Machine Learning演算法，會用工具(比如Python/R)進行建模。

傳統的BI分析能回答過去發生了什麼?現在正在發生什麼?但對於未來會發生什麼?必須靠演算法。雖然像Tableau、FineBI等自助式BI已經內置了一部分分析模型，但是分析師想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的數據挖掘工具。另外大數據之間隱藏的關系，靠傳統工具人工分析是不可能做到的，這時候交由演算法去實現，無疑會有更多的驚喜。

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❼ 做一名數據分析師要具備什麼能力

編覺得最重要的一點就是，我們得清楚企業對數據分析師的基礎技能需求是什麼。這樣我們才能有的放矢。我大抵總結如下：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
之後，怎麼安排自己的業余時間就看個人了。總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
如果是實在不懂，還可以去網上找些視頻課程看。切記，第一步是必不可少的，是數據分析的基礎。

❽ 數據分析師需要學習哪些技能

對於數據分析師來說，Excel是一個必備的技能，經過大量的實踐發現，Excel是一個比較靠譜的工具，如果用Excel分析數據，就能夠做好數據的分析，同時Excel操作也是比較簡單的，不是程序員也能夠正常的使用。現在有很多企業都在使用Excel這項工具進行去分析數據，所以，數據分析師必須要學會使用Excel。

②行業知識

對於數據分析師來說，業務的了解比數據方法論更重要。而且業務學習沒有捷徑，基本都靠不斷的思考與不斷的總結，這樣才能夠做好數據分析。

③SQL

sql是所有資料庫查詢的語言，而資料庫也是有很多的類型的，比如mysql、sqlserver、oracle等等，對於不同的資料庫，sql語法會有所不同，但是總體上大同小異，只是細微處的差別。如果大家有資料庫基礎的話，那麼只需要找些sql的題目做一做，這樣也能夠提到sql水平。

④數據分析思維

如果作為一名數據分析師，需要很縝密的心思以及對數據很敏感的喜歡，這樣才能夠發現他人會遺漏的東西。有力這些還不夠，我們還需要有一個數據分析的思維，那麼怎麼有一個數據分析的思維呢?一般來說，需要梳理分析思路，並搭建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即清楚如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

⑤統計學

一名優秀的數據分析師還應該精通統計學，只有學會了統計學，才能夠進行數據分析，數據分析是通過大量的數據進行挑選出有用的數據，這樣才能夠做好正確的分析。統計學的統計知識能夠讓我們多了一種角度去看待數據，這樣能夠看出不同的情況，為數據分析中提供了參考價值。

❾ 成為一名數據分析師需要會哪些技能

數據分析,數據挖掘,大數據現在那麼熱.這個問題如果是問技術, 網上隨便一搜各類文章一大把.

我只說下我覺得最重要的兩點:

1. 對數據不說狂熱喜愛,但不能討厭.如果是在大公司做,你的崗位可能是真的24小時將會只和數據打交道,沒有業務,沒有管理,除了數據什麼都沒有.

2. 從長遠來看,咨詢顧問需要知道的一些東西也可以學起來.

❿ 數據分析師，一般需要掌握哪些技能的使用

商業敏銳如果您希望您玩的數據分析師，您需要更多地了解您的業務的操作，請不要僅限於上個月的KPI和Bestseller。什麼是業務戰略，其在市場的位置，以及如何從競爭對手脫穎而出？企業組織的主要過程是什麼？不同產品，部門和人之間的關系是什麼？什麼是依賴關系？威脅成功有什麼因素？雖然您可能不了解所有這些問題的答案，但您可以通過工作和人際關系構建業務知識系統，允許您將更大的值作為數據分析師。商業知識將幫助您提高對公司數據的理解，幫助您找到早期預警信號，並找到合適的人才來回答問題並與他們共享信息。

利益相關者管理技能你的利益相關者是您的客戶。他們的信息需求是您對數據分析的驅動力。利益相關者是這個問題的重要組成部分。團隊規模越大或者影響力越大，找到解決客戶需求的解決方案就越困難。當您與利益相關者合作並通過討論，訪談和研究方法提供所需的要求，並在時間框架，可用數據，人員和資源中管理這些期望是非常重要的。利益相關者展示如何使用您創建的內容。在與利益相關者的互動中，嘗試形成持續通信思想和信息的機制。當他們收到您對數據和系統的意見時，您深刻了解他們的業務及其洞察力的需求。