Ⅰ 如何成為一名頂級戰鬥力的數據分析師
一、公軟體1）熟練使用excel，Access，Visio等MSOffice公軟體，可以製作相關的原型；（MS即microsoft微軟，MSOffice是微軟提供的系列軟體，Word，Excel，PowerPoint，Access，OutLook，Publisher，InfoPath這7個公軟體中，常用的是前4個。）2）重點掌握EXCEL表，會使用高級功能，能快速製作報表，熟練使用EXCELVBA；二、數據分析軟體及方法1）熟練使用各種數理統計、數據分析、數據挖掘工具軟體，熟悉各種網站分析軟體的應用，如GoogleAnalytics、網路統計、Omniture等；2）具備相關數據分析軟體的使用經驗SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……3）至少精通使用IBMIntelligentMiner、SASEnterpriseMiner、SPSSClementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常見數據挖掘軟體中的一個進行數據挖掘的開發工作；4）熟練使用至少一種網站流量分析工具（GoogleAnalytics、Webtrends、網路統計等），並掌握分析工具的部署、配置優化和許可權管理；5）精通一種或多種數據挖掘演算法（如聚類、回歸、決策樹等）；6）熟悉維基編輯者優先；7）使用軟體的要求；（7.1）掌握數據分析、挖掘方法，具備使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具處理和分析較大量級數據的能力；（7.2）能夠綜合使用各種數理統計、數據分析、製表繪圖等軟體進行圖表、圖像以及文字處理；（7.3）掌握常用的數據統計、分析方法，有敏銳的洞察力和數據感覺，優秀的數據分析能力；（7.4）能夠綜合使用各種數理統計、數據分析、數據挖掘、製表繪圖等軟體進行具有基本數據美感的圖表、圖像以及文字處理。三、資料庫語言1）熟悉Linux操作系統及至少一種腳本語言(Shell/Perl/Python)；2）熟練掌握C/C++/Java中的一種，有分布式平台（如Hadoop）開發經驗者優先；3）熟悉資料庫原理及SQL基本操作；（3.1）了解Mysql，postgresql，sqlserver等資料庫原理，熟悉SQL，具備很強的學習能力，寫過程序，會perl，python等腳本語言者優先；（3.2）熟練應用mysql的select，update等sql語句；4）熟悉sqlserver或其他主流資料庫，熟悉olap原理；5）熟悉Oracle或其他大型資料庫。四、思維能力等方面1）具備良好的行業分析、判斷能力、及文字表達能力；2）溝通、協調能力強，有較高的數據敏感性及分析報告寫作能力；3）理解網站運營的常識，能從問題中引申出解決方案，提供設計改進建議；4）具有良好經濟學、統計學及相關領域的理論基礎，熟悉數理統計、數據分析或市場研究的工作方法，具有較強的數據分析能力；5）熟悉數據分析與數理統計理論，具有相關課程研修經歷。五、其他要求1）較強的英文聽說讀寫能力，英語6級以上；2）文筆良好；3）了解seo,sem優先；4）知識要求：同時具備統計學、資料庫、經濟學三個領域的基礎知識；英語四級或以上、熟悉指標英文名稱；具備互聯網產品設計知識；5）具有深厚的數據分析、數據挖掘理論知識，深入了解相關技術；能熟練使用至少一種統計分析或數據挖掘工具。
Ⅱ 如何才能快速成為一名數據分析師
如何快速成為數據分析師？不建議急於求成，所謂快速僅僅是入門而已，想要真正成為數據分析師恐怕需要到實際工作戚銀中去歷練。下面給出一些建議。
數據分析師需要的技能大致有這些：Excel、SQL、統計學及SPSS、Python/R等。
建議從Excel開始，因為Excel是使用最多，也是最強大的數據分析工具，入門簡單，因為大部分人都接觸過Excel。
Excel
Excel分為四塊：公式+技巧+數據透視表+圖表。
先從Excel公式開始，通過公式感受Excel的強大與神奇。Excel常用公式分為5類，。
接下來需要學習一些常用的快捷鍵和技巧，這樣可以提高學習效率，對於以後的工作也大有益處。
Excel數據透視表可以讓我們不用寫任何公式就可以輕松實現對數據的分類統計、匯總等。
古人雲，一圖勝萬言，通過圖表來展示數據會更形象，也更高效。
關於Excel的教程可以看下我的專欄：Excel數據分析108講
MySQL
數據分析師跟數據打交道，而數據存儲在資料庫中，所以懂點SQL知識也是必須的，用得最多的資料庫是MySQL資料庫，作為數據分析師需要掌握的SQL知識。
統計學
統計學是數據分析師的理論基礎，只有具備扎實的理論基礎，才能在數據分析這條路上走得更遠。
SPSS
SPSS是一個很常用的數據分析褲爛工具，提供了非常友好的胡仔漏圖形操作界面，當然，學習SPSS需要建立在統計學的基礎上。
說明：後面的部分跟統計學幾乎一樣，因為SPSS是一個去實現統計學理論的工具。
如今這個時代，少兒都開始學編程了，作為數據分析師，懂點編程也是必須的，因為解決數據挖掘問題需要用機器學習演算法。數據分析中主流的編程語言有兩種：Python和R。先說說Python。
Python
對於Python，需要掌握的知識有這些：Python基礎、Numpy、pandas、matplotlib、Python機器學習等。
1、Python基礎
2、Python三大件：Numpy、pandas和matplotlib
3、Python機器學習
R語言
對於R，需要掌握的知識有這些：R語言基礎、R數據可視化、數據預處理包、R統計分析、R機器學習等。
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