高級數據分析師需要掌握哪些技能

A. 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。

B. 數據分析需要學習哪些

1、數學知識

數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。

對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數(主要是矩陣計算相關知識)最好也有一定的了解。

而對於數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。

所以數據分析並非一定要數學能力非常好才能學習，只要看你想往哪個方向發展，數據分析也有偏“文”的一面，特別是女孩子，可以往文檔寫作這一方向發展。

2、分析工具

對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。

對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)視情況而定。

對於數據挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。

3、編程語言

對於初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。

對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。

對於數據挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。

4、業務理解

業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。

對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。

對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

業務能力是優秀數據分析師必備的，如果你之前對某一行業已經非常熟悉，再學習數據分析，是非常正確的做法。剛畢業沒有行業經驗也可以慢慢培養，無需擔心。

5、邏輯思維

這項能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨拿出來說一下。

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。

對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。

對於數據挖掘工程師，邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

6、數據可視化

數據可視化說起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個PPT里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。

對於初級數據分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數據，就達到目標了。

對於高級數據分析師，需要探尋更好的數據可視化方法，使用更有效的數據可視化工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

對於數據挖掘工程師，了解一些數據可視化工具是有必要的，也要根據需求做一些復雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。

7、協調溝通

對於初級數據分析師，了解業務、尋找數據、講解報告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

對於數據挖掘工程師，和人溝通技術方面內容偏多，業務方面相對少一些，對溝通協調的要求也相對低一些。

C. 數據分析師需要掌握哪些能力需要做哪些准備

• 數學知識

對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

• 分析工具

對於分析工具，SQL是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

• 編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 業務理解

對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

• 邏輯思維

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

• 數據可視化

數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

• 協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

D. 一個合格的數據分析師需要什麼技能

【導讀】數據分析說是新行業卻也不新了，不過對於此類行業，還是有很多小夥伴對此不知如何下手，那麼對與剛入行的小白，如何走到成熟，成為一個合格的數據分析師呢?為此小編通過整理資深的數據分析師必備的幾項技能作以分析，下面我們一起來看看一個合格的數據分析師需要什麼技能?

1、統計

統計作為數據分析的基石，自然是每個數據分析師不可或缺的一項技能。統計方法包括定量方法、決策分析、資料庫原理、預測分析、數據管理、優化、大數據分析以及數據挖掘等。

2、數據可視化工具

(1)Excel

Excel是一款常用的數據顯示工具。Excel中的數據分析功能非常強大，它包括描述統計、相關系數、概率分布、均值估計、線性、非線性回歸、多元回歸分析以及時間序列等功能。普通的數據分析人員掌握Excel這一類簡單的可視化工具足矣。

(2)專業的可視化軟體

D3.js、HighCharts、Tableau和PowerBI等都是專業的可視化工具。如果，你想要成為專業的數據分析師，你必須掌握其中的一種或者幾種。

(3)Python

學習過Python的人都知道，Python中有很多用於可視化的第三方庫，例如matplotlib、seaborn、plotly、Boken、pyecharts等。這些可視化庫具有其優勢，並已在實際應用中廣泛使用。

3、大數據處理框架

如果你想成為大數據分析師，那麼你一定要學會大數據框架的基礎知識。大數據處理框架可以用於計算大數據系統的數據。

4，資料庫

一些數據分析人員會專門清理數據。但如果你想出類拔萃，你就需要掌握每種演算法的精髓——資料庫基礎。SQL是資料庫中的核心技術。MySQL、SQL
Server和Oracle是使用最廣泛的資料庫。

5，數據倉庫

數據倉庫在數據分析中起到至關重要的作用。它是一個面向主題的、集成的、相對穩定的數據集，可反映歷史變化。數據倉庫具有集成，穩定，高質量的優勢。基於數據倉庫進行數據分析可以保證數據質量和數據完整性。

6，人工智慧

從嚴格意義上講，人工智慧和數據分析師完全兩種概念，不屬於同一領域。因此，大數據分析科學家需要此技能。如果你是新手，這一塊就可以先放一放。

人工智慧所涵蓋的知識過於廣泛和深入，因此最好採用基於問題的學習方法。首先，選擇問題。然後，找到解決問題的資源，並進一步了解解決問題過程中遇到的名詞和知識。

7，機器學習

機器學習是人工智慧的一個分支，它可以自動分析數據並從中獲取規則，並使用規則來預測未知數據。它已被廣泛應用於數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、搜索引擎、醫學診斷、證券市場分析等領域。

8，數據挖掘技巧

操作數據挖掘軟體是數據分析師的必備技能之一。它是大多數商業智能計劃的核心應用程序，數據挖掘軟體可以幫助您從大量數據中發現見解。主要包括分類演算法，聚類演算法，相關性分析，連接分析等，是必須掌握的數據挖掘基本演算法的研究。

9.編程語言

精通編程語言可以使數據分析工作更加靈活。編程語言適用於所有類型的數據。大多數新奇的儀錶板都可以通過代碼或繪圖軟體來實現。

(1)R語言

R是一種開源並且免費的編程語言，其圖形功能非常強大。如果你想要對海量的數據進行統計分析，R一定是最好的選擇。

(2)Python語言

如果你想要在GPU上進行NLP或密集的神經網路處理，選擇Python會更好。

(3)Java或Scala

如果你想要的得到一個面向生產的數據流解決方案，最好選擇Java或者Scala。

10.撰寫報告

編寫數據分析報告是對數據分析的總結和介紹。報告內容必須完成呈現數據分析的原因、過程、結果和建議，供決策者參考。另外，我們在寫報告時，切記不要只寫數據結果，還應該寫上明確的結論。

當然，除了以上數據分析師必備技能外，數據敏感度、邏輯思維能力、歸納能力、批判性思維能力以及溝通能力等軟技能也是一個優秀數據分析師的必備技能。

關於「一個合格的數據分析師需要什麼技能?」的內容就給大家介紹到這里了，更多關於大數據分析的相關內容，關注小編，持續更新。

E. 數據分析師需要學那些東西

數據分析師需要學習以下幾個方面的課程：
（1）數據管理。
a、數據獲取。
企業需求:資料庫訪問、外部數據文件讀入
案例分析:使用產品信息文件演示spss的數據讀入共能。
b、數據管理。
企業需求:對大型數據進行編碼、清理、轉換。
案例分析:使用銀行信用違約信息文件spss相應過程。
1）數據的選擇、合並與拆分、檢查異常值。
2）新變數生成，SPSS函數。
3）使用SPSS變換數據結構——轉置和重組。
4）常用的描述性統計分析功能。頻率過程、描述過程、探索過程。
c、數據探索和報表呈現。
企業需求:對企業級數據進行探索，主要涉及圖形的使用。spss報表輸出。
案例分析:企業績效文件，如何生成美觀清晰的報告。
1）製作報表前對變數的檢查
2）製作報表的中對不同類型的數據處理
3） 報表生成功能與其他選項的區別
（2）數據處理
a、相關與差異分析。
案例分析:產品合格率的相關與差異分析。
b、線性預測。
企業需求: 探索影響企業效率的因素，並進一步預測企業效率。
案例分析:產品合格率的影響因素及其預測分析。
c、因子分析。
企業需求: 需要抽取影響企業效率的主要因素，進行重點投資
案例分析:客戶購買力信息研究。
d、聚類分析。
企業需求: 需要了解購買產品的客戶信息
案例分析:客戶購買力信息研究
e、bootstrap。
案例分析: bootstrap抽樣。
（3）SPSS代碼
SPSS代碼應用