如何成為一名專業的數據分析人員

㈠ 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。

㈡ 數據分析師條件

Ⅰ 學數據分析，報考數據分析師考試有哪些條件

在考試前也應注意的：要模擬練習，想像老師可能出的題目，從考古題中，或從自我評量的題目中，從關鍵的詞彙里嘗試來自我解答，相信在不斷的練習，你可以知道哪些部分需要再加強。

Ⅱ 項目數據分析師報考條件是什麼

人才認證 主管機構 項目數據分析師專業技術培訓項目的主辦單位是中回國商業聯合會數據分析專答業委員會及工業和信息化部教育與考試中心。 分管機構 各盛直轄市構建專業認證體系的形式存在，並開展培訓、繼續教育等工作。

Ⅲ 如何考大數據分析師

大數據分析師報考要求如下：

1、初級數據分析師：

（1）具有大專以上學歷，或從事統計工作的人員；

（2）通過初級筆試、上機考試、報告考核，成績全部合格。

2、中級數據分析師：

（1）具有本科及以上學歷，或初級數據分析師證書，或從事相關工作一年以上；

（2）通過中級筆試、上機考試，成績全部合格；

（3）通過中級實踐應用能力考核。

3、高級數據分析師：

（1）研究生以上學歷，或從事相關工作五年以上；

（2）獲得中級數據分析師證書。

（3）通過高級筆試、報告考核後，獲取准高級數據分析師證書；

（4）考生在獲得准高級證書後，在專業領域工作五年，並撰寫一篇專業數據分析論文，經答辯合格，獲取高級數據分析師合格證書。

(3)數據分析師條件擴展閱讀

技能要求

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。

Ⅳ 2016數據分析師報考條件

2016數據分析師分報考條件（具備以下條件之一）：

1.大專以上學歷，在相關行業連續半年以上實踐、實習經歷（提供學歷證書原件、復印件和單位證明原件）。

2.中專學歷者，相關專業（電子商務、計算機及其應用、通信工程、電子信息工程等）畢業，從事相關行業連續1年以上實踐、實習經歷。 非上述專業，須在相關行業連續實踐3年以上（提供學歷證書原件、復印件和單位證明）。

3.在校學生（含自學考試）大專層次以上相關專業（同上）學生報考必須已學習相關專業2年以上；其它學生報考須按教學大綱經系統培訓80學時以上（培訓學校結業證書或證明）。

4.持有相關職業技術證書的人員（提供證書原件、復印件）均可申報。

數據分析師考試相關知識：

考試安排：

數據分析師由工業和信息化部教育與考試中心和中國商業聯合會數據分析專業委員會統一安排考核，截止2014年8月，考試共有三門《數據分析基礎》《量化經營》《量化投資》，每門100分，60分及格制。

考試時間：

每年有4次考試。具體時間請關注CPDA數據分析師官網考試通知，大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬。

頒發證書：

考核合格，學員獲得：由工業和信息化部教育與考試中心頒發的《項目數據分析師職業技術證書》和中國商業聯合會數據分析專業委員會頒發的《數據分析師證書》，證書可查詢。見下圖

希望能幫到您

Ⅳ 成為一名優秀的數據分析師需要什麼條件

1、對上級：了解數據需求。最核心的是搞清楚領導對數據工作的滿意/不滿意點。用小本子記下來，交辦了多少項事情，緊急程度如何。這樣每周匯報完成了多少。慢慢做不等於悶不吭聲做，越是見效慢的工種就越得分階段的、日常的匯報進度。不然，領導看不到進展，就會以為新招一個人來了也沒啥起色，就會心生怨念。大部分悲劇都是從這里開始的。
2、對業務部門平級：了解業務背景。業務流程自然要慢慢熟悉，之前發生過哪些重大業務動作要逐步了解。這些和構建分析思路，解答問題有重大關系。暗中觀察不同部門對數據的態度，後續合作的時候，可以有針對性的。
3、對技術部門平級：了解數據流程。數據採集-清洗-存儲-BI開發-維護，每個環節上都是誰在干，情況如何。要一一整明白。以後大家常在一起幹活，關系自然要維護好。
4、對下級（如果有）：先別急著擺官威，先整明白現有的數據需求（報表/專題/BI）種類，用途，日常工作中下級有什麼困惑。已經吃過餅的人，才最知道餅的滋味。別被老闆畫的大餅忽悠了，多聽聽基層真實情況，可以讓自己更好理解形勢。
以上~~聽起來很慫，可卻是比較穩妥的立足方式。也有些小伙很 *** ，進門就懷著「我為大家帶阿爾法狗來啦！」的想法，指望著一進公司就做出超牛逼演算法毀天滅地，哦不，改天換地。這種特激進的做法，往往容易惹麻煩。先處理好人際關系，摸清形勢再有的放矢。

Ⅵ 如何成為一個數據分析師需要具備哪些技能

接下來我們分別從每一個部分講講具體應該學什麼、怎麼學。

數據獲取：公開數據、Python爬蟲

如果接觸的只是企業資料庫里的數據，不需要要獲取外部數據的，這個部分可以忽略。

外部數據的獲取方式主要有以下兩種。

第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、 *** 會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。

另一種獲取外部數據費的方式就是爬蟲。

比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。

在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數（鏈接的菜鳥教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。如果是初學，建議從 urllib 和 BeautifulSoup 開始。（PS：後續的數據分析也需要 Python 的知識，以後遇到的問題也可以在這個教程查看）

網上的爬蟲教程不要太多，爬蟲上手推薦豆瓣的網頁爬取，一方面是網頁結構比較簡單，二是豆瓣對爬蟲相對比較友好。

掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、模擬用戶登錄、使用代理、設置爬取頻率、使用cookie信息等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。

除此之外，常用的的電商網站、問答網站、點評網站、二手交易網站、婚戀網站、招聘網站的數據，都是很好的練手方式。這些網站可以獲得很有分析意義的數據，最關鍵的是，有很多成熟的代碼，可以參考。

數據存取：SQL語言

你可能有一個疑惑，為什麼沒有講到Excel。在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據，如果你是一個分析師，也需要懂得SQL的操作，能夠查詢、提取數據。

SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情況下的數據：企業資料庫里的數據一定是大而繁復的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根據你的需要提取2018年所有的銷售數據、提取今年銷量最大的50件商品的數據、提取上海、廣東地區用戶的消費數據……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。

資料庫的增、刪、查、改：這些是資料庫最基本的操作，但只要用簡單的命令就能夠實現，所以你只需要記住命令就好。

數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系：這個部分是SQL的進階操作，多個表之間的關聯，在你處理多維度、多個數據集的時候非常有用，這也讓你可以去處理更復雜的數據。

數據預處理：Python（pandas）

很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。

比如空氣質量的數據，其中有很多天的數據由於設備的原因是沒有監測到的，有一些數據是記錄重復的，還有一些數據是設備故障時監測無效的。比如用戶行為數據，有很多無效的操作對分析沒有意義，就需要進行刪除。

那麼我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺數據，我們是直接去掉這條數據，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。

對於數據預處理，學會 pandas 的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：

選擇：數據訪問（標簽、特定值、布爾索引等）

缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充

重復值處理：重復值的判斷與刪除

空格和異常值處理：清楚不必要的空格和極端、異常數據

相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等

合並：符合各種邏輯關系的合並操作

分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組

Reshaping：快速生成數據透視表

概率論及統計學知識

數據整體分布是怎樣的？什麼是總體和樣本？中位數、眾數、均值、方差等基本的統計量如何應用？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？如何在不同的場景中做假設檢驗？數據分析方法大多源於統計學的概念，所以統計學的知識也是必不可少的。需要掌握的知識點如下：

基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等

其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等

其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar

概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程

其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等

有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。通過可視化的方式來描述數據的指標，其實可以得出很多結論了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎樣的，近幾年的變化趨勢如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做這些可視化的分析，你會輕松地畫出各種可視化圖形，並得出具有指導意義的結果。了解假設檢驗之後，可以對樣本指標與假設的總體指標之間是否存在差別作出判斷，已驗證結果是否在可接受的范圍。

python數據分析

如果你有一些了解的話，就知道目前市面上其實有很多 Python 數據分析的書籍，但每一本都很厚，學習阻力非常大。但其實真正最有用的那部分信息，只是這些書里很少的一部分。比如用 Python 實現不同案例的假設檢驗，其實你就可以對數據進行很好的驗證。

比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。比如DataCastle的訓練競賽「房價預測」和「職位預測」，都可以通過回歸分析實現。這部分需要掌握的知識點如下：

回歸分析：線性回歸、邏輯回歸

基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……

基本的聚類演算法：k-means……

特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型

調參方法：如何調節參數優化模型

Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。

當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類，然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去學習如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。這就有點數據挖掘和機器學習的味道了，其實一個好的數據分析師，應該算是一個初級的數據挖掘工程師了。

系統實戰

這個時候，你就已經具備了數據分析的基本能力了。但是還要根據不同的案例、不同的業務場景進行實戰。能夠獨立完成分析任務，那麼你就已經打敗市面上大部分的數據分析師了。

如何進行實戰呢？

上面提到的公開數據集，可以找一些自己感興趣的方向的數據，嘗試從不同的角度來分析，看看能夠得到哪些有價值的結論。

另一個角度是，你可以從生活、工作中去發現一些可用於分析的問題，比如上面說到的電商、招聘、社交等平台等方向都有著很多可以挖掘的問題。

開始的時候，你可能考慮的問題不是很周全，但隨著你經驗的積累，慢慢就會找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如top榜單、平均水平、區域分布、年齡分布、相關性分析、未來趨勢預測等等。隨著經驗的增加，你會有一些自己對於數據的感覺，這就是我們通常說的數據思維了。

你也可以看看行業的分析報告，看看優秀的分析師看待問題的角度和分析問題的維度，其實這並不是一件困難的事情。

在掌握了初級的分析方法之後，也可以嘗試做一些數據分析的競賽，比如 DataCastle 為數據分析師專門定製的三個競賽，提交答案即可獲取評分和排名：

員工離職預測訓練賽

美國King County房價預測訓練賽

北京PM2.5濃度分析訓練賽

種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現在。現在就去，找一個數據集開始吧！！

Ⅶ 數據分析師的入職條件是什麼

任職要求：
1.大專抄及以上學歷有半年襲以上統計工作經驗;

2.熟練運用office辦公軟體，熟練掌握、運用excel表格函數，有較強的數據統計、分析能力;

3.工作認真積極進取有較強的工作責任感和事業心有強烈的集體認同感和團隊合作精神。

Ⅷ 數據分析師做什麼工作，報考條件是什麼

數據分析來師是為了適應大數據源時代要求，加強正規化、專業化、職業化的數據分析師人才隊伍建設，進一步提升我國數據分析員師的職業素質和能力水平，經國家相關部委統一頒布實施，旨在通過掌握大量行業數據以及科學的計算工具，將經濟學原理用數學模型表示，科學合理的分析投資和運營項目未來的收益及風險情況，為做出科學合理的決策提供依據。
報考條件沒有限制。

Ⅸ 數據分析師主要做什麼

專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測。

互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往「原子世界」中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。

與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。

就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。

(9)數據分析師條件擴展閱讀

數據科學家這個職業的定義有點廣泛。同樣叫數據科學家，在不同行業不同公司乾的活可能是很不一樣的。

有的偏機器學習、建模，有的偏數據分析。有的叫數據科學家，乾的很多事情跟軟體工程師（SWE）很類似。有的偏產品，風格短平快。有的偏長期研究，看的是一兩年甚至更久的效果。

做數據分析的最終目的，那就是通過數據分析來引導產品改進的能力。任何方面的技能，歸根結底都需要為這個目的服務。

Ⅹ 項目數據分析師報考條件是什麼

至少大專學歷，大專學歷需有數據分析相關工作2年經驗
本科及以上學歷，可直接報名
項目數據分析師，是考培一體化的，需要參加培訓，方可考試
現在，項目數據分析師已經改名為 數據分析師

㈢ 如何快速成為數據分析師 看這里

【導讀】隨著大數據時代的降臨，越來越多的公司開始注重數據，希望能從數據中找到具有價值的信息，幫助公司做出正確的決策，使其發展的更加順利，數據分析師也成為越來越多人嚮往的職業。那麼，如何快速成為一名數據分析師呢?掌握下面這4點。

業務能力

數據分析工作的重中之重就是業務能力，只要真正的在實踐領域從事過，就會真正的明白業務知識是你分析的根本。而業務知識的學習是需要時間積累的。業務知識的培養是將遠遠超過技術工具的學習。數據分析其實就是基於業務之上的更深層次的思考和總結。對業務學習，我們可以根據以前的報告和案例拿來研究，這是一個需要時間沉澱的過程，也是最需要不斷提升的能力，沒有之一。

思考能力

當我們拿到一份數據報表的時候，整個數據就擺在面前，它不會主動開口告訴你。這就需要我們去推演和分析，從中找到規律，迅速評估問題的關鍵屬性和決定因素，形成自己的獨有見解，總結報告。所謂心思縝密，滴水不漏，沒有思考邏輯，就沒有分析思維。我們培養思考能力，可以通過跨領域的知識來帶給我們不同的思維方式和問題的角度;另外也要養成愛思考的習慣。「學而不思則罔，思而不學則殆」，思考本身就是一種實踐，將你所學的知識更系統和深入。

溝通能力

數據分析貫穿企業整個工作流程鏈，你需要面對不同的崗位，不同的角色，這個時候，就需要你良好的溝通能力，採用不同的語言和表達方式，來獲取你想要的東西。溝通能力就是數據和業務的橋梁。再溝通中，我們不要固執己見，要採取他人的意見，尤其是智者的意見，可以幫我們降低犯錯率，提高分析正確率，這樣我們的分析才會更有說服力。

技術能力

我們自己了解到的，相關技術像Excel，MySql，Python，SPSS等這些工具。我們如果剛剛步入數據分析工作，其實Excel就已經足夠了。如果我們想更深層次的掌握，可以學習Python，R，SPSS等這些。他們提供的強大的挖掘功能和圖形能力。尤其是R，Python引用他們的庫非常方便，而已技術也很成熟。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「如何快速成為數據分析師?
看這里」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

㈣ 作為一個優秀的數據分析師，需要具備哪些條件

作為一個優秀的數據分析師需要具備的條件有：

1、對自己的業務知識有一定的了解。

2、有比較好的數據處理能力、

3、能夠熟練的掌握數據分析和建模的方法。

4、需要具有良好的溝通，能夠和業務人員，和技術人員無障礙溝通。

5、必須精通一種數據分析相關的應用工具。

所謂的數據分析師是指數據師Datician['detn]的一種，就是指的是不同行業中，一些專門從事某個行業的數據搜集、整理、分析，並且依據數據做出的行業研究、評估和預測的專業工作人員。

如果想要成為一位優秀的數據分析師，推薦先去CDA數據認證中心了解。CDA（Certified Data Analyst），即「CDA 數據分析師」；旨在提升全民數字技能，助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展。