數據分析師需要哪些知識

『壹』 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。

『貳』 數據分析師需要學什麼

數據分析師要學習以下幾點：

一、統計學

對於互聯網的數據分析來說，並不需要掌握太復雜的統計理論。所以只要按照本科教材，學一下統計學就夠了。

二、編程能力

學會一門編程語言，會讓處理數據的效率大大提升。如果只會在 Excel 上復制粘貼，動手能力是不可能快的。

三、資料庫

數據分析師經常和資料庫打交道，不掌握資料庫的使用可不行。學會如何建表和使用 SQL 語言進行數據處理，可以說是必不可少的技能。

四、數據倉庫

許多人分不清楚資料庫和數據倉庫的差異，簡單來說，數據倉庫記錄了所有歷史數據，專門設計為方便數據分析人員高效使用的。

五、數據分析方法

對於互聯網數據分析人員來說，可以看一下《精益創業》和《精益數據分析》，掌握常用的數據分析方法，然後再根據自己公司的產品調整，靈活組合。

六、數據分析工具

SAS、Matlab、SPSS 這些工具經常有人推薦。

關於數據分析師的學習可以到CDA認證機構咨詢一下，CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。

『叄』 數據分析師有哪些要求

數據分析師的要求具體如下：

1、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、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。

2、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，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。

3、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、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

數據分析師的要求還是比較嚴格的，要了解的話可以到CDA了解，其認證由權威行業協會、國際知名企業及業界專家學者共同制定與背書並於每 年修訂更新，保證標準的公立性、權威性、前沿性。

『肆』 數據分析需要掌握些什麼知識

統計學，數學，邏輯學是數據分析的基礎，是數據分析師的內功，內功不扎實，學再多都是徒勞。

掌握統計學，我們才能知道每一種數據分析的模型，什麼樣的輸入，什麼樣的輸出，有什麼樣的作用，開始我們並不一定要把每個演算法都弄懂。

如果我們要做數據挖掘師，數據能力是我們吃飯的飯碗。

如果你沒有數學能力，用現成的模型也好，模塊也好，也能做，但一定會影響你的技術提升，當然更影響你的職位晉升。

業務方向

大家在招聘網站中搜索數據分析的職位，大概分為兩類：輔助業務的數據分析職位和數據分析師職位。

1)輔助業務的數據分析：一般在零售業里職位設置較多，該職位一定要對業務爛熟於心，對業務有長時間的積淀和理解，用數據發現業務流程中的問題，並提出合理化的解決方案，分析數據是為整個商業邏輯去做支撐。細分職位包括：市場調查、行業分析和經營分析三類。

2)數據分析師：業務方向的數據分析師，該職位招聘時一定前面有一個限定詞，什麼數據分析師，歸結起來分為三類：產品數據分析師，運營數據分析師和銷售數據分析師。

技術方向

技術方向主要指數據挖掘方向，分為三類：數據挖掘工程師(機器學習)、數據倉庫工程師(構架師)和數據開發工程師。在互聯網和金融行業崗位設置較多

普遍來說：技術方向的基礎崗的工資薪酬要比業務崗的薪酬高一個等級，但是做到管理崗的話，在中國，業務崗的薪酬比技術崗的薪酬要高。

『伍』 數據分析需要掌握哪些知識呢

數據分析所需要掌握的知識：

• 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。

『陸』 想考大數據分析師應該學什麼

大數據分析師需要會以下幾個技能：

1、首先最重要的就是需要有一定的計算機系統編程能力以及dmer 的熟練使用。

2、懂工具。能熟練地掌握數據分析相關的常用工具。在當今社會，數據只會越來越龐大，必須依靠強大的數據分析工具幫人們完成數據分析工作，所以掌握數據分析相關的常用工具很重要。

3、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。

4、懂分析。數據分析師需要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。

更多關於數據分析師的信息建議咨詢專業機構，CDA數據分析認證中心就很不錯。CDA( Certified Data Analyst)，是在數字濟大背景和人工智慧時代趨勢下，源自中國,走向世界，面向全球全行業的專業技能證，旨在提升數字化人才的數據技能,助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展。

『柒』 數據分析員需要掌握哪些知識

1）具有業務敏感度，反應迅速，能夠良好溝通；2）具有數據分析和數據倉庫建模的項目實踐經驗；3）3年及以上數據分析經驗，有互聯網產品、運營分析經驗；4）熟悉R、SAS、SPSS等統計分析軟體，熟練運用Python，熟練使用
SQL、Hive等；5）本科或以上學歷，數學、統計、計算機、運籌學等相關專業；

『捌』 數據分析員需要掌握哪些知識

如果你打算成為一名數據分析師，希望能提升數據獲娶數據分析、數據可視化的水平。但是網上資料一大堆，完全零基礎的你該從哪開始學習？視頻下載了很多，無法堅持學習？經常遇到問題，卻得不到及時解決，浪費大量寶貴時間。本文將針對零基礎學員...

『玖』 數據分析師需要具備哪些基礎知識

【導讀】在當前的大數據時代背景下，數據分析師的發展前景是比較廣闊的，未來傳統行業也會釋放出大量的數據分析崗位。要想成為數據分析師，需要具備三方面基礎知識，可以按照自身的知識結構進行階段性學習。

第一方面是數學基礎，第二方面是統計學基礎，第三方面是計算機基礎。要想在數據分析的道路上走得更遠，一定要注重數學和統計學的學習。數據分析說到底就是尋找數據背後的規律，而尋找規律就需要具備演算法設計能力，所以數學和統計學對於數據分析是非常重要的。

而要想快速成為數據分析師，則可以從計算機知識開始學起，具體點就是從數據分析工具開始學起，然後在學習工具使用的過程中，輔助演算法以及行業知識的學習。學習數據分析工具往往從Excel工具開始學起，Excel是目前職場人比較常用的數據分析工具，通常在面對10萬條以內的結構化數據時，Excel還是能夠勝任的。對於大部分職場人來說，掌握Excel的數據分析功能能夠應付大部分常見的數據分析場景。

在掌握Excel之後，接下來就應該進一步學習資料庫的相關知識了，可以從關系型資料庫開始學起，重點在於Sql語言。掌握資料庫之後，數據分析能力會有一個較大幅度的提升，能夠分析的數據量也會有明顯的提升。如果採用資料庫和BI工具進行結合，那麼數據分析的結果會更加豐富，同時也會有一個比較直觀的呈現界面。

數據分析的最後一步就需要學習編程語言了，目前學習Python語言是個不錯的選擇，Python語言在大數據分析領域有比較廣泛的使用，而且Python語言自身比較簡單易學，即使沒有編程基礎的人也能夠學得會。通過Python來採用機器學習的方式實現數據分析是當前比較流行的數據分析方式。

關於數據分析師需要具備哪些基礎知識，小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素大數據工程師具備能力等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『拾』 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。