数据分析师需要哪些知识

‘壹’ 作为一个优秀的数据分析师，需要具备哪些条件

作为一个优秀的数据分析师需要具备的条件有：

1、对自己的业务知识有一定的了解。

2、有比较好的数据处理能力、

3、能够熟练的掌握数据分析和建模的方法。

4、需要具有良好的沟通，能够和业务人员，和技术人员无障碍沟通。

5、必须精通一种数据分析相关的应用工具。

所谓的数据分析师是指数据师Datician['detn]的一种，就是指的是不同行业中，一些专门从事某个行业的数据搜集、整理、分析，并且依据数据做出的行业研究、评估和预测的专业工作人员。

如果想要成为一位优秀的数据分析师，推荐先去CDA数据认证中心了解。CDA（Certified Data Analyst），即“CDA 数据分析师”；旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。

‘贰’ 数据分析师需要学什么

数据分析师要学习以下几点：

一、统计学

对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。

二、编程能力

学会一门编程语言，会让处理数据的效率大大提升。如果只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。

三、数据库

数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。

四、数据仓库

许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。

五、数据分析方法

对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。

六、数据分析工具

SAS、Matlab、SPSS 这些工具经常有人推荐。

关于数据分析师的学习可以到CDA认证机构咨询一下，CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

‘叁’ 数据分析师有哪些要求

数据分析师的要求具体如下：

1、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

2、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

3、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

数据分析师的要求还是比较严格的，要了解的话可以到CDA了解，其认证由权威行业协会、国际知名企业及业界专家学者共同制定与背书并于每 年修订更新，保证标准的公立性、权威性、前沿性。

‘肆’ 数据分析需要掌握些什么知识

统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功，内功不扎实，学再多都是徒劳。

掌握统计学，我们才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用，开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。

如果我们要做数据挖掘师，数据能力是我们吃饭的饭碗。

如果你没有数学能力，用现成的模型也好，模块也好，也能做，但一定会影响你的技术提升，当然更影响你的职位晋升。

业务方向

大家在招聘网站中搜索数据分析的职位，大概分为两类：辅助业务的数据分析职位和数据分析师职位。

1)辅助业务的数据分析：一般在零售业里职位设置较多，该职位一定要对业务烂熟于心，对业务有长时间的积淀和理解，用数据发现业务流程中的问题，并提出合理化的解决方案，分析数据是为整个商业逻辑去做支撑。细分职位包括：市场调查、行业分析和经营分析三类。

2)数据分析师：业务方向的数据分析师，该职位招聘时一定前面有一个限定词，什么数据分析师，归结起来分为三类：产品数据分析师，运营数据分析师和销售数据分析师。

技术方向

技术方向主要指数据挖掘方向，分为三类：数据挖掘工程师(机器学习)、数据仓库工程师(构架师)和数据开发工程师。在互联网和金融行业岗位设置较多

普遍来说：技术方向的基础岗的工资薪酬要比业务岗的薪酬高一个等级，但是做到管理岗的话，在中国，业务岗的薪酬比技术岗的薪酬要高。

‘伍’ 数据分析需要掌握哪些知识呢

数据分析所需要掌握的知识：

• 数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

• 分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

• 编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

• 逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

• 数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

• 协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

‘陆’ 想考大数据分析师应该学什么

大数据分析师需要会以下几个技能：

1、首先最重要的就是需要有一定的计算机系统编程能力以及dmer 的熟练使用。

2、懂工具。能熟练地掌握数据分析相关的常用工具。在当今社会，数据只会越来越庞大，必须依靠强大的数据分析工具帮人们完成数据分析工作，所以掌握数据分析相关的常用工具很重要。

3、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

4、懂分析。数据分析师需要掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。

基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

更多关于数据分析师的信息建议咨询专业机构，CDA数据分析认证中心就很不错。CDA( Certified Data Analyst)，是在数字济大背景和人工智能时代趋势下，源自中国,走向世界，面向全球全行业的专业技能证，旨在提升数字化人才的数据技能,助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。

‘柒’ 数据分析员需要掌握哪些知识

1）具有业务敏感度，反应迅速，能够良好沟通；2）具有数据分析和数据仓库建模的项目实践经验；3）3年及以上数据分析经验，有互联网产品、运营分析经验；4）熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件，熟练运用Python，熟练使用
SQL、Hive等；5）本科或以上学历，数学、统计、计算机、运筹学等相关专业；

‘捌’ 数据分析员需要掌握哪些知识

如果你打算成为一名数据分析师，希望能提升数据获娶数据分析、数据可视化的水平。但是网上资料一大堆，完全零基础的你该从哪开始学习？视频下载了很多，无法坚持学习？经常遇到问题，却得不到及时解决，浪费大量宝贵时间。本文将针对零基础学员...

‘玖’ 数据分析师需要具备哪些基础知识

【导读】在当前的大数据时代背景下，数据分析师的发展前景是比较广阔的，未来传统行业也会释放出大量的数据分析岗位。要想成为数据分析师，需要具备三方面基础知识，可以按照自身的知识结构进行阶段性学习。

第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。

而要想快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用的过程中，辅助算法以及行业知识的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。

在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。

关于数据分析师需要具备哪些基础知识，小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素大数据工程师具备能力等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

‘拾’ 数据分析师需要学习哪些技能

对于数据分析师来说，Excel是一个必备的技能，经过大量的实践发现，Excel是一个比较靠谱的工具，如果用Excel分析数据，就能够做好数据的分析，同时Excel操作也是比较简单的，不是程序员也能够正常的使用。现在有很多企业都在使用Excel这项工具进行去分析数据，所以，数据分析师必须要学会使用Excel。

②行业知识

对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。而且业务学习没有捷径，基本都靠不断的思考与不断的总结，这样才能够做好数据分析。

③SQL

sql是所有数据库查询的语言，而数据库也是有很多的类型的，比如mysql、sqlserver、oracle等等，对于不同的数据库，sql语法会有所不同，但是总体上大同小异，只是细微处的差别。如果大家有数据库基础的话，那么只需要找些sql的题目做一做，这样也能够提到sql水平。

④数据分析思维

如果作为一名数据分析师，需要很缜密的心思以及对数据很敏感的喜欢，这样才能够发现他人会遗漏的东西。有力这些还不够，我们还需要有一个数据分析的思维，那么怎么有一个数据分析的思维呢?一般来说，需要梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即清楚如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

⑤统计学

一名优秀的数据分析师还应该精通统计学，只有学会了统计学，才能够进行数据分析，数据分析是通过大量的数据进行挑选出有用的数据，这样才能够做好正确的分析。统计学的统计知识能够让我们多了一种角度去看待数据，这样能够看出不同的情况，为数据分析中提供了参考价值。