如今,数据驱动的价值越来越被认可,企业需要有才能的人员来洞察数据。研究表明,近70%的高管表示,未来他们将更偏向于选择具有数据技能的求职者。那数据分析师需要学什么?学掌门就和大家聊聊数据分析师必备的7种能力。
1. 具备使用SQL语言的能力
SQL,是行业内标准的数据库查询语言;同时也是数据分析师需要了解的技能之一,它能够处理Excel无法处理的大型数据集。
每个团队里都需要一个了解SQL语言的人,无论是管理、存储、关联多个数据库(例如Amazon用于推荐您可能感兴趣的产品的数据库),或是完全构建、更改这些数据库结构。
如果您希望使用大数据 ,那么学习使用SQL语言就是很好的一个开始;即使是非技术人员也可以从第一步学起。业内每个月都会发布与SQL语言相关的职位,而且在国外,具备高级SQL技能的人,薪水中位数将超过75,000美元。
2.会使用Excel分析和处理数据
当我们说到Excel时,首先想到的关联词是电子表格,但其实它具有更多的分析功能。
尽管像R或Python这样的编程语言更适合处理大数据集,但Excel可以用于更小型的数据处理,并能轻松愉快的进行分析。如果您在精英企业或刚刚起步的公司工作,那就可以在Excel中寻找到第一个数据库的版本。作为初入职场的新人,如果能精通Excel这个主流软件是再好不过的了。
3.批判性的思维模式
使用数据查找问题,首先要搞清楚问题本身。
要想成为分析师,就必须像分析师一样去思考。数据分析师的职责,是发现和综合一些不那么清晰的数据链接。尽管这种能力在一定程度上是需要天赋的,但您可以使用一些技巧来提高您的批判性思维能力。例如,询问自己当下问题的基本要求,这可以帮助您在寻找方案时,不会因为复杂而无法理解。此外,重要的是,要学会自己思考,而不是依靠身材的材料。
4.具有R或Python语言分析的能力
R或Python语言比Excel做的分析更好,速度也快上10倍。
像SQL语言一样,R和Python语言可以处理Excel无法处理的内容;它们是强大的统计编程语言,用于对大数据集,进行高级分析和预测分析。要想成为真正的数据分析师,就需要学习SQL以上的语言,并熟练运用它;因为这些语言课程都是业内分析师的标准技能。
那么应该学习哪一种呢?R和Python语言都是开放源代码且免费的;因为它们是专门为分析而构建的,因此,只要分析准确,雇主通常不在乎员工使用哪个工具。
5.让数据直观展现
要使用数据讲述故事并让观众参与进来,是件非常重要的事情。如果您的数据发现无法快速地被识别出来,那么也将很难与他人交流。因此数据会影响到数据可视化的成败;分析师会使用图表和图形来展现他们的一些发现。Tableau的可视化软件令人耳目一新,因此Tableau被认为是行业内的标准分析工具。
6.演讲技巧
数据可视化和表达技能是紧密联系的。但并不是每个人的演讲都可以游刃有余,但这没关系;即使是经验丰富的主持人,有时也会感到神经不振的时候。福布斯还提议我们可以通过设定一些具体的目标来改善自己,并着眼于听众而不是自己,这可以让自己的演讲技巧变得更好。
7.学习机器
由于人工智能和预测分析,是数据分析领域中最热门的两个主题。因此,成为分析师的关键部分,就是需要对机器有一定的了解。尽管不是每个分析师都可以使用机器学习,但要在该领域获得领先优势,必须要先了解工具和概念。您需要先降低统计编程技能,才能在该领域取得进步。使用或学习像Orange这样的“开箱即用”工具,也可以帮助您开始构建机器学习模型。
在开始使用数据之前,您需要了解并掌握一些技能,以上7种能力都是数据分析师需要学的。这也是为大家将来进入数据分析领域做好准备。

很多人看到的数据分析的前景,于是都喜欢走进数据分析行业,而 数据分析师 需要 习很多的知识,没有一个充足的知识储备就不能够胜任这份工作,于是很多人想 要学 数据分析师 的知识,但是对于 数据分析师 的技能不是很清楚,那么一名合格的数据分析是 需要 习什么知识呢?一般来说,就是 需要 习统计 、有一定的编程 能力 、懂得 数据库 、以及掌握一定的数据分析方法、 会使用数据分析工具。拥有了这些能... 数据分析师 ,随着 大数据 的火热,已成为各大公司标配,无论是简单数据分析、excel处理还是数据挖掘、建模等,都体现了企业对数据的重视,因此, 数据分析师 对应的要求也越来越高。那么,作为一名优秀的 数据分析师 ,到底 需要 哪些 能力 呢? 1.业务 能力 只要真的在实践领域从事过数据分析工作,就会明白所有分析的重中之重都是业务知识本身。而业务知识的 习和掌握, 需要 的积累之深,培养一个业务专家, 需要 的周期之长,都远远超过后面所说的那些基本技能,成为业务专家实属不易, 数据分析师 其实是之于业务专家之上的更深层次的思考和总结,否则 基于一些数据分析方法,如象限法、多维法、假设法、指数法、二八法、对比法、漏斗法,在特定业务场景下,还衍生了通用的业务分析模型,常用的有购物篮分析模型,RFM 模型,漏斗分析模型,客户生命周期,以及预测、聚类分析等挖掘模型。可视化说白了是一 表达,数据分析结果表达的是否到位,领导是否认同,工资涨不涨,全靠这一纸 dashboard(当然还有你“讲故事”的功力)。 Python 所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的 习资源,保证自己 得较为全面。 大家都知道,现在有很多人想成为 数据分析师 数据分析师 需要 习很多的知识,这是毋庸置疑的,但是对 数据分析师 需要 习的课程不是很了解,一般来说, 数据分析师 需要 习很多的知识。对于 数据分析师 要学 习的课程来说 需要 分为技术 习、统计理论、表达 能力 三个层面进行 习,这些层面是数据分析的大体内容,在这篇文章中我们就从这三个层面进行分析,并且讲解每个层面 需要 习的技能。 数据分析的技术 习涉及到了很多的工作内... 对 数据分析师 来说,良好的沟通 能力 是他们成功的基础。 数据分析人员在整个企业链条中属于承上启下的位置,要主动或被动的接触很多其他员工,和这些不同部门、不同职位的员工沟通,才是 数据分析师 在日常工作中最大的难关。 先拿业务人员来说, 数据分析师 要想做出真正对企业有效的分析报告,就必须和企业一线业务人员接触,详细了解业务流程以及企业提供的产品或者服务。 而且很多业务人员缺乏总结叙述的 能力 ,即使业务人员愿意和你沟通,你也必须通过引导的形式来把这些零碎,不成系统的信息重新整理成分析常用的指标体 SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。它由数十个专用模块构成,功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹 方法、计量经济 与预测等等。SAS系统基本上可以分为四大部分:SAS 数据库 部分;SAS分析核心;SAS开发呈现工具;SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务:数据访问;数据管理(sas 的数据管理功能并不很出色,而是数据分析 能力 强大所以常常用微软的产品管理数 大家都知道, 数据分析师 需要 习很多的知识,大家进行数据分析知识 习的时候 需要 对数据分析知识有一个清晰的知识体系,重点 习其中的重点知识就能节约时间从而更高效地开始 数据分析师 的职业成长生涯。那么大家知道不知道 数据分析师 需要 重点 习什么技能呢?下面就由小编为大家解答一下这个问题。 首先就是 习编程,如果 会了编程,那么 起别的知识就能够显得十分轻松。一般来说,会不会编程... 越来越多的企业 需要 专业的 数据分析师 ,因为 数据分析师 可以对项目提出合理的建议,并做出正确的决策,所以 数据分析师 是很重要的。现在对 数据分析师 的需求越来越大,越来越多的人想加入 数据分析师 这一行业, 数据分析师 需要 什么?数据分析软件... 数据分析职业晋升路径首先看看数据分析职业晋升路径。职业薪资数据分析专员8-15K 数据分析师 12-20K资深 数据分析师 20-35K数据分析专家35-60K数据科 家60K起这篇文章的受众一般... 什么是 数据分析师 (Data Analyst)? 数据分析师 指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 他们知道如何提出正确的问题,善于数据分析,数据可视化和数据呈现;辅助公司商业决策,帮助降低成本,提高收益,改进产品,留住客户,发现新的商业机会等。总的来说,根据 数据分析师 的级别,他们主要的工作内容可... 数 和统计 基础: 数据分析师 需要 掌握基本的数 和统计 知识,包括概率论、统计 推断、数 建模等。 计算机技能: 数据分析师 需要 具备计算机相关的技能,包括编程语言(如 Python 、R、Java、C++等)、 数据库 知识、Excel使用等。 业务基础知识: 数据分析师 需要 对所在行业有一定的了解,包括业务流程、数据类型、业务规则等。 数据可视化: 数据分析师 需要 会使用... 4月来临,大 毕业季也逐渐被提上日程,很多大 毕业生也开始为自己的工作而发愁。小编的一个远方亲戚,他们的孩子就快毕业了,为此也向小编询问过关于哪 工作比较好的问题,并且告诉小编,他们的孩子想要成为一名 数据分析师 ,对此,小编表示了赞同。但是,想要成为一名 数据分析师 并不是那么容易, 需要 具备很多相应的 能力 和技能,那么,成为 数据分析师 需要 具备哪些 能力 呢? 1.熟练的使用数据... 数 知识是 数据分析师 的基础知识。 对于初级 数据分析师 ,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算 能力 即可,了解常用统计模型算法则是加分。 对于高级 数据分析师 ,统计模型相关知识是 必备 能力 ,线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。   数据分析是为了通过对数据现象的查看来完成对产品,营销策略、运营策略的优化。达到最低成本,最优效果,一个优秀的 数据分析师 ,应该从以下三个指标来衡量:   业务理解力,数据分析之前,首先要进行的是业务梳理,每个业务都是由很多规则和基本元素组成的,比如一个优惠返券活动,基本的活动规则是买100返20, 需要 设定投放量和使用量,以及在哪 规模和类型中的店铺,以及什么样的人群中进行投放,这时,就 需要 数据...