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 学 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 习 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 学 习什么知识呢？一般来说，就是 需要 学 习统计 学 、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、 学 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 学 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 种 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 学 习资源，保证自己 学 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 学 习很多的知识，这是毋庸置疑的，但是对 数据分析师 需要 学 习的课程不是很了解，一般来说， 数据分析师 需要 学 习很多的知识。对于 数据分析师 所 要学 习的课程来说 需要 分为技术 学 习、统计理论、表达 能力 三个层面进行 学 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 学 习的技能。 数据分析的技术 学 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 学 方法、计量经济 学 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 是 需要 学 习很多的知识，大家进行数据分析知识 学 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 学 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 学 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 学 习编程，如果 学 会了编程，那么 学 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 学 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 学 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 学 和统计 学 基础： 数据分析师 需要 掌握基本的数 学 和统计 学 知识，包括概率论、统计 学 推断、数 学 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 学 毕业季也逐渐被提上日程，很多大 学 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 种 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 学 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 种 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...