数据分析师的技能要求有哪些?

1. 数据分析师的技能要求有哪些?

2. 数据分析师需要具备的技能有哪些?

1、SQL，前文提到过数据科学家如何使用SQL，数据分析师也会进行类似的操作。但是，SQL对数据分析师更重要。数据科学家可能只是简单地从表单中选择列就可以了，而数据分析师却要执行更为复杂的查询操作(例如，常用的表单表达式，数据透视表，窗口函数，子查询)。不同公司情况不同，有时候数据分析师更接近数据工程师，而非数据科学家。


2、Excel，很老派，但依然很强大，你甚至可以用它做预测分析和趋势分析。主要的坑爹之处是跟Python比速度太慢。


3、Tableau，可视化工具，但根据我的经验，大多数公司都把它明确列为数据分析师的必备技能。在Tableau中可以拖放数据到预设图表，简单强大;还有更多复杂的高级功能，比如计算字段，连接到一个实时的SQL数据库而非基于静态的Excel表单进行分析。


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3. 数据分析师技能要求有哪些?

1、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。
2、懂管理：一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。


3、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、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。


4、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，我们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。


5、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、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

4. 数据分析师有哪些技能要求?

1、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。


2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。


3、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、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。


4、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，我们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。


5、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、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

5. 一个合格的数据分析师需要什么技能?

【导读】数据分析说是新行业却也不新了，不过对于此类行业，还是有很多小伙伴对此不知如何下手，那么对与刚入行的小白，如何走到成熟，成为一个合格的数据分析师呢?为此小编通过整理资深的数据分析师必备的几项技能作以分析，下面我们一起来看看一个合格的数据分析师需要什么技能?

1、统计
统计作为数据分析的基石，自然是每个数据分析师不可或缺的一项技能。统计方法包括定量方法、决策分析、数据库原理、预测分析、数据管理、优化、大数据分析以及数据挖掘等。
2、数据可视化工具
(1)Excel
Excel是一款常用的数据显示工具。Excel中的数据分析功能非常强大，它包括描述统计、相关系数、概率分布、均值估计、线性、非线性回归、多元回归分析以及时间序列等功能。普通的数据分析人员掌握Excel这一类简单的可视化工具足矣。
(2)专业的可视化软件
D3.js、HighCharts、Tableau和PowerBI等都是专业的可视化工具。如果，你想要成为专业的数据分析师，你必须掌握其中的一种或者几种。
(3)Python
学习过Python的人都知道，Python中有很多用于可视化的第三方库，例如matplotlib、seaborn、plotly、Boken、pyecharts等。这些可视化库具有其优势，并已在实际应用中广泛使用。
3、大数据处理框架
如果你想成为大数据分析师，那么你一定要学会大数据框架的基础知识。大数据处理框架可以用于计算大数据系统的数据。
4，数据库
一些数据分析人员会专门清理数据。但如果你想出类拔萃，你就需要掌握每种算法的精髓——数据库基础。SQL是数据库中的核心技术。MySQL、SQL Server和Oracle是使用最广泛的数据库。
5，数据仓库
数据仓库在数据分析中起到至关重要的作用。它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的数据集，可反映历史变化。数据仓库具有集成，稳定，高质量的优势。基于数据仓库进行数据分析可以保证数据质量和数据完整性。
6，人工智能
从严格意义上讲，人工智能和数据分析师完全两种概念，不属于同一领域。因此，大数据分析科学家需要此技能。如果你是新手，这一块就可以先放一放。
人工智能所涵盖的知识过于广泛和深入，因此最好采用基于问题的学习方法。首先，选择问题。然后，找到解决问题的资源，并进一步了解解决问题过程中遇到的名词和知识。
7，机器学习
机器学习是人工智能的一个分支，它可以自动分析数据并从中获取规则，并使用规则来预测未知数据。它已被广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、搜索引擎、医学诊断、证券市场分析等领域。
8，数据挖掘技巧
操作数据挖掘软件是数据分析师的必备技能之一。它是大多数商业智能计划的核心应用程序，数据挖掘软件可以帮助您从大量数据中发现见解。主要包括分类算法，聚类算法，相关性分析，连接分析等，是必须掌握的数据挖掘基本算法的研究。
9.编程语言
精通编程语言可以使数据分析工作更加灵活。编程语言适用于所有类型的数据。大多数新奇的仪表板都可以通过代码或绘图软件来实现。
(1)R语言
R是一种开源并且免费的编程语言，其图形功能非常强大。如果你想要对海量的数据进行统计分析，R一定是最好的选择。
(2)Python语言
如果你想要在GPU上进行NLP或密集的神经网络处理，选择Python会更好。
(3)Java或Scala
如果你想要的得到一个面向生产的数据流解决方案，最好选择Java或者Scala。
10.撰写报告
编写数据分析报告是对数据分析的总结和介绍。报告内容必须完成呈现数据分析的原因、过程、结果和建议，供决策者参考。另外，我们在写报告时，切记不要只写数据结果，还应该写上明确的结论。
当然，除了以上数据分析师必备技能外，数据敏感度、逻辑思维能力、归纳能力、批判性思维能力以及沟通能力等软技能也是一个优秀数据分析师的必备技能。
关于“一个合格的数据分析师需要什么技能?”的内容就给大家介绍到这里了，更多关于大数据分析的相关内容，关注小编，持续更新。

6. 数据分析师技能要求有哪些？

1、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。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、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、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。
4、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，我们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。
5、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、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

7. 成为一名数据分析师，需要具备哪些基本知识？

一、 办公软件 
1） 熟练使用excel， Access，Visio等MS Office办公软件，可以制作相关的原型； （MS即microsoft微软，MS Office 是微软提供的系列软件，Word， Excel， PowerPoint， Access， OutLook，Publisher，InfoPath这7个办公软件中，常用的是前4个。） 2） 重点掌握EXCEL表，会使用高级功能，能快速制作报表，熟练使用EXCEL VBA； 

二、 数据分析软件及方法 
1）熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件，熟悉各种网站分析软件的应用，如Google Analytics 、百度统计、Omniture等； 
2）具备相关数据分析软件的使用经验SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka…… 
3）至少精通使用IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常见数据挖掘软件中的一个进行数据挖掘的 开发工作； 
4）熟练使用至少一种网站流量分析工具（Google Analytics、Webtrends、百度统计等），并掌握分析工具的部署、配置优化和权限管理； 
5）精通一种或多种数据挖掘算法（如聚类、回归、决策树等）； 6）熟悉维基编辑者优先； 7）使用软件的要求； 
（7.1）掌握数据分析、挖掘方法，具备使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具处理和分析较大量级数据的能力； 
（7.2）能够综合使用各种数理统计、数据分析、制表绘图等软件进行图表、图像以及文字处理；
（7.3）掌握常用的数据统计、分析方法，有敏锐的洞察力和数据感觉，优秀的数据分析能力； 
（7.4）能够综合使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘、制表绘图等软件进行具有基本数据美感的图表、图像以及文字处理 。 
三、 数据库语言 
1）熟悉Linux操作系统及至少一种脚本语言(Shell/Perl/Python)； 
2）熟练掌握C/C++/Java中的一种，有分布式平台（如Hadoop）开发经验者优先； 3）熟悉数据库原理及SQL基本操作； 
（3.1）了解Mysql，postgresql，sql server等数据库原理，熟悉SQL，具备很强的学习能力，写过程序，会perl，python等脚本语言者优先； （3.2）熟练应用mysql的select，update等sql语句； 4）熟悉sql server或其他主流数据库，熟悉olap原理； 5）熟悉Oracle或其他大型数据库。
四、 思维能力等方面 
1）具备良好的行业分析、判断能力、及文字表达能力； 
 2）沟通、协调能力强，有较高的数据敏感性及分析报告写作能力； 3）理解网站运营的常识，能从问题中引申出解决方案，提供设计改进建议； 
4）具有良好经济学、统计学及相关领域的理论基础，熟悉数理统计、数据分析或市场研究的工作方法，具有较强的数据分析能力； 
5）熟悉数据分析与数理统计理论，具有相关课程研修经历。
五、 其他要求 
1）较强的英文听说读写能力，英语6级以上；
2）文笔良好； 
3）了解seo,sem优先； 
4）知识要求：同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文名称；具备互联网产品设计知识； 
5）具有深厚的数据分析、数据挖掘理论知识，深入了解相关技术；能熟练使用至少一种统计分析或数据挖掘工具。

8. 初级数据分析师必备的业务技能都包含哪些?

1、业务能力。数据分析工作并不是简单的数据统计与展示，它有一个重要的前提就是需要懂业务，包括行业知识、公司业务及流程等，最好有自己独到的见解。数据分析的目的就是通过研究数据实现转化增长，若脱离行业背景和公司业务内容，数据分析就是一堆没有价值的数据图表而已。
2、工具使用能力。数据分析工具是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞杂的数据，数据分析师必须要掌握相应的工具去对这些数据进行采集、清洗、分析和处理，以快速准确地的到最后的结果。常用工具有：Excel、SQL、Python、R、Tableau、BI等


3、分析能力。数据分析师必须要掌握一些行之有效的的数据分析方法，并能灵活的与自身实际工作相结合。数据分析师常用的数据分析方法有：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。