数据分析师需要具备的技能有哪些?

1. 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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2. 数据分析师要掌握哪些基本技能

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。

3. 数据分析师，一般需要掌握哪些技能的使用？

数据分析师，一般需要掌握哪些技能的使用？商业敏锐如果您希望您玩的数据分析师，您需要更多地了解您的业务的操作，请不要仅限于上个月的KPI和Bestseller。什么是业务战略，其在市场的位置，以及如何从竞争对手脱颖而出？企业组织的主要过程是什么？不同产品，部门和人之间的关系是什么？什么是依赖关系？威胁成功有什么因素？虽然您可能不了解所有这些问题的答案，但您可以通过工作和人际关系构建业务知识系统，允许您将更大的值作为数据分析师。商业知识将帮助您提高对公司数据的理解，帮助您找到早期预警信号，并找到合适的人才来回答问题并与他们共享信息。

作为数据分析师，您可以使用软件，系统和数据。将这些元素放在一起，从原始数据中提取有意义的见解，不仅需要技术技能，还需要继续使用技能来跟上技术的发展。基于对好奇心和兴趣的技术理解，您将为您提供权力。使用数据，分析数据，将数据转换为可见的洞察力，是这种兴趣吗？您喜欢采用原始输入数据，并将其转换为业务（或公共）有意义的东西，以解释一个特定的主题或结果吗？这是一个很好的基础。了解数据的值链有助于您将所有内容放入上下文中。端到端过程中有许多系统和联系点，这将使更容易理解这种连接方法，谁负责哪个部分。

作为数据分析师，在提供决策检查的过程中，您不仅可以通过数据进行沟通，而且还与利益相关者，同事，数据提供者，系统所有者和许多其他人进行通信。在共享信息时考虑正确的介质很重要。您的业务组织是否有用于决策的数字，互动和探索性仪表板，或者您是否需要提供可用于“阅读”的印刷材料？谁是你的观众，他们在寻找什么？你的观众在哪里？语言，文化和权力下放如何影响你通过结果的方式？共享信息的时间框架是多少？通过使用数据来提高您的书面和口头沟通技巧，将为您带来长期福利。

利益相关者管理技能你的利益相关者是您的客户。他们的信息需求是您对数据分析的驱动力。利益相关者是这个问题的重要组成部分。团队规模越大或者影响力越大，找到解决客户需求的解决方案就越困难。当您与利益相关者合作并通过讨论，访谈和研究方法提供所需的要求，并在时间框架，可用数据，人员和资源中管理这些期望是非常重要的。利益相关者展示如何使用您创建的内容。在与利益相关者的互动中，尝试形成持续通信思想和信息的机制。当他们收到您对数据和系统的意见时，您深刻了解他们的业务及其洞察力的需求。

4. 数据分析师需要掌握哪些能力，需要做哪些准备

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。
参考链接：http://baike.baidu.com/link?url=b8z_U8-1Gmt6JEJ5ODauFQwSQvuU5atuQlnQLbNNGoecbrWZjmI8xr3FHek64x41jLZuydeYjTUM4QuI49JAGq#3

5. 数据分析师的技能要求有哪些?

6. 数据分析师要掌握哪些技能

一、掌握基础、更新知识
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
二、数据库查询—SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
三、统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
四、行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？最后，提醒大家，但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。

7. 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。

8. 数据分析师有哪些必备业务技能?

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，包含工作知识、公司业务及流程等，最好有自己独到的见解。数据剖析的目的就是经过研讨数据完成转化增加，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。