近年來，大數據相關行業前景越來越好，許多小伙伴有轉行大數據的想法；數據分析師是大數據的基礎，數據分析師在促進大數據方面發揮著越來越重要的作用。下面就由小編為您介紹一下數據分析師需要學哪些，讓我們一起來看看吧！

RayData Plus

0

0條點評

咨詢產品

免費試用

解決用戶選型困難的好軟件，有各維度的信息

客戶案例

暫無

合作品牌

21

數據分析師需要學哪些

數據分析師需要學習哪些內容吶？

       在大數據的背景下，數據分析師對于整個行業發展的推動作用日趨重要，數據分析師市場需求增速較快（近年來基本保持40%以上），越來越多的小伙伴想要加入這個行業。但是，如果想要成為一名數據分析師，應該學習哪些相關的知識和技能吶？這應該是很多小伙伴非常關注的問題。

數據分析師需要掌握哪些技能？

      總的來說，數據分析師大致可以分為三個階段：

      初階-業務型，對公司業務很精通；主要做數據監控、統計分析、分析報告等；數據分析工具只需要懂一點excel即可；

      中階-技術型，對公司業務有一定的了解，會編程+建模+數據庫+可視化等；主要做數據挖掘，模型構建，方案決策優化，將理論應用于實踐，發現、分析、解決問題；數據分析工具種類豐富專業性較強；

       高階-業務型+技術型，即業務性和技術性的結合，懂業務也精通技術，將數據分析相關專業性技能應用于解決實際業務相關問題，為企業運營和發展提供數據支撐+決策建議。

       以上是業務型和技術型的特性，其對應的數據分析師技能主要包含 硬性+軟性 兩個方面的內容，硬性要求：基礎理論知識、數據分析工具、編程建模能力，分析結果展示等；軟性要求：業務知識技能、溝通表達技巧、邏輯思維嚴謹、分析解決問題能力等。然而從各大網站招聘要求中可以看出，數據分析師的招聘過程，最注重的是基礎理論知識和數據分析工具實踐 兩部分內容。

基礎理論知識

       在看數據分析師基礎理論知識之前，咱們先看看大數據相關從業者的專業背景吧。

       數據分析師大部分都是數理類和計算機類專業背景。可見數據分析師的基礎理論知識和這兩類專業是密不可分的，數理統計算是數理類的一種，統計學在數據分析崗位招聘過程中具有重要的地位，很多都有統計類相關專業優先的要求。

       在數據分析的學習過程中，最重要的相關理論知識主要包括四類：

       統計類：時間序列（平穩性、白噪聲、純隨機等）、灰色預測、多元線性回歸、聚類分析、主成分分析、因子分析、關聯分析、方差分析、判別分析、描述統計、假設檢驗、貝葉斯、概率、分布、抽樣等

        機器學習類：邏輯回歸、支持向量機、神經網絡、決策樹、隨機森林、集成等（隨機森林作為一種集成算法，其相比于回歸、支持向量機、神經網絡和決策樹而言，其具有較高的準確率；隨機森林引入了隨機性，使得模型不容易過擬合，并且擁有很好的抗噪聲能力；隨機森林對于數據集的規范性要求不高，既可以處理離散型數據，也可以處理連續型數據，同時也能夠處理較高維的數據集；隨機森林的訓練速度較快，能夠得到各個變量的重要程度排序。但是，隨機森林也存在自身的缺陷，當計算過程中決策樹數量較多時，訓練時需要較大的空間）；

       數學類：大數定律、中心極限定律、建設檢驗、概率分析等；

       可視化類：用戶畫像、用戶標簽、行為分析、偏好分析、情景分析、趨勢分析法、對比分析法、多維分解法、用戶細查、漏斗分析、留存分析等。

        數據分析初學者建議可以先看看這兩本書：

        《深入淺出數據分析》：淺顯易懂、生動形象，看完以后會對數據分析有個系統性、全面性的認識。

         《誰說菜鳥不會數據分析》：數據分析技巧匯總全面，將數據分析的一些職場技能展現的淋漓盡致，有助于以后的職業發展和規劃。

數據分析工具實踐

數據分析師需要學習哪些分析工具？大致可以分為以下六類：

統計類：SPSS SAS

金融計量類：EVIEWS STATA

深度學習、機器學習類：PYTHON RSTUDIOR

數據庫類：SQL MYSQL ORACLE SQLSERVER

開發類：HBASE HIVE SPARK KAFKA Hadoop

可視化類：EXCEL、BI工具、TABlEAU

        一般情況下數據分析師都需要擅長一個數據庫軟件，用以存儲數據；一個編程軟件，用以處理數據，進行建模分析；一個可視化軟件，用以展示數據和結果。基本上學習三類軟件即可。

        無論在哪個公司或是在哪個行業，數據分析師都應該體現其價值，但是這個前提是數據分析師不單單只是數據分析工具層面，還應當結合企業具體業務情況和數據，才能夠真正地體現出數據分析師的價值?？偨Y一下，大致分為以下四步~

        數據獲?。菏熘斫庀嚓P行業與業務知識，理解業務中產生的數據，剖析數據含義，并能夠提取相關數據（使用的是數據庫類軟件SQL語言）；

        數據清理：提取出來的數據一般不能夠直接使用，需要對數據進行進一步處理，才能夠進行下一步的分析與建模。通常需要：缺失值處理和異常值處理等（數據分析建模類軟件 PYTHON RSTUDIOR）；

       數據分析與建模：在數據噪聲處理之后，聯系相關的業務背景，進行模型的構建與分析，這個步驟是最關鍵的，所以需要耗費更多的時間和精力（數據分析建模類軟件 PYTHON RSTUDIOR）；

       數據展示：在進行模型構建之后，我們需要反對結果進行可視化，我們的結論是什么，以及最終能夠達到多大的效益(可視化類軟件EXCEL、BI工具、TABlEAU)。

        為了應對數據分析師要求的技能的復雜性、多樣性和專業性，很多小伙伴都擔心自學或報班。自學面臨學習困難、時間緊等問題；雖然報班的學習效率相對比較高，但也要好好選擇。以上內容就是小編為您介紹的數據分析師需要學哪些，希望可以幫助到您！