在大數據浪潮的沖擊下，市場空間得到了迅速的釋放，企業對大數據人才的需求也越來越高，數據分析師們成了這個翻騰浪花中的中流砥柱。回到20世紀，數據分析崗已經被應用到了企業的業務層面，在數據分析的新時代下，大數據分析處理發生了飛躍性的升級，“大數據”推動了數據深度分析和挖掘的發展。接下來就由小編為您介紹數據分析師需要學什么。

明略數據

0

2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

20

合作品牌

暫無

數據分析師需要學什么

1、數據分析師分類

     數據分析師分為兩類：一種偏重產品和操作，更注重業務，主要工作包括日常業務的異常監測、客戶和市場調查、參與產品開發、建立數據模型以提高運營效率等；另外一種是數據挖掘技術，門檻較高，要求扎實的算法能力和代碼能力。薪水待遇也比較好。

     數據分析師的工作可抽象為三類：(1)說明現狀；(2)尋求規律；(3)推動改善。以上三種事情是逐級推進的，但都很重要。討論數據就像他們的公司一樣傳遞價值，用數據回答問題，交流成果，幫助做商業決策。通常數據分析員的工作包括數據清洗、執行分析和數據可視化。

2、數據分析師需要學什么

*程序設計語言：無基礎學習大數據分析工作，需要有一定的編程能力，編程能力是可以練習和提升的。小白建議學習Python。

*資料分析處理技術：要成為大數據分析員，你要用軟件、系統和數據，把這些要素組合起來，從原始數據中獲取有意義的見解，這需要掌握技術。數據采集工具SAS、SPSS、數據MySQL、MongoDB、Hadoop、Storm等大數據處理框架。sql是所有數據庫查詢的語言，當然，sql非常容易開始。與之相比，數據庫的類型也很多，例如mysql、sqlserver、oracle等，sql的語法對于不同的數據庫會有所不同，但總體上基本相同，只是細微的差異。假如每個人都有數據庫基礎的話，只要找到一些sql題目來做就可以了，這樣也可以提到sql級別。

*呈現數據工具：在數據呈現階段中，數據呈現是數據的可視化部分，它是數據分析人員如何向商業展示數據的過程。如Excel、PPT等可視化輔助工具。Excel對數據分析員來說是一項必備技能，經過大量實踐發現，Excel是一個可靠的工具，用Excel對數據進行分析，同時Excel的操作也比較簡單，而Excel的操作卻很簡單，程序員就無法正常使用了。如今，許多企業正在使用Excel工具來分析數據，因此，數據分析員必須學會使用Excel。

*其它：懂得商業、邏輯思維、敏感數據，能寫分析報告，能解決實際問題，這是對大數據分析人才的高級要求。一位優秀的數據分析員也應該精通統計學，只有掌握了統計知識，才能進行數據分析，而數據分析就是要從大量的數據中挑選有用的數據，這樣才能做正確的分析。統計數據可以讓我們從更多的角度來看數據，這樣可以看到不同的情況，為數據分析提供一個有參考價值。要想成為一名優秀的數據分析師，就要精通統計數據。

     近年來，在大數據環境中，數據分析師是一個新興的職位，大多數已任職的數據分析師都是轉行的；他們部分是傳統工作中的數據專員，或是工作中經常與數據打交道的數據專員，也有非數據人，完全從零轉向。由于數據分析師職位越來越熱，越來越多的人開始考慮轉做數據分析師，有些人已經走上了轉數據分析師的道路。以上就是小編為您帶來的數據分析師需要學什么。