想成為一名數據分析師很容易，但要成為一名合格甚至優秀的數據分析師也不容易。在大數據火爆的時代，數據分析人才越來越受到企業的青睞。許多學生也想從事數據分析。那么，想轉行或者零基礎學習數據分析的同學應該從哪些方面學習呢？下面就讓小編來為大家介紹數據分析師需要具備的能力。

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數據分析師需要具備的能力

       數據分析師需要具備的能力

1，基礎知識

       基礎知識包含數學、線性代數、統計學等，這些也是決定數據分析職業發展高度的基石。對于初學者，學習描述統計相關的內容和公式即可，再進一步就需要掌握統計算法，甚至是機器學習算法。對于算法相關的工作，則要對高數進行深入學習。

2，分析工具/編程語言

       Excel是運用最廣，也是最容易入門的數據分析工具之一，函數、數據透視表和公式必須熟練掌握。另外，還要學會一個專業統計分析工具，SPSS作為入門學習是比較好的。不過隨著數據的增長，編程語言的學習將會使數據處理變得更加高效。對于編程的學習，首先要學習SQL,掌握基本的增、刪、改、查，這是任何一個數據崗位必備的技能。其次，學習Python或R，當然有些行業可能會用到SAS或者其他工具，請依據自己的行業選擇，當然現在主流是使用Pyhton。

3，業務/行業/商業知識

       脫離業務的純數據分析是沒有任何意義的，沒有行業背景的技術如空中樓閣，所以不要走入這個死胡同;要想成為一個優秀的數據分析師， 首先要對業務了如指掌，在熟悉業務后;再去獲取你需要的數據，通過你的數據分析能力，對數據進行分析，制定相應的方案。

4，協調溝通

       數據分析工作會涉及到很多和業務部門、技術部門的溝通，做出報告后也需要進行展示，并說服別人接受自己的結果。因此，數據分析工作對個人的協調溝通能力也有一定的要求。

5，持續、快速學習

       無論做數據分析的哪個方向，都需要有持續、快速學習的能力，學業務邏輯、學行業知識、學技術工具、學分析框架……數據分析領域中有學不完的內容，需要大家有一顆時刻不忘學習的心。

       在統計學領域，數據分析分為描述性統計分析、探索性數據分析和驗證性數據分析。探索性數據分析側重于在數據中發現新的特征，而驗證性數據分析側重于現有假設的驗證或證偽。探索性數據分析是指為了形成值得假設的檢驗而分析數據的方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。以上就是小編為大家分享的數據分析師需要具備的能力。