数据分析师课程

文章摘要：数据分析师课程

大数据火爆的时代，数据分析人才越来越受企业的青睐，很多同学也想去从事数据分析工作。那么数据分析师要学什么呢?现 […]

大数据火爆的时代，数据分析人才越来越受企业的青睐，很多同学也想去从事数据分析工作。那么数据分析师要学什么呢?现在就来看看吧。

数据分析师要学习的内容

一、统计学

我看一些人推荐了不少统计学的专业书籍，直接把人吓跑了。我自己就大学时候学过《概率论与数理统计》，其他统计相关的内容也没怎么看过。对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。

二、编程能力

学会一门编程语言，会让你处理数据的效率大大提升。如果你只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。我比较推荐Python，上手比较快，写起来比较优雅。

三、数据库

数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。

四、数据仓库

许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。

五、数据分析方法

对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。

六、数据分析工具

SAS、Matlab、SPSS 这些工具经常有人推荐，我要说的是在互联网公司一般都用不上。做可视化的Tableau，统计分析的友盟、百度统计，还有像我们神策分析等。

成为数据分析师需要掌握的技能

1.基础知识

数据分析师在数学知识的基础上，引入了统计学，其基础知识包含数学、线性代数、统计学等，这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初级数据分析师，学习描述统计相关的内容和公式即可，但要更进一步就需掌握统计算法，甚至机器学习算法等更多知识，对于算法相关的工作，则要对高数进行深入学习。

2.业务能力

数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长，所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。

脱离业务的纯数据分析没有任何意义，没行业背景的技术如空中楼阁，想成为优秀的数据分析师或培养自己的数据分析思维，首先要对业务了如指掌，熟悉业务后再去获取需要的数据，对数据进行业务分析，制定出相应方案，这才是王道。

3.分析工具，如Excel、python、SQL、R语言等

既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。

Excel运用最广，是最容易入门的数据分析工具之一，函数、数据透视表和公式必须熟练掌握。python都是比较好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。

另外，具备一个专业统计分析技能更好，SPSS作为入门是极好滴。不过随着数据的增长，编程语言的学习，如Python等将会使数据处理变得更高效。当然，只要和数据打交道，我们就会接触到数据库，所以要学SQL(数据库)，掌握基本的增、删、改、查等技能。

最后，可以学写主流的利器，如Python或R，有些行业可能会用到SAS或其他工具，请依据自己的行业选择。

数据分析师需要具备哪些能力

1、分析工具/编程语言

Excel是运用最广，也是最容易入门的数据分析工具之一，函数、数据透视表和公式必须熟练掌握。另外，还要学会一个专业统计分析工具，SPSS作为入门学习是比较好的。不过随着数据的增长，编程语言的学习将会使数据处理变得更加高效。

对于编程的学习，首先要学习SQL,掌握基本的增、删、改、查，这是任何一个数据岗位必备的技能。其次，学习Python或R，当然有些行业可能会用到SAS或者其他工具，请依据自己的行业选择，当然现在主流是使用Pyhton。

2、业务/行业/商业知识

脱离业务的纯数据分析是没有任何意义的，没有行业背景的技术如空中楼阁，所以不要走入这个死胡同;要想成为一个优秀的数据分析师，首先要对业务了如指掌，在熟悉业务后;再去获取你需要的数据，通过你的数据分析能力，对数据进行分析，制定相应的方案。

3、协调沟通

数据分析工作会涉及到很多和业务部门、技术部门的沟通，做出报告后也需要进行展示，并说服别人接受自己的结果。因此，数据分析工作对个人的协调沟通能力也有一定的要求。

4、持续、快速学习

无论做数据分析的哪个方向，都需要有持续、快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。