数据分析师要做什么

文章摘要：数据分析师要做什么

大数据是未来发展必然趋势，不懂数据分析很可能在将来会被时代所淘汰，所以现在很多人都争抢学习数据分析，那么数据分 […]

大数据是未来发展必然趋势，不懂数据分析很可能在将来会被时代所淘汰，所以现在很多人都争抢学习数据分析，那么数据分析师要学什么呢?

数据分析师要学什么

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。

从事数据分析师要学什么技能

一、统计，数据，机器学习

关于数学知识，大学课堂上会学到一部分，如果是数学科学类的专业会学到更深刻。如果你需要补习，可汗学院和麻省理工学院都有开放式课程。

对于统计学知识，建议系统地学习Udacity Openintro。统计仍然需要一些心理训练。

二、代码

从编程基础到端到端开发，一些商业软件的技术语言，如R、Python、SAS和SPSS，以及深入的交互学习，如果你想成为专业人员，你至少要精通其中的一些，比较好是精通Python。

三、理解数据库

数据分析大多是实用的。企业数据通常存储在MySQL、Oracle、Postgres、MonogoDB、Cassandra等数据库中，所以需要了解和理解这些数据库。

四、数据管理、数据可视化和数据报告

数据管理包括对数据网格处理ETL的清理，使分析前的数据更加准确和清晰，如DataWrangler

数据可视化数据分析的前端表示，如Tableau、Spotfire等，以更清晰、更直观地表示数据

数据报告是通过不同的工具来呈现的，这些工具可以和数据可视化结合在一起，但是在实际应用中大多是通过PPT来呈现的。

市场上的许多公司都在使用商业智能工具，比如FineBI。

BI工具是比上述纯工具更适合业务的数据连接、数据处理和可视化工具。

零基础怎么学习数据分析

1.统计学相关知识

统计学是数据分析的基础，因为数据分析需要对大量数据进行统计分析，大家可以通过对统计学的学习，培养数据分析最基本的一些逻辑思维。

2. EXCEL

不要小看EXCEL，它可是最初级的数据分析工具，在处理的数据量不是很大时，EXCEL完全可以胜任。而且大家都有一定基础，平时工作中也经常用，学习起来应该很容易，重点应该加强对于各类函数以及EXCEL数据可视化的学习。

3.代码语言的了解

数据分析需要使用的工具很多，例如python、SQL等，这些都需要强大的代码知识做支撑，所以有想学习数据分析的小伙伴可以在学习之前初步对代码有一个了解，这样不至于真正学习起来手足无措。

另外，小编还想要补充的是，虽然说数据分析是未来职场人士必备的一项技能，但是各位想要入行的小伙伴还是需要考虑清楚自己未来的发展方向。

一般来说，数据分析行业有两种方向，第一种就是技术方向，具体的职业有数据挖掘工程师，数据建模工程师、数据算法工程师等等。第二种方向就是业务方向，具体的职业有数据产品经理，项目经理等，通过数据分析辅助公司决策，实现业务增长。如果是选择了偏技术方向数据分析的小伙伴，要学习的技术层面的知识会更多，而业务方面，则需要各位小伙伴对相关行业有着深入的了解。