数据分析师应该掌握的能力都有哪些？ 数据分析师需要掌握哪些能力？需要做哪些准备？
\u505a\u4e00\u540d\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\u8981\u5177\u5907\u4ec0\u4e48\u80fd\u529b\u7f16\u89c9\u5f97\u6700\u91cd\u8981\u7684\u4e00\u70b9\u5c31\u662f\uff0c\u6211\u4eec\u5f97\u6e05\u695a\u4f01\u4e1a\u5bf9\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\u7684\u57fa\u7840\u6280\u80fd\u9700\u6c42\u662f\u4ec0\u4e48\u3002\u8fd9\u6837\u6211\u4eec\u624d\u80fd\u6709\u7684\u653e\u77e2\u3002\u6211\u5927\u62b5\u603b\u7ed3\u5982\u4e0b\uff1a
\uff081\uff09SQL\u6570\u636e\u5e93\u7684\u57fa\u672c\u64cd\u4f5c\uff0c\u4f1a\u57fa\u672c\u7684\u6570\u636e\u7ba1\u7406
\uff082\uff09\u4f1a\u7528Excel/SQL\u505a\u57fa\u672c\u7684\u6570\u636e\u5206\u6790\u548c\u5c55\u793a
\uff083\uff09\u4f1a\u7528\u811a\u672c\u8bed\u8a00\u8fdb\u884c\u6570\u636e\u5206\u6790\uff0cPython or R
\uff084\uff09\u6709\u83b7\u53d6\u5916\u90e8\u6570\u636e\u7684\u80fd\u529b\uff0c\u5982\u722c\u866b
\uff085\uff09\u4f1a\u57fa\u672c\u7684\u6570\u636e\u53ef\u89c6\u5316\u6280\u80fd\uff0c\u80fd\u64b0\u5199\u6570\u636e\u62a5\u544a
\uff086\uff09\u719f\u6089\u5e38\u7528\u7684\u6570\u636e\u6316\u6398\u7b97\u6cd5\uff1a\u56de\u5f52\u5206\u6790\u3001\u51b3\u7b56\u6811\u3001\u968f\u673a\u68ee\u6797\u3001\u652f\u6301\u5411\u91cf\u673a\u7b49
\u4e4b\u540e\uff0c\u600e\u4e48\u5b89\u6392\u81ea\u5df1\u7684\u4e1a\u4f59\u65f6\u95f4\u5c31\u770b\u4e2a\u4eba\u4e86\u3002\u603b\u4f53\u6765\u8bf4\uff0c\u5148\u5b66\u57fa\u7840\uff0c\u518d\u5b66\u7406\u8bba\uff0c\u6700\u540e\u662f\u5de5\u5177\u3002\u57fa\u672c\u4e0a\uff0c\u6bcf\u4e00\u95e8\u8bed\u8a00\u7684\u5b66\u4e60\u90fd\u662f\u8981\u6309\u7167\u8fd9\u4e2a\u987a\u5e8f\u6765\u7684\u3002
1\u3001\u5b66\u4e60\u6570\u636e\u5206\u6790\u57fa\u7840\u77e5\u8bc6\uff0c\u5305\u62ec\u6982\u7387\u8bba\u3001\u6570\u7406\u7edf\u8ba1\u3002\u57fa\u7840\u8fd9\u79cd\u4e1c\u897f\u8fd8\u662f\u8981\u638c\u63e1\u597d\u7684\u554a\uff0c\u57fa\u7840\u90fd\u8fd8\u6ca1\u624e\u5b9e\uff0c\u77e5\u8bc6\u5927\u53a6\u662f\u5f88\u5bb9\u6613\u5012\u7684\u54c8\u3002
2\u3001\u4f60\u7684\u76ee\u6807\u884c\u4e1a\u7684\u76f8\u5173\u7406\u8bba\u77e5\u8bc6\u3002\u6bd4\u5982\u91d1\u878d\u7c7b\u7684\uff0c\u8981\u5b66\u4e60\u8bc1\u5238\u3001\u94f6\u884c\u3001\u8d22\u52a1\u7b49\u5404\u79cd\u77e5\u8bc6\uff0c\u4e0d\u7136\u5230\u4e86\u516c\u53f8\u5c31\u4e00\u8138\u61f5\u903c\u5566\u3002
3\u3001\u5b66\u4e60\u6570\u636e\u5206\u6790\u5de5\u5177\uff0c\u8f6f\u4ef6\u7ed3\u5408\u6848\u5217\u7684\u5b9e\u9645\u5e94\u7528\uff0c\u5173\u4e8e\u6570\u636e\u5206\u6790\u4e3b\u6d41\u8f6f\u4ef6\u6709(\u4ece\u4e0a\u624b\u5ea6\u4ece\u6613\u5230\u96be)\uff1aExcel\uff0cSPSS\uff0cstata\uff0cR\uff0cPython\uff0cSAS\u7b49\u3002
4\u3001\u5b66\u4f1a\u600e\u6837\u64cd\u4f5c\u8fd9\u4e9b\u8f6f\u4ef6\uff0c\u7136\u540e\u662f\u5229\u7528\u8f6f\u4ef6\u4ece\u6570\u636e\u7684\u6e05\u6d17\u5f00\u59cb\u4e00\u6b65\u6b65\u8fdb\u884c\u5904\u7406\uff0c\u5206\u6790\uff0c\u6700\u540e\u8f93\u51fa\u7ed3\u679c\uff0c\u68c0\u9a8c\u53ca\u89e3\u8bfb\u6570\u636e\u3002
\u5982\u679c\u662f\u5b9e\u5728\u4e0d\u61c2\uff0c\u8fd8\u53ef\u4ee5\u53bb\u7f51\u4e0a\u627e\u4e9b\u89c6\u9891\u8bfe\u7a0b\u770b\u3002\u5207\u8bb0\uff0c\u7b2c\u4e00\u6b65\u662f\u5fc5\u4e0d\u53ef\u5c11\u7684\uff0c\u662f\u6570\u636e\u5206\u6790\u7684\u57fa\u7840\u3002
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\u800c\u5bf9\u4e8e\u9ad8\u7ea7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\uff0c\u5fc5\u987b\u5177\u5907\u7edf\u8ba1\u6a21\u578b\u7684\u80fd\u529b\uff0c\u7ebf\u6027\u4ee3\u6570\u4e5f\u8981\u6709\u4e00\u5b9a\u7684\u4e86\u89e3\u3002
\u5206\u6790\u5de5\u5177
\u5bf9\u4e8e\u5206\u6790\u5de5\u5177\uff0cSQL \u662f\u5fc5\u987b\u4f1a\u7684\uff0c\u8fd8\u6709\u8981\u719f\u6089Excel\u6570\u636e\u900f\u89c6\u8868\u548c\u516c\u5f0f\u7684\u4f7f\u7528\uff0c\u53e6\u5916\uff0c\u8fd8\u8981\u5b66\u4f1a\u4e00\u4e2a\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u5de5\u5177\uff0cSAS\u4f5c\u4e3a\u5165\u95e8\u662f\u6bd4\u8f83\u597d\u7684\uff0cVBA \u57fa\u672c\u5fc5\u5907\uff0cSPSS/SAS/R \u81f3\u5c11\u8981\u719f\u7ec3\u4f7f\u7528\u5176\u4e2d\u4e4b\u4e00\uff0c\u5176\u4ed6\u5206\u6790\u5de5\u5177\uff08\u5982 Matlab\uff09\u53ef\u4ee5\u89c6\u60c5\u51b5\u800c\u5b9a\u3002
\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00
\u6570\u636e\u5206\u6790\u9886\u57df\u6700\u70ed\u95e8\u7684\u4e24\u5927\u8bed\u8a00\u662f R \u548c Python\u3002\u6d89\u53ca\u5404\u7c7b\u7edf\u8ba1\u51fd\u6570\u548c\u5de5\u5177\u7684\u8c03\u7528\uff0cR\u65e0\u7591\u6709\u4f18\u52bf\u3002\u4f46\u662f\u5927\u6570\u636e\u91cf\u7684\u5904\u7406\u529b\u4e0d\u8db3\uff0c\u5b66\u4e60\u66f2\u7ebf\u6bd4\u8f83\u9661\u5ced\u3002Python \u9002\u7528\u6027\u5f3a\uff0c\u53ef\u4ee5\u5c06\u5206\u6790\u7684\u8fc7\u7a0b\u811a\u672c\u5316\u3002\u6240\u4ee5\uff0c\u5982\u679c\u4f60\u60f3\u5728\u8fd9\u4e00\u9886\u57df\u6709\u6240\u53d1\u5c55\uff0c\u5b66\u4e60 Python \u4e5f\u662f\u76f8\u5f53\u6709\u5fc5\u8981\u7684\u3002
\u5f53\u7136\u5176\u4ed6\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00\u4e5f\u662f\u9700\u8981\u638c\u63e1\u7684\u3002\u8981\u6709\u72ec\u7acb\u628a\u6570\u636e\u5316\u4e3a\u5df1\u7528\u7684\u80fd\u529b, \u8fd9\u5176\u4e2dSQL \u662f\u6700\u57fa\u672c\u7684\uff0c\u4f60\u5fc5\u987b\u4f1a\u7528 SQL \u67e5\u8be2\u6570\u636e\u3001\u4f1a\u5feb\u901f\u5199\u7a0b\u5e8f\u5206\u6790\u6570\u636e\u3002\u5f53\u7136\uff0c\u7f16\u7a0b\u6280\u672f\u4e0d\u9700\u8981\u8fbe\u5230\u8f6f\u4ef6\u5de5\u7a0b\u5e08\u7684\u6c34\u5e73\u3002\u8981\u60f3\u66f4\u6df1\u5165\u7684\u5206\u6790\u95ee\u9898\u4f60\u53ef\u80fd\u8fd8\u4f1a\u7528\u5230\uff1aExploratory analysis skills\u3001Optimization\u3001Simulation\u3001Machine Learning\u3001Data Mining\u3001Modeling \u7b49\u3002
\u4e1a\u52a1\u7406\u89e3
\u5bf9\u4e1a\u52a1\u7684\u7406\u89e3\u662f\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\u5de5\u4f5c\u7684\u57fa\u7840\uff0c\u6570\u636e\u7684\u83b7\u53d6\u65b9\u6848\u3001\u6307\u6807\u7684\u9009\u53d6\u3001\u8fd8\u6709\u6700\u7ec8\u7ed3\u8bba\u7684\u6d1e\u5bdf\uff0c\u90fd\u4f9d\u8d56\u4e8e\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\u5bf9\u4e1a\u52a1\u672c\u8eab\u7684\u7406\u89e3\u3002
\u5bf9\u4e8e\u521d\u7ea7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\uff0c\u4e3b\u8981\u5de5\u4f5c\u662f\u63d0\u53d6\u6570\u636e\u548c\u505a\u4e00\u4e9b\u7b80\u5355\u56fe\u8868\uff0c\u4ee5\u53ca\u5c11\u91cf\u7684\u6d1e\u5bdf\u7ed3\u8bba\uff0c\u62e5\u6709\u5bf9\u4e1a\u52a1\u7684\u57fa\u672c\u4e86\u89e3\u5c31\u53ef\u4ee5\u3002\u5bf9\u4e8e\u9ad8\u7ea7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\uff0c\u9700\u8981\u5bf9\u4e1a\u52a1\u6709\u8f83\u4e3a\u6df1\u5165\u7684\u4e86\u89e3\uff0c\u80fd\u591f\u57fa\u4e8e\u6570\u636e\uff0c\u63d0\u70bc\u51fa\u6709\u6548\u89c2\u70b9\uff0c\u5bf9\u5b9e\u9645\u4e1a\u52a1\u80fd\u6709\u6240\u5e2e\u52a9\u3002\u5bf9\u4e8e\u6570\u636e\u6316\u6398\u5de5\u7a0b\u5e08\uff0c\u5bf9\u4e1a\u52a1\u6709\u57fa\u672c\u4e86\u89e3\u5c31\u53ef\u4ee5\uff0c\u91cd\u70b9\u8fd8\u662f\u9700\u8981\u653e\u5728\u53d1\u6325\u81ea\u5df1\u7684\u6280\u672f\u80fd\u529b\u4e0a\u3002
\u903b\u8f91\u601d\u7ef4
\u5bf9\u4e8e\u521d\u7ea7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\uff0c\u903b\u8f91\u601d\u7ef4\u4e3b\u8981\u4f53\u73b0\u5728\u6570\u636e\u5206\u6790\u8fc7\u7a0b\u4e2d\u6bcf\u4e00\u6b65\u90fd\u6709\u76ee\u7684\u6027\uff0c\u77e5\u9053\u81ea\u5df1\u9700\u8981\u7528\u4ec0\u4e48\u6837\u7684\u624b\u6bb5\uff0c\u8fbe\u5230\u4ec0\u4e48\u6837\u7684\u76ee\u6807\u3002\u5bf9\u4e8e\u9ad8\u7ea7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\uff0c\u903b\u8f91\u601d\u7ef4\u4e3b\u8981\u4f53\u73b0\u5728\u642d\u5efa\u5b8c\u6574\u6709\u6548\u7684\u5206\u6790\u6846\u67b6\uff0c\u4e86\u89e3\u5206\u6790\u5bf9\u8c61\u4e4b\u95f4\u7684\u5173\u8054\u5173\u7cfb\uff0c\u6e05\u695a\u6bcf\u4e00\u4e2a\u6307\u6807\u53d8\u5316\u7684\u524d\u56e0\u540e\u679c\uff0c\u4f1a\u7ed9\u4e1a\u52a1\u5e26\u6765\u7684\u5f71\u54cd\u3002\u5bf9\u4e8e\u6570\u636e\u6316\u6398\u5de5\u7a0b\u5e08\uff0c\u7f57\u8f91\u601d\u7ef4\u9664\u4e86\u4f53\u73b0\u5728\u548c\u4e1a\u52a1\u76f8\u5173\u7684\u5206\u6790\u5de5\u4f5c\u4e0a\uff0c\u8fd8\u5305\u62ec\u7b97\u6cd5\u903b\u8f91\uff0c\u7a0b\u5e8f\u903b\u8f91\u7b49\uff0c\u6240\u4ee5\u5bf9\u903b\u8f91\u601d\u7ef4\u7684\u8981\u6c42\u4e5f\u662f\u6700\u9ad8\u7684\u3002
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一、对数据库有充分的理解
大家都知道，一般工厂中有存放产品的库房，所以就不难理解数据库的意义了，一般来说，数据都是大量的，如果存放这些大量的数据就需要一个类似于工厂库房一样的东西里面，数据的存储是需要库房，就叫做数据库。数据分析师必须知道数据库的用途以及存在的意义，这是因为数据库是存储数据的地方。数据库有很多，如CouchDB，MongoDB，MySQL，PostgreSQL，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，这是数据分析师的一个基本能力。
二、能够掌握数据整理
数据分析师必须学会数据整理，所谓数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式。很多数据都不能直接的看到我们需要的东西，所以，通过整理数据就能够使数据可视化，就是创建和研究数据的视觉表现。数据报表是将数据分析和分析出的结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这些技能是做数据分析师的主要技能。
三、掌握专业技能
很多数据分析师需要有专业技能，这里说的专业技能有社会学技能、财物管理、统计学技能、以及心理学。统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。对于社会学技能来说，从社会化角度看，人都有社会性质，收到群体心理的影响。倘若数据分析师没有社会学基本技能，很难对市场现象做出合理解释。当然，如果还能懂得财务管理知识和心理学知识那就最好不过了。这些都将会使数据分析师做数据分析的过程更容易。
四、懂得设计
数据分析师应该会制作报表成果，还应该注重图表的设计。这样才能够让数据更直观的呈现在人们面前。在运用图表表达数据分析师的观点时，图表的设计会直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则以后才能让结果清楚明了。如果图表十分乱，这就不能够让数据直接的表现出来。
五、能够随时贴近数据文化
数据分析中如果能够对各个数据文化有一个了解的话，就能够对数据有一个更加充足的认知。如果数据分析师拥有了数据分析的基本能力，还是需要学习很多数据的知识，上面提到的内容就是数据的基本需要的知识，靠这些是远远不够的，还要对数据文化进行详细的研读，这样才能够提高数据的分析能力。
六、提升个人能力
有了产品可以将数据展示出来，还需要具备基本的分析师能力。首先，要了解模型背后的逻辑，不能单纯地在模型中看，而要放到整个项目的上下文中去看。要理解数据的信息，形成一个整体系统，这样才能够做好细节。
拥有这些技能，再去做数据分析，数据也就比较容易多了，数据分析师要了解的知识就是上面提到的这些，需要学习的内容就是数据库、数据整理、懂设计、专业技能、提升个人能力、贴近数据文化等等。希望这篇文章能够帮助到大家。
数据分析师所应该掌握的技能有：
数学知识
分析工具
编程语言
业务理解
逻辑思维
数据可视化
协调沟通
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
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