数据分析师需要具备的技能有哪些? 数据分析师的技能要求有哪些?
\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\u8981\u5177\u5907\u54ea\u4e9b\u6280\u80fd?1\u3001\u61c2\u4e1a\u52a1
\u4ece\u4e8b\u6570\u636e\u5206\u6790\u5de5\u4f5c\u7684\u524d\u63d0\u5c31\u4f1a\u9700\u8981\u61c2\u4e1a\u52a1\uff0c\u5373\u719f\u6089\u884c\u4e1a\u77e5\u8bc6\u3001\u516c\u53f8\u4e1a\u52a1\u53ca\u6d41\u7a0b\uff0c\u6700\u597d\u6709\u81ea\u5df1\u72ec\u5230\u7684\u89c1\u89e3\uff0c\u82e5\u8131\u79bb\u884c\u4e1a\u8ba4\u77e5\u548c\u516c\u53f8\u4e1a\u52a1\u80cc\u666f\uff0c\u5206\u6790\u7684\u7ed3\u679c\u53ea\u4f1a\u662f\u8131\u4e86\u7ebf\u7684\u98ce\u7b5d\uff0c\u6ca1\u6709\u592a\u5927\u7684\u4f7f\u7528\u4ef7\u503c\u3002
2\u3001\u61c2\u7ba1\u7406
\u4e00\u65b9\u9762\u662f\u642d\u5efa\u6570\u636e\u5206\u6790\u6846\u67b6\u7684\u8981\u6c42\uff0c\u6bd4\u5982\u786e\u5b9a\u5206\u6790\u601d\u8def\u5c31\u9700\u8981\u7528\u5230\u8425\u9500\u3001\u7ba1\u7406\u7b49\u7406\u8bba\u77e5\u8bc6\u6765\u6307\u5bfc\uff0c\u5982\u679c\u4e0d\u719f\u6089\u7ba1\u7406\u7406\u8bba\uff0c\u5c31\u5f88\u96be\u642d\u5efa\u6570\u636e\u5206\u6790\u7684\u6846\u67b6\uff0c\u540e\u7eed\u7684\u6570\u636e\u5206\u6790\u4e5f\u5f88\u96be\u8fdb\u884c\u3002\u53e6\u4e00\u65b9\u9762\u7684\u4f5c\u7528\u662f\u9488\u5bf9\u6570\u636e\u5206\u6790\u7ed3\u8bba\u63d0\u51fa\u6709\u6307\u5bfc\u610f\u4e49\u7684\u5206\u6790\u5efa\u8bae\u3002
3\u3001\u61c2\u5206\u6790
\u6307\u638c\u63e1\u6570\u636e\u5206\u6790\u57fa\u672c\u539f\u7406\u4e0e\u4e00\u4e9b\u6709\u6548\u7684\u6570\u636e\u5206\u6790\u65b9\u6cd5\uff0c\u5e76\u80fd\u7075\u6d3b\u8fd0\u7528\u5230\u5b9e\u8df5\u5de5\u4f5c\u4e2d\uff0c\u4ee5\u4fbf\u6709\u6548\u7684\u5f00\u5c55\u6570\u636e\u5206\u6790\u3002\u57fa\u672c\u7684\u5206\u6790\u65b9\u6cd5\u6709\uff1a\u5bf9\u6bd4\u5206\u6790\u6cd5\u3001\u5206\u7ec4\u5206\u6790\u6cd5\u3001\u4ea4\u53c9\u5206\u6790\u6cd5\u3001\u7ed3\u6784\u5206\u6790\u6cd5\u3001\u6f0f\u6597\u56fe\u5206\u6790\u6cd5\u3001\u7efc\u5408\u8bc4\u4ef7\u5206\u6790\u6cd5\u3001\u56e0\u7d20\u5206\u6790\u6cd5\u3001\u77e9\u9635\u5173\u8054\u5206\u6790\u6cd5\u7b49\u3002
4\u3001\u61c2\u5de5\u5177
\u6307\u638c\u63e1\u6570\u636e\u5206\u6790\u76f8\u5173\u7684\u5e38\u7528\u5de5\u5177\u3002\u6570\u636e\u5206\u6790\u65b9\u6cd5\u662f\u7406\u8bba\uff0c\u800c\u6570\u636e\u5206\u6790\u5de5\u5177\u5c31\u662f\u5b9e\u73b0\u6570\u636e\u5206\u6790\u65b9\u6cd5\u7406\u8bba\u7684\u5de5\u5177\uff0c\u9762\u5bf9\u8d8a\u6765\u8d8a\u5e9e\u5927\u7684\u6570\u636e\uff0c\u6211\u4eec\u4e0d\u80fd\u4f9d\u9760\u8ba1\u7b97\u5668\u8fdb\u884c\u5206\u6790\uff0c\u5fc5\u987b\u4f9d\u9760\u5f3a\u5927\u7684\u6570\u636e\u5206\u6790\u5de5\u5177\u5e2e\u6211\u4eec\u5b8c\u6210\u6570\u636e\u5206\u6790\u5de5\u4f5c\u3002
5\u3001\u61c2\u8bbe\u8ba1
\u61c2\u8bbe\u8ba1\u662f\u6307\u8fd0\u7528\u56fe\u8868\u6709\u6548\u8868\u8fbe\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\u7684\u5206\u6790\u89c2\u70b9\uff0c\u4f7f\u5206\u6790\u7ed3\u679c\u4e00\u76ee\u4e86\u7136\u3002\u56fe\u8868\u7684\u8bbe\u8ba1\u662f\u95e8\u5927\u5b66\u95ee\uff0c\u5982\u56fe\u5f62\u7684\u9009\u62e9\u3001\u7248\u5f0f\u7684\u8bbe\u8ba1\u3001\u989c\u8272\u7684\u642d\u914d\u7b49\u7b49\uff0c\u90fd\u9700\u8981\u638c\u63e1\u4e00\u5b9a\u7684\u8bbe\u8ba1\u539f\u5219\u3002
2、Excel，很老派，但依然很强大，你甚至可以用它做预测分析和趋势分析。主要的坑爹之处是跟Python比速度太慢。
3、Tableau，可视化工具，但根据我的经验，大多数公司都把它明确列为数据分析师的必备技能。在Tableau中可以拖放数据到预设图表，简单强大;还有更多复杂的高级功能，比如计算字段，连接到一个实时的SQL数据库而非基于静态的Excel表单进行分析。
关于数据分析师需要具备的技能有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
数据分析师作为一个兴起不久的职业，目前高校还没有强关联的专业，基本上都是转行的居多，但一定要注意的就是：会工具不代表就可以做数据分析师。
很多人都在纠结自己没学过编程软件，不会Python怎么办，其实Python之类的只是一个工具而已，数据分析师对python的能力要求并不高，工作中用SQL和EXCEL相对多一些，都比较简单，前段时间Python比较火爆，是因为数据分析师这个职业突然火爆的原因，很多培训机构都想把python作为切入点来获客，现在已经冷淡下来了，所以不要被误导。
关键在于你通过数据分析发现问题、解决问题的思路上，所以商业逻辑和分析思维相对而言更重要一些。具体数据分析师需要的技能可以参考我之前的回答，总之在没有经验的时候，能去体验到真实的项目，做真实的数据，才能真的算是做过数据分析。
一、具备专业的理论知识和探索精神
无论我们学习何种专业技能，都需要从构建自己的理论知识体系开始。当然，学习数据分析也不例外。对于数据分析师而言，我们需要掌握的理论知识主要包括：统计学、概率等基础知识，因为，大部分数据分析方法都离不开描述统计法（包括平均数、中位数、众数、显著性、相关性、回归分析等）。
另外，数据分析师还需要加深对行业的了解。假设你去了一家做医疗机械的公司，你精通数据分析，却医疗机械一窍不通，又怎么能为公司的业绩做贡献呢？这也就不难理解为什么数据分析师需要加深对所在行业的了解了。
2、具备收集、整理和清洗数据的能力
对于数据分析师来说，在我们的日常工作中，有70%~80%的时间，都需要耗费在数据收集和整理上，因此，这就需要他们对所需要收集的数据，有足够的识别能力。比如，确定分析方向后，预判需要哪些数据？时间范畴？预判无用且影响分析的数据？等等。
确定好数据需求后，数据分析师需要进入多个数据库去收集数据，并做数据清理，看看是不是有missing value或者outliers等等。
最后，将整理好的数据，作为分析所需的原始数据。为了能更好的从数据里提取到需要的信息，以下这些软件就是数据分析师们常用的。Querying language和statistical language主要是用来做一些初步的数据分析，例如可以出一些图表，看一下数据的分布，从而对数据有个了解。而scripting language则可以用于建模或者测试一下hypothesis。因此总的来说，这些软件对于数据分析师来说就像厨师的刀，是必不可少的工具。
查询语言（Querying Language）：SQL; Hive; Pig
脚本编程语言（Scripting Language）：Python; Matlab
统计语言（Statistical Language）：R; SAS; SPSS
数据表（Spreadsheet）：Excel
3、具备图像分析能力和呈现能力
将数据加以分析，呈现出可视化图像，便于员工理解是数据分析师的必备技能。因此，我们需要具备使用仪表板来构建仪表盘，并生成相应的报告，进而展示数据结论。
另外，基于部分数据信息和结论是不能对外展示的，因此，数据分析师还需要会使用加密工具，以便只将部分内容授权展示给员工。
4、具备综合的业务分析能力
数据分析师还需要学习业务思维，将业务问题转化为数据问题，并通过数据结论反馈给业务部门，为业务部门提供有利的数据支撑，或业务转型指导等，从而帮助企业降低成本、扩大收益。
此外，数据分析从某种角度来说，也是另一种形式是探索。通过不断探索，数据分析师还能找到行业中某些隐藏的规律，从对推动企业未来发展起到建设性作用。
5、良好的沟通能力
对于数据分析师而言，具备良好的沟通能力是非常重要的。学会沟通不仅能让你理解别人的意思，还能让别人理解你的意思。这对于数据分析师展现自己的专业能力，是非常有帮助的。因此，我们需要做好这3件事：
第一，学会倾听。通常来说一个数据分析师需要面对PM和CEO。因此，在准备presentation时，要注意回答这两方关心的不同的问题。对于PM来说，需要的是简单无修饰，多干货介绍在各种情况下如何进行协作交互。而面对CEO，需要展示的是稍加修饰的PPT和最重要提供具体的建议；
第二，学会转化语言。尤其是在分享会上，或者做报告时，一定要考虑到没有技术背景的听众的感受。将技术语言转化成商业语言，做到通俗易懂，是数据分析师一门重要的必须课；
第三，强调结果。做分析主要就是为了看结论，从而指导接下来的工作。因此，在为管理者解读数据时，要学会省略无意义的分析过程，直奔重点。这样能更快捷、更有效的推进项目。
绛旓細1銆佹噦涓氬姟 浠庝簨鏁版嵁鍒嗘瀽宸ヤ綔鐨勫墠鎻愬氨浼氶渶瑕佹噦涓氬姟锛屽嵆鐔熸倝琛屼笟鐭ヨ瘑銆佸叕鍙镐笟鍔″強娴佺▼锛屾渶濂芥湁鑷繁鐙埌鐨勮瑙ｏ紝鑻ヨ劚绂昏涓氳鐭ュ拰鍏徃涓氬姟鑳屾櫙锛屽垎鏋愮殑缁撴灉鍙細鏄劚浜嗙嚎鐨勯绛濓紝娌℃湁澶ぇ鐨勪娇鐢ㄤ环鍊笺2銆佹噦绠＄悊 涓鏂归潰鏄惌寤烘暟鎹垎鏋愭鏋剁殑瑕佹眰锛屾瘮濡傜‘瀹氬垎鏋愭濊矾灏遍渶瑕佺敤鍒拌惀閿銆佺鐞嗙瓑鐞嗚鐭ヨ瘑鏉ユ寚瀵硷紝濡傛灉涓...
绛旓細2銆佹濊冭兘鍔 褰撴垜浠嬁鍒颁竴浠芥暟鎹姤琛ㄧ殑鏃跺欙紝鏁翠釜鏁版嵁灏辨憜鍦ㄩ潰鍓嶏紝瀹冧笉浼氫富鍔ㄥ紑鍙ｅ憡璇変綘銆傝繖灏遍渶瑕佹垜浠鍘绘帹婕斿拰鍒嗘瀽锛屼粠涓壘鍒拌寰嬶紝杩呴熻瘎浼伴棶棰樼殑鍏抽敭灞炴у拰鍐冲畾鍥犵礌锛屽舰鎴愯嚜宸辩殑鐙湁瑙佽В锛屾荤粨鎶ュ憡銆傛墍璋撳績鎬濈紲瀵嗭紝婊存按涓嶆紡锛屾病鏈夋濊冮昏緫锛屽氨娌℃湁鍒嗘瀽鎬濈淮銆3銆娌熼氳兘鍔 鏁版嵁鍒嗘瀽璐┛浼佷笟鏁翠釜宸ヤ綔娴佺▼閾...
绛旓細鏁版嵁鍒嗘瀽甯堢殑鍩烘湰绱犺川濡備笅锛1銆佹暟閲忓垎鏋愯兘鍔涳細鍏峰鎵庡疄鐨勬暟瀛﹀拰缁熻鐭ヨ瘑锛岃兘澶熺悊瑙ｅ拰搴旂敤鍚勭鏁板鍜岀粺璁℃柟娉曪紝鍖呮嫭姒傜巼璁恒佸亣璁炬楠屻佸洖褰掑垎鏋愮瓑銆2銆鏁版嵁澶勭悊鍜屾竻娲锛氱啛缁冭繍鐢ㄦ暟鎹鐞嗗伐鍏凤紙濡係QL銆丳ython銆丷绛夛級锛岃兘澶熷鍘熷鏁版嵁杩涜娓呮礂銆佹暣鐞嗗拰杞崲锛屼互纭繚鏁版嵁璐ㄩ噺鍜屽彲鐢ㄦс3銆鏁版嵁鍙鍖锛氬叿澶囪壇濂界殑鏁...
绛旓細3. 娌熼(鏁版嵁鍒嗘瀽甯堝繀椤诲叿鏈夎緝寮虹殑娌熼氳兘鍔锛屼互渚夸笌鍒╃泭鐩稿叧鑰呬簰鍔ㄥ苟鍚戜粬浠睍绀虹粨鏋)銆4. 鎶鏈妧鑳(鏁版嵁鍒嗘瀽甯堝皢浣胯壇濂界殑缂栫▼鍜屾妧鏈妧鑳芥洿鍔犳垚鍔熴備綘鑷冲皯搴斾簡瑙ｆ搷浣滅郴缁燂紝鏁版嵁搴撴蹇碉紝SDLC鏂规硶绛夈)銆5. 鍟嗕笟鐭ヨ瘑(鍏锋湁鑹ソ鐨勪笟鍔¤繍浣滄柟寮忥紝濡備綍璧氶挶锛屾彁楂樻晥鐜囨槸鏁版嵁鍒嗘瀽甯堢殑閲嶈鍔涢噺)銆6. 浜洪檯浜ゅ線鑳藉姏(...
绛旓細鎿嶄綔鏁版嵁鎸栨帢杞欢鏄暟鎹垎鏋愬笀鐨勫繀澶囨妧鑳戒箣涓銆傚畠鏄ぇ澶氭暟鍟嗕笟鏅鸿兘璁″垝鐨勬牳蹇冨簲鐢ㄧ▼搴忥紝鏁版嵁鎸栨帢杞欢鍙互甯姪鎮ㄤ粠澶ч噺鏁版嵁涓彂鐜拌瑙ｃ備富瑕佸寘鎷垎绫荤畻娉曪紝鑱氱被绠楁硶锛岀浉鍏虫у垎鏋愶紝杩炴帴鍒嗘瀽绛夛紝鏄繀椤绘帉鎻＄殑鏁版嵁鎸栨帢鍩烘湰绠楁硶鐨勭爺绌躲9.缂栫▼璇█ 绮鹃氱紪绋嬭瑷鍙互浣挎暟鎹垎鏋愬伐浣滄洿鍔犵伒娲汇傜紪绋嬭瑷閫傜敤浜庢墍鏈夌被鍨嬬殑...
绛旓細2銆佸伐鍏蜂娇鐢ㄨ兘鍔涖傛暟鎹垎鏋愬伐鍏锋槸瀹炵幇鏁版嵁鍒嗘瀽鏂规硶鐞嗚鐨勫伐鍏凤紝闈㈠瓒婃潵瓒婂簽鏉傜殑鏁版嵁锛鏁版嵁鍒嗘瀽甯堝繀椤昏鎺屾彙鐩稿簲鐨勫伐鍏峰幓瀵硅繖浜涙暟鎹繘琛岄噰闆嗐佹竻娲椼佸垎鏋愬拰澶勭悊锛屼互蹇熷噯纭湴鐨勫埌鏈鍚庣殑缁撴灉銆傚父鐢ㄥ伐鍏锋湁锛欵xcel銆丼QL銆丳ython銆丷銆乀ableau銆丅I绛 3銆佸垎鏋愯兘鍔涖傛暟鎹垎鏋愬笀蹇呴』瑕佹帉鎻′竴浜涜涔嬫湁鏁堢殑鐨勬暟鎹垎鏋...
绛旓細(1)浼氫娇鐢℉ive鐨凷QL鏂规硶HiveQL鏉ユ眹鎬汇佹煡璇㈠拰鍒嗘瀽瀛樺偍鍦℉adoop鍒嗗竷寮忔枃浠剁郴缁熶笂鐨勫ぇ鏁版嵁闆嗗悎銆傜煡閬揌ive濡備綍鍦℉adoop鐢熸佺郴缁熻繘琛屾暟鎹垎鏋愬伐浣溿(2)浼氫竴浜汼PSS modeler鍩虹搴旂敤锛岃繖閮ㄥ垎鎶鑳藉搴旀暟鎹缓妯″垎鏋愬笀銆(3)浣跨敤R璇█杩涜鏁版嵁闆嗙殑鍒涘缓鍜屾暟鎹殑绠＄悊绛夊伐浣;浼氫娇鐢≧璇█鏁版嵁鍙鍖鎿嶄綔锛岃瀛﹀憳瀛︿細濡備綍鐢≧...
绛旓細(1)鍙互铻嶅悎鏁版嵁銆(2)鏄撲簬鏀惰喘銆(3)鍙互寤虹珛浣滀笟娴佺▼銆7. 鈥滆蒋鈥濆疄鍔 鍏夋噦鎶鏈繕涓嶈锛鏁版嵁鍒嗘瀽甯堣繕鏈蹇呰鍏锋湁浠ヤ笅鍑犵鈥滆蒋鈥濇妧鏈細(1)寰堝己鐨勪氦娴佹墠鑳姐傚亣璁炬暟鎹垎鏋愬笀涓嶈兘灏嗚嚜宸辩殑鍒嗘瀽浣滅敤琛ㄨ揪娓呮锛岄偅涔堜粬鐨勫垎鏋愪綔鐢ㄥ皢涓鏂囦笉鍊笺(2)浜嗚В涓氬姟鍐呭銆傛垜浠涔犳暟鎹垎鏋愮殑缁堢┒鎰忓浘锛屽氨鏄綔涓氥傚洜姝わ紝...
绛旓細涓銆佸ù鐔熺殑涓氬姟鑳藉姏 鍙湁鍦ㄥ疄璺甸鍩熷仛杩囨暟鎹垎鏋愮殑宸ヤ綔锛屾墠浼氭槑鐧芥墍鏈夊垎鏋愮殑閲嶄腑涔嬮噸閮芥槸涓氬姟鐭ヨ瘑鏈韩銆備絾涓氬姟鐭ヨ瘑鐨勫涔犲拰鎺屾彙鏄渶瑕佷竴瀹氱殑鏃堕棿鍜岀粡楠岀殑绉疮锛屽煿鍏讳竴涓暟鎹笓瀹讹紝闇瑕佹椂闂村懆鏈熷緢闀匡紝杩滆繙瓒呰繃涓嬮潰鎵璇寸殑鍩烘湰鎶鑳姐傛暟鎹垎鏋愬笀鍏跺疄鏄箣浜庝笟鍔′笓瀹朵箣涓婄殑鏇存繁灞傛鐨勬濊冨拰鎬荤粨锛屽惁鍒欙紝璋佹寚瀵艰皝閮...
绛旓細锛1锛夋暟鎹垎鏋愭姤鍛婄被锛歁icrosoft Office杞欢绛夛紝濡傛灉杩瀍xcel琛ㄦ牸鍩烘湰鐨勫鐞嗘搷浣滈兘涓嶄細锛岃繛PPT鎶ュ憡閮戒笉浼氬仛锛岄偅鎴戝彧濂借绂绘暟鎹垎鏋愮殑宀椾綅杩樺樊鐨勫緢杩溿傜幇鍦ㄧ殑鏁版嵁鍛堢幇涓嶅啀鍗曞崟鍙槸琛ㄦ牸鐨勫舰寮忥紝鑰屾槸鏇村闇瑕佷互鍙鍖栧浘琛ㄥ幓灞曠ず浣犵殑鏁版嵁缁撴灉锛屽洜姝鏁版嵁鍙鍖杞欢灏变笉鑳藉皯锛孊DP涓汉鐗堛丒Charts绛夎繖浜涘繀澶囩殑锛屽氨鐪...
