数据分析师需要掌握哪些能力，需要做哪些准备 成为数据分析师需要具备哪些能力？
\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
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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
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\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
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\u4e1a\u52a1\u7406\u89e3
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\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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2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
参考链接：http://baike.baidu.com/link?url=b8z_U8-1Gmt6JEJ5ODauFQwSQvuU5atuQlnQLbNNGoecbrWZjmI8xr3FHek64x41jLZuydeYjTUM4QuI49JAGq#3
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。
基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
不管是什么行业的数据分析师，必须要掌握的技能是：
该行业的行业知识和经验，不能低于行业专家的平均水平
必须具有的数学知识，例如统计分析、数理统计、模糊数学、线性代数、建模方法等等
IT技术：数据库技术、大数据技术、离散数学算法。甚至是编程技术，例如C、Fortran、Java、falsh等
我曾经作为销售，在类似行当工作多年，一点点体会仅供参考。
-:(来自淘宝网的【京东藏宝斋】
近日，由中国软件网、海比研究联合中国软件行业协会应用软件产品云服务分会，发布了《2017年中国大数据可视化市场研究报告》。
东软凭借两款大数据可视化产品，在2017年中国大数据可视化市场份额排名中，位居第三，并成为收入增长最快的厂商，增长率超过100%！
不可否认，整合复杂数据的收集、分析和可视化，并从数据中获得价值，是未来的趋势。而对于目前企业最关心的大数据可视化，今后的一个基本需求趋势——让数据可视化不仅仅是可见，更要求可控。大数据可视化，是把数据分析的结果以图形化、图像化的方式展现，帮助人们理解复杂的数据，快速获得数据的价值。
在大数据秒级分析的基础上，东软的DataViz，在数据可视化领域不断突破。近百种数据可视化形式，GIS地图可视化、3D可视化，一组杂乱无序的业务数据，分分钟就能变成炫酷动图。
DataViz 定位敏捷BI，面向业务人员提供自助式数据探索与可视化分析服务。平台提供可视化接入数据源、可视化定义数据集、自助式可视化分析工具和交互式故事板等功能，旨在以自助式数据探索与可视化分析方式，帮助企业用户快速准确地洞悉数据背后隐藏的商业价值，让企业决策更“有据可依”。
DataViz 提供固定分辨率功能，可以按照大屏的尺寸进行精准的可视化布局和实现，并可以按照长边铺满等进行宽高适应。与此同时，DataViz可以自由设定背景图片、背景色等，提供实时效果预览，轻松在本地电脑即可制作大屏可视化仪表板，例如在大屏界面中，通过地图、折线图、柱状图、列表等图表，展现数据分析大屏。
我们置身于大数据时代，有效的利用大数据决定着我们未来，而大数据可视化工具，是您必不可少的工具。从大数据分析到大数据展现，这次，东软不仅拼实力，还拼颜值！
这个问题很难用几句话回答。
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