数据分析师需要学会哪些知识? 数据分析师需要具备哪些基础知识?
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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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而要想快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用的过程中，辅助算法以及行业知识的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。
在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。
数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。
1）具有业务敏感度，反应迅速，能够良好沟通；2）具有数据分析和数据仓库建模的项目实践经验；3）3年及以上数据分析经验，有互联网产品、运营分析经验；4）熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件，熟练运用Python，熟练使用
SQL、Hive等；5）本科或以上学历，数学、统计、计算机、运筹学等相关专业；那么对于正在入门阶段的同学们应该如何正确把握自己的学习方向呢？
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