数据分析师必备技能

数据分析小白不可怕，找不到学习方向才可怕。已经到了数据分析的大门口了，却不知道怎么开门。

当然，不会开门是很正常的，不然，社会就不需要老师了。小编今天就为大家罗列了数据分析师必备的十项技能。

1、统计

统计作为数据分析的基石，自然是每个数据分析师不可或缺的一项技能。统计方法包括定量方法、决策分析、数据库原理、预测分析、数据管理、优化、大数据分析以及数据挖掘等。

2、数据可视化工具

（1）Excel

Excel是一款常用的数据显示工具。Excel中的数据分析功能非常强大，它包括描述统计、相关系数、概率分布、均值估计、线性、非线性回归、多元回归分析以及时间序列等功能。普通的数据分析人员掌握Excel这一类简单的可视化工具足矣。

（2）专业的可视化软件

D3.js、HighCharts、Tableau和PowerBI等都是专业的可视化工具。如果，你想要成为专业的数据分析师，你必须掌握其中的一种或者几种。

（3）Python

学习过Python的人都知道，Python中有很多用于可视化的第三方库，例如matplotlib、seaborn、plotly、Boken、pyecharts等。这些可视化库具有其优势，并已在实际应用中广泛使用。

3、大数据处理框架

如果你想成为大数据分析师，那么你一定要学会大数据框架的基础知识。大数据处理框架可以用于计算大数据系统的数据。

4，数据库

一些数据分析人员会专门清理数据。但如果你想出类拔萃，你就需要掌握每种算法的精髓——数据库基础。SQL是数据库中的核心技术。MySQL、SQL Server和Oracle是使用最广泛的数据库。

5，数据仓库

数据仓库在数据分析中起到至关重要的作用。它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的数据集，可反映历史变化。数据仓库具有集成，稳定，高质量的优势。基于数据仓库进行数据分析可以保证数据质量和数据完整性。

6，人工智能

从严格意义上讲，人工智能和数据分析师完全两种概念，不属于同一领域。因此，大数据分析科学家需要此技能。如果你是新手，这一块就可以先放一放。

人工智能所涵盖的知识过于广泛和深入，因此最好采用基于问题的学习方法。首先，选择问题。然后，找到解决问题的资源，并进一步了解解决问题过程中遇到的名词和知识。

7，机器学习

机器学习是人工智能的一个分支，它可以自动分析数据并从中获取规则，并使用规则来预测未知数据。它已被广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、搜索引擎、医学诊断、证券市场分析等领域。

8，数据挖掘技巧

操作数据挖掘软件是数据分析师的必备技能之一。它是大多数商业智能计划的核心应用程序，数据挖掘软件可以帮助您从大量数据中发现见解。主要包括分类算法，聚类算法，相关性分析，连接分析等，是必须掌握的数据挖掘基本算法的研究。

9.编程语言

精通编程语言可以使数据分析工作更加灵活。编程语言适用于所有类型的数据。大多数新奇的仪表板都可以通过代码或绘图软件来实现。

（1）R语言

R是一种开源并且免费的编程语言，其图形功能非常强大。如果你想要对海量的数据进行统计分析，R一定是最好的选择。

（2）Python语言

如果你想要在GPU上进行NLP或密集的神经网络处理，选择Python会更好。

（3）Java或Scala

如果你想要的得到一个面向生产的数据流解决方案，最好选择Java或者Scala。

10.撰写报告

编写数据分析报告是对数据分析的总结和介绍。报告内容必须完成呈现数据分析的原因、过程、结果和建议，供决策者参考。另外，我们在写报告时，切记不要只写数据结果，还应该写上明确的结论。

举个例子。如果你在结论里写：“如果采用A方案进行，获客增加的概率将提升30%；采用B方案，获客增加的概率将提升50%”。

那么，我建议你在后面补充一句：“建议采用B方案，理由是获客更加快速”或者写“建议采用A方案，因为B方案虽然获客快，但不利于长远发展。”等总结性言论。

写在最后

当然，除了以上数据分析师必备技能外，数据敏感度、逻辑思维能力、归纳能力、批判性思维能力以及沟通能力等软技能也是一个优秀数据分析师的必备技能。

建议数据分析师们或者想转行从事数据分析师工作的小伙伴们，能够在日常工作中，对自己的工作内容多一些总结，并且多锻炼自己的专业技能。专业技能对于个人成长来说，不仅能使我们的工作更顺手，做事更游刃有余，更重要的是，它还能使我们职场晋升更稳定，薪资增长更快速。