数据分析师需要学习什么？

数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述性统计相关的基本内容，有一定的公式计算能力就足够了，了解常用的统计模型算法更佳。

对于高级数据分析师来说，统计模型的知识是必备的能力，线性代数(主要是矩阵计算的知识)最好有所了解。

对于数据挖掘工程师来说，除了统计学，各种算法也需要熟练运用，对数学的要求最高。

所以，学数据分析不一定要数学很好。只要看你想往哪个方向发展，数据分析也有“文艺”的一面，尤其是女生，可以往文档写作方向发展。

2.分析工具

对于初级数据分析师，需要会玩Excel，熟练使用数据透视表和公式，VBA更佳。另外一定要学习一个统计分析工具，SPSS作为入门比较好。

对于高级数据分析师来说，使用分析工具是核心能力，VBA是基本必需品，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中一种，其他分析工具(如Matlab)视情况而定。

对于数据挖掘工程师来说...嗯，用Excel就够了，主要工作就是写代码。

3.程序设计语言

对于初级数据分析师来说，可以写SQL查询，必要的话写Hadoop和Hive查询，基本可以。

对于高级数据分析师来说，除了SQL，还需要学习Python，用于获取和处理数据，事半功倍。当然，其他编程语言也是可能的。

对于数据挖掘工程师来说，Hadoop必须熟悉，Python/Java/C++至少要熟悉一个，Shell必须会用...总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的核心能力。

4.商业理解

不夸张的说，业务理解是数据分析师一切工作的基础。数据的获取方案，指标的选取，甚至对最终结论的洞察，都取决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，做一些简单的图表，以及少量的洞察结论，对业务有基本的了解。

对于资深数据分析师来说，需要对业务有更深入的了解，能够根据数据提炼出有效的意见，对实际业务有帮助。

对于数据挖掘工程师来说，对业务有基本的了解就够了，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

一个优秀的数据分析师，业务能力是必备的。如果你之前已经非常熟悉一个行业，学习数据分析是非常正确的。刚毕业没有行业经验，可以慢慢培养，不用担心。

4.逻辑思维

这个能力我之前的文章提到的比较少，这次就单独拿出来了。

对于初级数据分析师来说，逻辑思维主要体现在数据分析过程中的每一步都是有目的的，知道自己需要使用什么手段，需要达到什么目标。

对于高级数据分析师来说，逻辑思维主要体现在构建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关系，知道每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来说，逻辑思维不仅体现在业务相关的分析工作中，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。

5.数据可视化

数据可视化的要求很高，但其实涵盖的范围很广。把数据图表放在一个PPT里也算是数据可视化，所以我觉得这是一个普遍需要的能力。

对于初级数据分析师来说，可以用Excel和PPT做基本的图表和报表，可以清晰的展示数据，达到目标。

对于资深数据分析师来说，需要探索更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需要制作简单或复杂的数据可视化内容，但又适合受众观看。

对于数据挖掘工程师来说，了解一些数据可视化工具，根据需要制作一些复杂的可视化图表是必要的，但通常不需要考虑太多的美化问题。

6.协调和沟通

对于初级数据分析师来说，了解业务、查找数据、解释报表都需要和不同部门的人打交道，所以沟通能力非常重要。

对于高级数据分析师来说，需要开始独立拿项目或者做一些与产品的合作，所以除了沟通能力，还需要一些项目协调能力。

对于数据挖掘工程师来说，与人沟通的技术方面比较多，业务方面相对较少，对沟通协调的要求相对较低。

7.快速学习

无论是做数据分析的哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力。数据分析领域有无穷无尽的内容需要学习，业务逻辑、行业知识、技术工具、分析框架，需要每个人都有一颗不忘学习的心。

快速学习非常重要。只有快速进入这个行业，才能抓住机遇，获得更多的经验和机会。如果想尽快进入数据分析行业，选择专业的大数据培训机构是个不错的选择。缩短学习周期，提高学习效率。时间就是金钱！