数据分析师需要学什么入门数据分析师应该掌握哪些技能数据

诊断器具
对于初级数据分析师来说，玩SQL是必要的。同时要熟悉Excel透视表和公式的使用，VBA是加分项。另外，我们要学习一个统计分析工具，SAS就是一个很好的入门。对于高级数据分析师来说，使用分析工具是核心能力，VBA必不可少，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中一种，其他分析工具视情况而定。
程序设计语言
编程能力是初级数据分析师和数据科学家的分水岭:数据挖掘、BI、Python和可视化报表都需要编程。
数据分析领域最流行的两种语言是R和Python。说到调用各种统计函数和工具，R无疑有优势。然而，大量数据的处理能力不足，学习曲线陡峭。Python具有很强的适用性，可以编写分析过程的脚本。因此，如果你想在这个领域发展，学习Python是相当必要的。用来获取和处理数据是事半功倍的。
当然，其他编程语言也需要掌握。要有独立将数据转化为自己使用的能力，SQL是最基本的。您必须能够用SQL查询数据，并编写程序来快速分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。您还可以使用探索性分析技能、优化、模拟、机器学习、数据挖掘、建模等。

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商业理解
业务理解是数据分析师所有工作的基础。数据采集方案、指标选择，甚至最终结论的洞察，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来说，主要工作是提取数据，制作一些简单的图表，并画出一些见解，所以对业务有一个基本的了解就足够了。对于高级数据分析师来说，需要对业务有深刻的理解，能够基于数据提取出有效的意见，能够对实际业务有所帮助。对于数据挖掘工程师来说，对业务有一个基本的了解就足够了，关键是发挥自己的技术能力。
逻辑思维
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有目的，知道自己需要使用什么手段，想要达到什么目标。对于资深数据分析师来说，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，了解每一个指标变化的前因后果，这些都会给业务带来影响。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上，还包括算法逻辑、程序逻辑等等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

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数据可视化
数据可视化是常用的分析技术之一，其主要目的是通过图形手段清晰有效地传达和交流信息。听起来很高，但实际上涵盖的范围很广。将数据图表放在PPT中也可以视为数据可视化。
对于初级数据分析师来说，他们可以用Excel和PPT制作基本的图表和报表，并清晰地显示数据，从而达到目的。对于稍微高级一点的数据分析师来说，需要使用更有效的Data visualization Tools，根据实际需求制作出适合观众观看的简单或复杂的数据可视化内容。其中，应用最广泛的主要公司模式有:
Tableau:易于使用，特别适合处理大数据操作中使用的庞大而快速的数据集。
Qlikview:除了数据可视化功能，Qlikview还提供了强大的分析型企业报表功能。它通常与其姊妹软件包Qliksense一起使用，后者用于发现和处理数据。
FusionCharts:是一个基于Java Script的图表和可视化软件包，可以生成90种不同的图表类型，具有很大的灵活性。