1樓：環球青藤
1、要熟練使用 excel
excel 可以進行各種資料的處理、統計分析和輔助決策操作，作為常用的資料處理和展現工具，資料分析師除了要熟練將資料用 excel 中的圖表展現出來，還需要掌握為生成的圖表做一系 列的格式設定的方法。
2、至少熟悉並精通一種資料探勘工具和語言
以r語言為例，r程式語言在資料分析與機器學習領域已經成為一款重要的工具。r 作為指令碼語言憑藉其良好的互動性和豐富的擴充套件包資源可以方便地解決大部分資料處理、變換、統計分析、視覺化的問題，並可以重現所有的細節。
3、撰寫報告的能力
在撰寫報告時，深入地思考，深入分析，邏輯嚴謹，結論有說服力，能提前**資料趨 勢，能從問題中引申出解決方案，提出有指導意義的分析建議，這些都是一名優秀的分析師所體現的特質。
4、要打好紮實的 sql 基礎
sql 基礎之所以重要，是因為資料分析師分析的資料大多都是從資料庫中提取而來的。有良好的 sql 功底並能熟悉使用，不僅能提取到需要的資料，還能大大提高工作效率。
2樓：環球網校職教**
資料分析師需要學習統計學、程式設計能力、資料庫、資料分析方法、資料分析工具等內容，還要熟練使用excel，至少熟悉並精通一種資料探勘工具和語言，具備撰寫報告的能力，還要具備紮實的sql基礎。
1、數學知識。
數學知識是資料分析師的基礎知識。對於初級資料分析師，瞭解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，瞭解常用統計模型演算法則是加分。
2、分析工具。
對於初級資料分析師，玩轉excel是必須的，資料透視表和公式使用必須熟練，vba是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，spss作為入門是比較好的。
對於高階資料分析師，使用分析工具是核心能力，vba基本必備，spss/sas/r至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如matlab）視情況而定。
3、程式語言。
對於初級資料分析師，會寫sql查詢，有需要的話寫寫hadoop和hive查詢，基本就ok了。對於高階資料分析師，除了sql以外，學習python是很有必要的，用來獲取和處理資料都是事半功倍。當然其他程式語言也是可以的。
資料分析師可從事：it系統分析師、資料科學家、運營分析師、資料工程師。
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資料分析師主要工作做什麼?
3樓：派可資料
資料分析是幹什麼的？
在企業裡收集資料、計算資料、提供資料給其他部門使用的。
資料分析有什麼用？
從工作流程的角度看，至少有5類分析經常做：
工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作開始前**型分析：**一下目前走勢，預計效果工作中的監控型分析：
監控指標走勢，發現問題工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策工作後的覆盤型分析：積累經驗，總結教訓。
請點選輸入**描述。
那資料分析是什麼的？
資料分析大體上分3步：
1：獲取資料。通過埋點獲取使用者行為資料，通過資料同步，打通內部各系統資料。以及做數倉建設，儲存資料。
2：計算資料。根據分析要求，提取所需要的資料，計算資料，做表。
3：解釋資料。解讀資料含義，推匯出一些對業務有用的結論。
那麼資料分析師主要做以上三點的工作嗎？
並不全是，這個在不同企業，情況不一樣。如果公司規模大的話，獲取資料經常是資料開發組完成的，他們的職位一般是「資料開發工程師」或者「大資料工程師」。解釋資料則是運營自己寫ppt做解讀，留給「資料分析師」的，其實就是中間的計算資料的一步。
有些公司（一般是做電商的），資料是直接從**、天貓、亞馬遜等平臺匯出的，然後基於這些資料做分析。有些公司（一般是傳統企業），資料是直接用的大型的bi產品，然後所有人基於bi產品匯出資料分析有些公司規模很小，就直接一個小組從資料埋點到數倉到提數全乾了。
請點選輸入**描述。
4樓：環球青藤
1、資料採集
資料採集的意義在於真正瞭解資料的原始相貌，包含資料發生的時間、條件、格局、內容、長度、約束條件等。這會幫助大資料分析師更有針對性的控制資料生產和採集過程，避免因為違反資料採集規矩導致的資料問題；一起，對資料採集邏輯的知道增加了資料分析師對資料的瞭解程度，尤其是資料中的反常變化。
2、資料存取
資料存取分為儲存和提取兩個部分。資料儲存，大資料分析師需求瞭解資料儲存內部的作業機制和流程，最核心在於，知道原始資料基礎上需求經過哪些加工處理，最終得到了怎樣的資料。
3、資料提取
大資料分析師首先需求具有資料提取才能。第一層是從單張資料庫中按條件提取資料的才能；第二層是把握跨庫表提取資料的才能；第三層是優化sql句子，經過優化巢狀、挑選的邏輯層次和遍歷次數等，減少個人時間糟蹋和系統資源消耗。
4、資料發掘
在這個階段，大資料分析師要把握，一是資料發掘、統計學、數學基本原理和知識；二是熟練運用一門資料發掘東西，python或r都是可選項；三是需求瞭解常用的資料發掘演算法以及每種演算法的使用場景和優劣差異點。
5、資料分析
6、資料視覺化
這部分，大資料分析師除遵循各公司統一標準原則外，具體形式還要根據實踐需求和場景而定。資料視覺化永久輔助於資料內容，有價值的資料包告才是關鍵。
5樓：品牌
什麼是資料分析師證書？
資料分析師具體是做什麼工作的?
6樓：職場百事通
您好 主要以您所設計的業務不同而不同。這裡分享一個別人的工作體驗。
本人18年7月份畢業，應用統計學，本科。第一份工作在南京某央企做資料分析師，主要業務是替公安做一些訂製化的資料分析，涉及業務都比較機密，這裡不再。找這份工作時候我的情況大概是這樣子的，考研失敗，沒有像樣的實習經歷，自學了一點機器學習的課程，工作城市選在南京。
自己當時的數學和概率論的底子還算紮實，但是實際工作經驗匱乏，能選擇的機會其實不多。加上自己對職業規劃沒有什麼概念，找到一份看上去對口的資料分析師工作，也沒有過多考慮。在正式入職之前，我開始看一些機器學習、資料分析的課程，包括西瓜書和統計學習方法大概也看了一遍。
第一份工作，出差很多，而且剛入職就被派去獨自去甲方現場完成專案，壓力真的很大。然後工作之餘開始努力學習，當時自己的職業目標是演算法工程師，因為覺得自己數學還行而且掙錢很多。於是開始照著演算法工程師的技能需求開始瘋狂學習。
看過的課程大概有python、計算機網路、機器學習、資料結構、大資料、自然語言處理，當然並不是每一門都看的很深入。期間自己也參加過天池和kaggle的一些資料科學競賽，主要是為了學習如何建模。然而，由於工作中能用到的實在有限，而且更主要的是沒有專業的團隊帶領。
因為這份工作基本都是在客戶現場待著，就一兩個同事，所有工作中遇到的問題和成長都得靠自己不斷學習，總體來說還是沒什麼成長。考慮到這個行業的壁壘和自己以後的發展，我決定邁入網際網路金融行業，於是2023年9月底辭職，去到了魔都上海。
資料分析師主要是做什麼工作的
7樓：cda資料分析師
資料分析師工作的流程簡單分為兩部分，第一部分就是獲取資料，第二部分就是對資料進行處理。那麼怎麼獲得資料呢？首先，我們要知道，獲取相關的資料，是資料分析的前提。
每個企業，都有自己的一套儲存機制。因此，基礎的sql語言是必須的。具備基本sql基礎，再學習下其中細節的語法，基本就可以到很多資料了。
當每個需求明確以後，都要根據需要，把相關的資料獲取到，做基礎資料。
獲得了資料以後，才能夠進行資料處理工作。獲取資料，把資料處理成自己想要的東西，是一個關鍵點。很多時候，有了資料不是完成，而是分析的開始。
資料分析師最重要的工作就是把資料根據需求處理好，只有資料跟需求結合起來，才能發揮資料的價值，看到需求的問題和本質所在。如果連資料都沒處理好，何談從資料中發現問題呢？
就目前而言，大資料日益成為研究行業的重要研究目標。面對其高資料量、多維度與異構化的特點，以及分析方法思路的擴充套件，傳統統計工具已經難以應對。所以我們要使用專業的資料分析軟體。
資料分析工具都有excel、spss、sas等工具。excel、spss、sas 這三者對於資料分析師來說並不陌生。但是這三種資料分析工具應對的資料分析的場景並不是相同的，一般來說，spss 輕量、易於使用，但功能相對較少，適合常規基本統計分析。
而spss和sas作為商業統計軟體，提供研究常用的經典統計分析處理。由於sas 功能豐富而強大，且支援程式設計擴充套件其分析能力，適合複雜與高要求的統計性分析。
8樓：品牌
什麼是資料分析師證書？
9樓：西線大資料培訓
資料分析通過談論資料來像他們的公司傳遞價值，用資料來回答問題，交流結果來幫助做商業決策。資料分析師的一般工作包括資料清洗，執行分析和資料視覺化。
取決於行業，資料分析師可能有不同的頭銜（比如：商業分析師，商業智慧分析師，業務/運營分析師，資料分析師）不管頭銜是什麼，資料分析師是一個能適應不同角色和團隊的多面手以幫助別人做出更好的資料驅動的決策。
深度解析資料分析師。
資料分析師擁有把傳統的商業方式轉換成資料驅動的商業方式的潛質。雖然資料分析師是資料廣泛領域的入門水平，但不是說所有的分析師都是低水平的。資料分析師不僅僅精通技術工具，還是高效的交流者，他們對於那些把技術團隊和商業團隊隔離的公司是至關重要的。
他們的核心職責是幫助其他人追蹤進展，和優化目標。市場人員如何使用分析的資料取幫助他們安排下一次活動？銷售人員如何衡量哪種型別人群能更好的爭取？
ceo如何更好的理解最最近公司發展背後潛在原因？這些問題就需要資料分析師通過資料分析和呈現結果來給答案。他們從事的這些和資料打交道的複雜工作能夠為他們所在的組織貢獻價值。
一個高效的資料分析師能夠在商業決策的時候摒棄臆想和猜測，並且幫助整個組織快速成長。資料分析師必須是一個橫跨在不同團隊中的有效橋樑。通過分析新的資料，綜合不同的報告，翻譯整體的產出。
反過來，這也能幫助組織對於自身的發展時刻保持警覺。
公司的不同需求決定了資料分析師的技能要求，但是下面這些應該是通用的：
清洗和組織未加工的資料。
使用描述性統計來得到資料的全域性檢視。
分析在資料中發現的有趣趨勢。
建立資料視覺化和儀表盤來幫助公司解讀說明和使用資料做決策。
呈現針對商業客戶或者內部團隊的科學分析的結果。
資料分析師對公司科技和分科技的兩面都帶來了重大的價值。不管是進行探索性的分析還是解讀經營狀況的儀表盤。分析師都促進了團隊之間更緊密的連線。
給資料分析師的幾點建議,給資料分析師的幾點建議
資料分析可分為兩類 一種偏向產品和運營，更加註重業務，主要工作包括日常業務的異常監控 客戶和市場研究 參與產品開發 建立資料模型提升運營效率等 另一種則更注重資料探勘技術，門檻較高，需要紮實的演算法能力和 能力。總結了 路人甲大神的說法 資料分析的行業分類 1 網際網路行業是資料分析應用最廣的行業，...
資料分析師工資多少，資料分析師工資收入多少
目前這個職業挺火的，待遇也不錯，不過還是得看自己的造化吧，學得好運用得好自然可以過五關斬六將進到好公司，如果學得一般，那就很劣勢了，畢竟人才蜂擁，我們無法保證自己可以找到一份好工作，在大資料工程師前景的道路上，你是選擇永遠呆著資料分析助理或初級資料分析師領域，還是向上走，走到高階資料分析師 資深資料...
資料分析師有哪些要求
簡單提出四點要求 1 理論知識要寬泛，涉及數學 市場和技術。專要求及對屬資料敏感，包括統計知識 市場研究 模型原理等。2 常規分析工具的使用，包括資料庫 資料探勘 統計分析工具，常用辦公軟體 excel 思維導圖 等等。3 有一定的業務理解能力，能理解業務背後的商業邏輯。因為只有理解了商業問題，才能...