学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容,还要熟练使用 Excel,至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言,具备撰写报告的能力,还要具备扎实的SQL基础。
1、数学知识
数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分。
对于高级数据分析师,统计模型相关知识是必备能力,线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师,除了统计学以外,各类算法也需要熟练使用,对数学的要求是最高的。
2、分析工具
对于初级数据分析师,玩转Excel是必须的,数据透视表和公式使用必须熟练,VBA是加分。另外,还要学会一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。
对于高级数据分析师,使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。
3、编程语言
对于初级数据分析师,会写SQL查询,有需要的话写写Hadoop和Hive查询,基本就OK了。对于高级数据分析师,除了SQL以外,学习Python是很有必要的,用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
数据分析师的发展前景在现在这个信息爆炸的时代,每分每秒都在产生大量的数据,数据分析师能够在海量的数据中使企业清晰的了解到目前的现状与竞争环境,并且充分利用数据带来的价值,为企业进行风险评判与决策支持。通过数据分析和展现,呈献给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的有价值的报告。所以,数据分析师绝不是简单IT人员,而是可以参与制定企业发展决策的核心人物。