成为一名数据分析师,需要具备哪些基本知识?

2024-11-10 08:22:32
推荐回答(5个)
回答1:

一、 办公软件
1) 熟练使用excel, Access,Visio等MS Office办公软件,可以制作相关的原型; (MS即microsoft微软,MS Office 是微软提供的系列软件,Word, Excel, PowerPoint, Access, OutLook,Publisher,InfoPath这7个办公软件中,常用的是前4个。) 2) 重点掌握EXCEL表,会使用高级功能,能快速制作报表,熟练使用EXCEL VBA;

二、 数据分析软件及方法
1)熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件,熟悉各种网站分析软件的应用,如Google Analytics 、百度统计、Omniture等;
2)具备相关数据分析软件的使用经验SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……
3)至少精通使用IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常见数据挖掘软件中的一个进行数据挖掘的 开发工作;
4)熟练使用至少一种网站流量分析工具(Google Analytics、Webtrends、百度统计等),并掌握分析工具的部署、配置优化和权限管理;
5)精通一种或多种数据挖掘算法(如聚类、回归、决策树等); 6)熟悉维基编辑者优先; 7)使用软件的要求;
(7.1)掌握数据分析、挖掘方法,具备使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具处理和分析较大量级数据的能力;
(7.2)能够综合使用各种数理统计、数据分析、制表绘图等软件进行图表、图像以及文字处理;
(7.3)掌握常用的数据统计、分析方法,有敏锐的洞察力和数据感觉,优秀的数据分析能力;
(7.4)能够综合使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘、制表绘图等软件进行具有基本数据美感的图表、图像以及文字处理 。
三、 数据库语言
1)熟悉Linux操作系统及至少一种脚本语言(Shell/Perl/Python);
2)熟练掌握C/C++/Java中的一种,有分布式平台(如Hadoop)开发经验者优先; 3)熟悉数据库原理及SQL基本操作;
(3.1)了解Mysql,postgresql,sql server等数据库原理,熟悉SQL,具备很强的学习能力,写过程序,会perl,python等脚本语言者优先; (3.2)熟练应用mysql的select,update等sql语句; 4)熟悉sql server或其他主流数据库,熟悉olap原理; 5)熟悉Oracle或其他大型数据库。
四、 思维能力等方面
1)具备良好的行业分析、判断能力、及文字表达能力;
2)沟通、协调能力强,有较高的数据敏感性及分析报告写作能力; 3)理解网站运营的常识,能从问题中引申出解决方案,提供设计改进建议;
4)具有良好经济学、统计学及相关领域的理论基础,熟悉数理统计、数据分析或市场研究的工作方法,具有较强的数据分析能力;
5)熟悉数据分析与数理统计理论,具有相关课程研修经历。
五、 其他要求
1)较强的英文听说读写能力,英语6级以上;
2)文笔良好;
3)了解seo,sem优先;
4)知识要求:同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识;英语四级或以上、熟悉指标英文名称;具备互联网产品设计知识;
5)具有深厚的数据分析、数据挖掘理论知识,深入了解相关技术;能熟练使用至少一种统计分析或数据挖掘工具。

回答2:

回答3:

:学习数据分析师之前,你必须清楚自己想要达成什么目标。也就是说,你想通过这门技术来解决哪些问题或实现什么计划。有了这个目标,你才能清晰地开展自己的学习规划,并且明确它的知识体系。只有明确的目标导向,学习必备也是最有用的那部分

回答4:

还是看等级的,如果只是,CDA Level Ⅰ业务数据分析师,需要掌握概率论和统计理论基础,能够熟练运用 Excel、SQL、SPSS、Python 等一门专业分析软件,有良好的商业理解能力,能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析, 并得出逻辑清晰的业务报告

回答5:

小编觉得,学习数据分析,一是要打下坚实的基础,才能屹立于专业之上,不被人看轻;二是根据企业的招聘技能要求情况,有的放矢。为此,小编给出以下建议,希望能帮到你。
(1)SQL数据库的基本操作,会基本的数据管理
(2)会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
(3)会用脚本语言进行数据分析,Python or R
(4)有获取外部数据的能力,如爬虫
(5)会基本的数据可视化技能,能撰写数据报告
(6)熟悉常用的数据挖掘算法:回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等。