09月22日, 2014 134次
数据分析师需要学习以下几个方面的课程： （1）数据管理。 a、数据获取。 企业需求:数据库访问、外部数据文件读入 案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。 b、数据管理。 企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。 案例分析:使用银行信用违约信息文件spss相应过程。 1）数据的选择、合并与拆分、检查异常值。 2）新变量生成，SPSS函数。 3）使用SPSS变换数据结构——转置和重组。 4）常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。 c、数据探索和报表呈现。 企业需求:对企业级数据进行探索，主要涉及图形的使用。spss报表输出。 案例分析:企业绩效文件，如何生成美观清晰的报告。 1）制作报表前对变量的检查 2）制作报表的中对不同类型的数据处理 3） 报表生成功能与其他选项的区别 （2）数据处理 a、相关与差异分析。 案例分析:产品合格率的相关与差异分析。 b、线性预测。 企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。 案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。 c、因子分析。 企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资 案例分析:客户购买力信息研究。 d、聚类分析。 企业需求: 需要了解购买产品的客户信息 案例分析:客户购买力信息研究 e、bootstrap。 案例分析: bootstrap抽样。 （3）SPSS代码 SPSS代码应用
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要熟练使用 Excel、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言、撰写报告的能力、要打好扎实的 SQL 基础。1、要熟练使用 ExcelExcel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具，数据分析师除了要熟练将数据用 Excel 中的图表展现出来，还需要掌握为生成的图表做一系 列的格式设置的方法。2、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言以R语言为例，R编程语言在数据分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。R 作为脚本语言凭借其良好的互动性和丰富的扩展包资源可以方便地解决大部分数据处理、变换、统计分析、可视化的问题，并可以重现所有的细节。3、撰写报告的能力在撰写报告时，深入地思考，深入分析，逻辑严谨，结论有说服力，能提前预测数据趋 势，能从问题中引申出解决方案，提出有指导意义的分析建议，这些都是一名优秀的分析师所体现的特质。4、要打好扎实的 SQL 基础SQL 基础之所以重要，是因为数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取而来的。有良好的 SQL 功底并能熟悉使用，不仅能提取到需要的数据，还能大大提高工作效率。注意：1、与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。2、就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
数据分析师要学会Excel、掌握SQL Server或者Oracle的SQL语句、掌握可视化工具。首先是Excel，貌似这个很简单，其实未必。Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图、Column chart、Bar chart、Area chart、饼图、雷达图、Combo char、散点图、Win Loss图等，而且能实现更高级的功能。包括透视表（类似于BI的多维分析模型Cube），以及Vlookup等复杂函数，处理100万条以内的数据没有大问题。最后，很多更高级的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的开发工具。掌握SQL Server或者Oracle的SQL语句，虽然你是业务分析师，但如果取数据能少依赖于IT人员和IT工具（比如BI的多维分析模型，有时候并不能获取你想要的数据），对于做业务分析，无疑是如虎添翼，我曾经见过华为的会计能写七层嵌套的SQL语句，很吃惊。包括join、group by、order by、distinct、sum、count、average，各种统计函数等。掌握可视化工具，比如BI，如Cognos、Tableau、FineBI等，具体看企业用什么工具，像我之前用的是FineBI。这些工具做可视化非常方便，特别是分析报告能含这些图，一定会吸引高层领导的眼球，一目了然了解，洞察业务的本质。另外，作为专业的分析师，用多维分析模型Cube能够方便地自定义报表，效率大大提升。
1、Excel作为数据分析师，Excel是必备技能。Excel 是经过检验的可靠的数据分析工具，它广泛存在，非程序人员也能便捷操作，所以大多数企业即使也使用其他工具，但 Excel 工具还是他们的不二选择。2、统计学统计学同样是数据分析师的必备技能之一，你只有学好了统计学才能谈得上数据分析。统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。如果你想成为一名出色的数据分析师，那么你就必须要会统计学。3、SQLsql是所有数据库查询的语言，sql非常容易入手。针对不同的数据库，如mysql、sqlserver、oracle等，sql语法会有所不同，但是总体上大同小异，只是细微处的差别。而且如果你有数据库基础的话，只需要找些sql查询的习题来做一下，就会很快的得到提高。4、行业知识对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。而且业务学习没有捷径。这一部分也没有什么书可以看的了，基本都靠搜索，总结，思考，再搜索，总结，思考。
数据分析师要学会数据分析思维、编代码、懂数据库、统计、数据、机器学习等技能。1、数据分析思维作为一名数据科学家需要很挑剔，并且善于发现他人会遗漏的东西。那么我们应该如何做到像数据科学家一样思考呢？梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。2、编代码如果希望拥有专业水准的话，从编程基础到端到端的开发，一些技术的语言，比如R、Python、和一些商业软件的SAS、SPSS等，以及深入的交互式学习，这些你至少精通几门，其他懂一些最好。3、懂数据库数据分析大多应用实际。企业数据常常被保存在MySQL、Oracle、Postgres、MonogoDB、Cassandra等数据库中，所以这些数据库你要了解甚至懂。4、统计、数据、机器学习关于数学知识，大学课堂会学过一部分，如果是数学科学类的专业会学得更精深。如果这一部分你需要弥补一下充充电，可汗学院、麻省理工都有相关的开放课程。关于统计学知识，推荐去udacity，openintro上系统的学习，统计还是需要一定思维的锻炼的。
数据分析师要学会数据分析思维、编代码、懂数据库、统计、数据、等技能，还要懂业务、懂管理等。而且作为数据分析师，Excel是必备技能。个人以为要成为一名优秀的数据分析师，除了应具备专业知识外，成熟的人格、宽泛的视野也是必须要具备的。
数据分析师要学：数学知识、分析工具、编程语言。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。
1、R语言也好，Python语言也好，学习一门新的编程语言我曾见到有同学同时学习R语言和Python语言，最后落得两手空空。这种做法是很致命的。你一定要沉下心来专攻一门。鉴于这两种语言都是开放源代码工具，所以在公司里都有广泛运用。Python被公认为最简单的编程语言，而R语言一直都是最受青睐的统计工具。学习哪一门的决定权在你，因为两个同等出色。推荐课程：学习Codecademy上的Python语言课程；学习DataCamp上的R语言课程。PS：推荐R语言和Python入门课程《Python入门：数据挖掘实战》、《R语言入门》。2、学习统计学和数学统计学的内容全都是关于假设和数列，然而没有统计学和数学的知识你很难深入到数据行业里，这是数据科学家的重中之重。如果你不擅长数学，那现在是时候走出困境了。面对深奥的统计、几何和概率领域知识时，一定不要惊慌。可汗学院（Khan Academy）、Udacity等站点上都有很多优质的统计学课程。下载APP，现在就能开始学习。推荐课程：Udacity上的推论统计学和描述统计学课程；可汗学院（Khan Academy）上的几何课程。
数据分析师要学：1，业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。2、管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。3、分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。4、工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。5、设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
需要学习的内容主要分为三大类，即：编程语言、数据处理平台和数据库，其余的还有一些组件、插件等。要熟悉NoSQL数据库(mongodb、redis)，能够完成数据库的配置和优化;熟悉Hadoop相关生态系统，包括不限于HDFS、Hbase、ZooKeeper、spark、yarn、hive等。
首先是知识的积累，数据分析师需要对数据有敏锐的把控和筛选能力，所以各种门类的书都要多看。同时还需要运用计算机和各种工具 automate 数据处理的过程，就是excel、spss等软件要掌握。
数据营销师入门必会：1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。数据分析师工作职责：（1）互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。（2）与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。（3）就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。（4）此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
要学习Python、R、SAS等编程工具；对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；；分布式存储HDOOP需要简单了解；云计算的技术作为了解就可以了；数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划；大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具；。可以到天池大赛上去看一些案例，自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了，九道门之类的，如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定，或者让老师带你，像我就是进到决明后由赵强老师带了半年，现在基本上已经能熟练的搞这一套了。
数据分析师需要学习以下几个方面的课程：（1）数据管理。a、数据获取。企业需求:数据库访问、外部数据文件读入案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。b、数据管理。企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。案例分析:使用银行信用违约信息文件spss相应过程。1）数据的选择、合并与拆分、检查异常值。2）新变量生成，SPSS函数。3）使用SPSS变换数据结构——转置和重组。4）常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。c、数据探索和报表呈现。企业需求:对企业级数据进行探索，主要涉及图形的使用。spss报表输出。案例分析:企业绩效文件，如何生成美观清晰的报告。1）制作报表前对变量的检查2）制作报表的中对不同类型的数据处理3） 报表生成功能与其他选项的区别（2）数据处理a、相关与差异分析。案例分析:产品合格率的相关与差异分析。b、线性预测。企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。c、因子分析。企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资案例分析:客户购买力信息研究。d、聚类分析。企业需求: 需要了解购买产品的客户信息案例分析:客户购买力信息研究e、bootstrap。案例分析: bootstrap抽样。（3）SPSS代码SPSS代码应用
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。
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。
：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
要学习Python、R、SAS等编程工具；对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；；分布式存储HDOOP需要简单了解；云计算的技术作为了解就可以了；数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划；大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具；。可以到天池大赛上去看一些案例，自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了，九道门之类的，如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定，或者让老师带你，像我就是进到决明后由老师带了半年，现在基本上已经能熟练的搞这一套了。