来源：南宁达内IT教育培训学校      发布时间：2022/11/17 13:44:53

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　　数据分析师的能力体系

　　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)zui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zui高的。

　　数学知识方面，还没有到达到数据挖掘工程师的级别，需要的就是算法的重新整理和熟练使用;

　　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。

　　对于数据挖掘工程师……嗯，会用用Excel就行了，主要工作要靠写代码来解决呢。

　　初级水平啊，VBA和R，另外SPSS和SAS的工具，zui好配置。

　　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。

　　对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言是数据挖掘工程师的zui核心能力了。

　　SQL和Python，努力的方向，两年没有学习shell了，搭载Linux系统很有必要。

　　业务理解

　　业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至zui终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

　　对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。

　　对于数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。

　　对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

　　逻辑思维

　　这项能力在我之前的文章中提的比较少，这次单独拿出来说一下。

　　对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。

　　对于数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。

　　对于数据挖掘工程师，逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是zui高的。

　　数据可视化

　　数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化，所以我认为这是一项普遍需要的能力。

　　对于初级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。

　　对于数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

　　对于数据挖掘工程师，了解一些数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题。

　　协调沟通

　　对于初级数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力很重要。

　　对于数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

　　对于数据挖掘工程师，和人沟通技术方面内容偏多，业务方面相对少一些，对沟通协调的要求也相对低一些。

　　学习

　　无论做数据分析的哪个方向，初级还是，都需要有学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。

　　 

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