各位看官一定在想怎樣才能成為一名合格的資料分析師呢?下面就是筆者的一點小建議。
只有在實踐領域做過資料分析的工作，才會明白所有分析的重中之重都是業務知識本身。但業務知識的學習和掌握是需要一定的時間和經驗的積累，培養乙個資料專家，需要時間週期很長，遠遠超過下面所說的基本技能。資料分析師其實是之於業務專家之上的更深層次的思考和總結，否則，誰指導誰都是個問題。
1，sql（structure query language).
這個技能學時大概約為20小時，參考**為：
2，r語言/python
這個是相對sql比較難的程式設計技能，在視覺化和模型上有著顯著的優勢。需要紮實的從基礎學起，耗費時間較久，而且需要系統學習。但是在想做入門資料分析師的時候，可以暫時考慮省去這個，但是python還是可以先學的。
參考資料：
3，excel
這個基本是基礎的基礎，而且很重要。僅次於sql，如果你是個菜鳥。恐怕最基本的在excel裡面處理資料的技能需要具備比如：去重複值，畫柱狀/餅狀/折線/圖，透視表等。基本視覺化的功能。雖然很多公司已經買了tableau視覺化工具，但是作為乙個基本技能，是必不可少的技能。最起碼，sql和excel兩個技能能讓你通過技術面試。
資料總是在那裡，它不會說話，你不僅要基於業務能力理解它，還要學會推演和分析，從中發現規律，迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素，形成自己獨特的見解，所謂心思縝密，滴水不漏，沒有思考邏輯沒有資料分析。要形成獨特的見解，則來自於個人不斷的學習和思考，這裡的學習更多的強調是跨領域和專業，思考則更多的強調養成思考的習慣。思考本身是一種實踐，它可以將你的知識更加系統化和深入化，資料分析一定程度上是用來驗證思路和啟發靈感的，「資料分析」從來不是「資料分析」本身，而是以「資料分析」為手段和表象，對業務的深刻理解、思考和判斷。
資料分析貫穿bit、資料、技術、業務整個鏈條，資料分析師將bit最終轉化成決策者理解的語言，跨越的流程很長，你需要面對不同的崗位，碰到不同的角色，採用不同的語言，表達你的要求和獲得你需要的東西，成為資料和業務的橋梁，沒有足夠的溝通能力很難。
這乙個就需要乙個廣泛的市場營銷知識，從市場營銷到產品運營或者是心理學。有一種學無止境的感覺，如果你是市場部的從業人員，那麼恭喜你，你需要補充的知識如何運用資料支撐你的理論，如何挖掘資料潛力等技能，利用資料工具**你的判斷。
想要成為資料分析師 需要具備哪些專業技能？
不知道各位對資料分析感興趣的小夥伴，有沒有發現乙個有趣的現象 一些具備專業技能的基層 中層職場人士，在提公升自己的資料分析技能後，往往能在今後的薪資談判過程中，佔據優勢地位 比如 資料分析技能 普通產品經理 增長產品經理 資料分析技能 普通運營經理 增長運營經理 資料分析技能 普通財會人員 專業理財...
資料分析師應該掌握的能力都有哪些？
現如今，大資料越來越流行了，可以說現在無論是什麼公司，都積累了大量的原始資料，資料的作用想必大家都是比較清楚的，而在這個資訊對稱的時代，資料分析師的工作將為公司指明發展的道路，在企業的地位備受重視。那麼資料分析師需要學習什麼知識呢？一般來說，需要學習資料庫 資料整理 懂設計 專業技能 提公升個人能力...
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