数据分析师需要掌握哪些技能
发布时间：2021-06-01 14:04:09 已帮助：117人 来源：北京AAA教育
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。尽管有部分数据可以通过报表等其他途径获得，但绝大多数的数据仍需要通过自己写SQL语句。
创建分析型数据库比精通多种算法更为重要。
如何创建分析基础是数据分析师需要培养的最重要技能之一。将事务性数据转换为可以分析的数据，需要真正了解我们正在处理的业务。这一点，加上批判性思维，是正确界定问题的基础。
数据分析师经常需要target来训练他的模型，但是事务性数据库通常没有准备好target。数据分析师必须明确客户何时需要放弃服务,以便创建客户流失模型。并且需要定义什么是不良付款行为，即使难以预测到。创建目标和分析数据一致性并不是那么容易，它需要一个长期的调查过程。
事实上，数据分析的价值远大于将数据输入模型并评估性能指标的即插即用过程。同时对专业业务的理解和分析是做好一组数据分析的关键因素！
要熟练使用Excel
Excel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，如：系列格式美化、三维格式美化，以及坐标轴和网格线设置等，图表可以与函数或宏等功能一起联用，制作出模拟图表或带有交互效果的高级图表，比如在中国地图上标注各省的人口分布等，实现这些能得到更好地数据分析和查看效果。
Excel里面自带的数据分析功能，很大程度上能完成专业统计软件（R、SPSS、SAS、Matlab）的数据分析工作，这其中包括描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。熟悉使用Excel的各项功能对一名优秀的数据分析师来说非常重要。
要有统计学基础
统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学，其中的理论及依据就是数据分析的理论和依据。统计学是数据分析的理论基础，可以使数据分析更加系统化，以系统的数据科学作为数据分析的指导，才会更好地为数据分析服务。
没有统计学基础的分析师的职业发展之路不会长远，因为其在工作中可能会常常遇到不知道该用什么方法找寻数据规律的瓶颈，因此掌握数据分析的统计学基础知识是成为一名优秀数据分析师的基础，这也是在招聘数据分析师岗位时要求应聘者具有统计学知识的原因。当然，如果不是统计或数学专业，分析师还可以通过自学统计学相关书籍的方法学习。
统计学知识主要包含：用于集中趋势分析的平均数、中数、众数；用于离中趋势分析的全距、四分差、平均差、方差、标准差；研究现象之间是否存在某种依存关系的相关分析；确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的回归分析；揭示同一个变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系的关联分析、R-Q型因子分析；研究从变量群中提取共性因子的因子分析；用于两个及以上样本均数差别的显著性检验的方差分析；概率及分布、参数估计、假设检验等经典统计学内容。
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。
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包可以直接使用。
因此，掌握R语言可以提高整体的生产力。然而，要成为一名优秀的数据分析师，仅学会使用一门语言远远不够，还需要修改数据挖掘语言的程序包或模型，因为现有的程序包或模型有局限性，在前期数据处理上还是不够自由，如异常值的处理、变量处理等，而自己写代码编程也可以根据自己的需求进行编写，实现更多的个性化需求。
一名优秀的数据分析师，还应该主动熟悉业务。
以游戏机构为例，如果不熟悉游戏产品制作流程、系统架构、基本运营思路，不知道游戏玩家的基本游戏行为和情感诉求，那么数据分析工作就相当于空中楼阁，所以要多了解策划人员的游戏设计理念、运营人员的版本计划，抓住一切机会多观察和学习其工作思路和方法，并参与其具体的实施过程，这样才能逐步积累真正的游戏业务经验。
现实情况中很多数据分析师都没有这样的经历，也就没有相关的经验积累，所以他们大多数的工作产出主要是一些非产品相关的平台数据分析内容和结论；当然，笔者相信并非他们不愿意去积累，而是受限于企业中的一些机制，比如大多数数据分析师是在技术部门或平台部门，而非具体的产品部门，少有切实深入到业务现场的机会。
在这种环境下，更需要自己主动去了解业务，多主动和产品部门联系，若脱离行业认知和业务背景，即使有很好的统计学功底，分析的结果也往往只能停留在数据解读层面，甚至出现因为不了解业务背景而使结论错误的情况。
从另外一个角度来说，懂业务也是数据敏感的体现，不懂业务的数据分析师，看到的只是一个数字。反之，懂业务的数据分析师，则看到的不仅仅是数字，他明白这个数字代表什么意义，更能针对数据分析结论提出有针对性的建议，对产品或者企业来说都是非常有价值的。
懂业务是做数据分析师的基本要求，这种观点对任何其他行业也是一样的道理。优秀的分析师不仅要懂业务，而且要非常熟悉业务。
撰写报告的能力对成为一名优秀的分析师来说也非常重要。
即便有严谨的分析思路和有价值的数据资料，如果不能将其写成报告，或者写的报告未能准确清楚地表达出数据中隐含的规律，那数据的价值将大打折扣。一份好的分析报告，数据资料是功底，报告的框架是支柱，报告的格式是军装，独特见解是亮点，预测方法是刀枪，正确的判断是见证。
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。
除了以上的硬实力，数据敏感力、逻辑思维能力、归纳能力、批判性思维能力、交流沟通能力、责任力这些软性的技能也是优秀分析师必须具备的素质。另外，如果分析师能站在更高的角度思考问题，有管理者的思维，则能在众多分析师中能脱颖而出。
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