分析師的5個方法

Ⅰ 數據分析師必須具備的五個習慣!

1：堅持項目的高標准，比別人多走幾步，盡力而為

剖析思維使高績效數據剖析師與低績效數據剖析師區分開。成功的數據剖析師可認為他們交給的任何項目供給滿足的質量“腦力勞動”。所謂“大腦時刻”，是指致力於剖析問題解決的無攪擾時刻。

2：細分，直到能夠落地

成功的剖析師歷來不會平均地工作。每次看到數據剖析平均值時，他們都會認為工作中是否存在潛在的細分，這能夠更好地解釋項目狀況?經過比對平均值進行細分，能夠在表格上留下價值。

3：對數字進行三角剖分，進行包絡線計算，並考慮它們對事務意味著什麼

作為數據剖析師，你每天都在處理數字。你需要從包括數千個(假如不是百萬個)公式的文件中挑選一個公式過錯的單元格。做到這一點的唯一方法是對數字進行三角剖分，並弄清它們對事務的意義。

4：檢驗你的假定

有時你傾向於忽略測驗需求。只是向你的網站增加實時談天功能?聽起來不錯，沒有缺陷。測驗一下，你將知道。客戶可能不喜歡它!這是另一個示例：

國內搶先的游覽門戶網站之一在其數據中看到了這一點：預定的90%以上的航班的出發地與預定機票的城市相同(由IP地址確認)。他們想到要預先填充此位置(顯然能夠挑選更改)。這聽起來像一個好辦法，它有助於供給更好的客戶體驗，他們進行了測驗。預定轉化在數周內下降了兩位數。

5：每天學習一些有關數據剖析的知識

盡管此習氣不會像上面提到的其他習氣那樣發生馬到成功的效果，但從久遠來看，你將從中受益最大。剖析是一個動態且不斷開展的領域。新東西/技術/更新簡直每2到3個月就會呈現。把握職業最新動態不只能夠緊跟職業最新開展，並且與那些不了解最新動態的剖析師形成了巨大的差距。

關於數據分析師必須具備的五個習慣，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅱ 如何快速成為數據分析師

1、了解數據分析師

數據分析可以理解為做菜的，把數據拿過來做成各種「菜」。這些「菜」就是數據分析師的工作結果。吃菜的人就是數據分析師服務的對象，可以是公司、個人、機構。

一個合格的數據分析師就是在保證數據干凈，數據原材料豐富的情況下把數據做成對目標用戶/用戶群有「營養」，有價值的「菜」。

2、選擇合適課程學習。

課程的來源非常多，在這個數據爆炸的時代最不缺的就是數據。可以採用以下課程：網易公共課、猴子聊數據分析、天善學院、Coursera等網課平台學習。

3、理論結合實踐加深印象。

要實踐，就要有兩個條件：數據來源和數據分析方法。數據來源葯權威，有很多權威網站如人民網、中華網等。其次是數據分析思維。需要多練，多看，多交流。

數據分析師需求量大的原因：

1、數據量越來越多

時至今日互聯網每天新增的數據量達2.5*10^18位元組，而全球90%的數據都是在過去的兩年間創造出來的。舉個直觀的例子來說明一下互聯網的數據量：假設大西洋里每一升海水代表一個位元組的數據，那麼整個大西洋存儲的數據也只能到2010年就滿了。

2、數據之間的關系越來越復雜

理解這個原理可以做這么一個數字題。現在有2個人互相聯網，第3個人加入後會和前兩個人都產生連接，那麼就是1+2個鏈接。第4個人加入後就產生1+2+3個鏈接。

3、數據的價值越來越大

維度的增加和信息的在線化導致互聯網行業的快速發展。尤其是和消費、金融、理財、個人信息相關的數據會不斷強化數據的重要性。

4、數據方面的人才欠賬越來越嚴重

另一方面，數據分析師的人才數量卻跟不上這些數據的增速。也很好理解：在數據量指數型增長的同時，工作人口無法指數型增長（甚至有所下降），因此，優秀的公司招不到優秀的人成為常態，也常常出現原來從事其他崗位的人邊干邊學數據分析的情況。

Ⅲ 如何成為證券分析師

金融分析師證是金融證券投資與管理界的一種職業資格證書，簡稱CFA，由CFA協會所授與，金融分析師在投資金融界被譽為「金領階層」。

金融分析師（CFA）考試

金融分析師考試共有三個等級，Level I、Level II和Level III，考試在全球各個地點同意舉行，考試內容涵蓋了廣泛的金融知識，同時考察當年最新的金融市場相關知識以及最新金融領域研究成果。考試難度逐級遞增，而且不能越級考試，必須從一級到二級再到三級，各級考試的通過率約40%。

金融分析師（CFA）考試內容

包括：道德和職業標准、數量分析、經濟學、財務報表分析、公司金融、投資組合管理、權益類投資分析、固定收益證券分析、衍生工具分析與應用、其它類投資分析。

Ⅳ 分析師是做什麼的

可以從事的崗位有很多，例如投資咨詢顧問、投資銀行家、證券交易員、執行總裁、主席、合夥人、主負責人、投資總監、財務總監、會計師、審計師、市場、投資公司經理、證券分析師和固定收益分析師、投資組合經理等

介於每個人的情況都有所不同，以拿CFA從業者的投資分析師為例，為大家普及了金融人的職業發展之路。

一、Analyst（分析員）

投行中的Analyst(分析員)一般都是為各大院校應屆生准備的一個2年的program，剛畢業的大學生一般都會從此做起。既然叫做分析師，工作內容不外乎是一些數據分析、行業研究之類的工作，有些需要建立一些初步的模型，包括mergermodel、DCF、LBO等等，然後交給associate進一步review和加工。

研究結束，要使用PPT將研究結果呈現出來，所以這個崗位也會經常用到PPT。當然，作為一個初級崗位，很多情況下還會涉及到很多雜七雜八的事情，總是就是投行工作的基礎，也是鍛煉人的崗位。

這個崗位一般堅持3年時間久可以得到升遷，大多數金融人也是在這個崗位上開始學習CFA的，有前瞻性的大學生在畢業前就把CFA一級考過了，可以極大的縮短在基層工作的時間，兩年甚至很短時間就可以成為Associate，也就是我們要談的下一個崗位。

二、Associate（副經理）

Associate是比Analyst高一級的職位，要麼是從Analyst晉升而來，要麼是各金融專業高材生或者CFA持證人之類。作為Analyst的小領導，Associate仍然要做一些分析類的工作，不過是有點技術含量的工作，負責更復雜的建模。Associate還要根據公司或者上級的安排，分配任務，承擔administrativework，並且主要負責與客戶的溝通。

雖是領導，Associate的工作並不輕松，每天需要加班加點，並對全組工作負責。這個崗位需要一定的金融知識背景，所以很喜歡的MBA或者CFA持證人，即便是只通過了CFA二級考試，也會受到歡迎。通常員工會在此崗位上工作3到4年的時間，然後才能學到足夠的本事升到更高的位置上。

三、VP（副總裁或經理）

如果你順利進入到VP階段，那麼恭喜你已經得到了升華。VP泛指所有高層的副級人物，工作要指導Associate和Analyst，同時也要有一些外部環境的接觸。很多CEO忙不過來的工作都會交給VP負責。

VP的工作主要由兩大塊組成，一是充當projectmanager的角色，當D或MD接到deal的時候，負責executingthedeal，二是計劃所有需要的過程和任務分配給associates，並且確保順利進行。VP同時也是和客戶接洽以及聯系各個support的人比如accountant、lawyer等等的核心人物。

做到VP不容易，要得到晉升更不容易，行業內VP普遍工作3到15年才有機會晉升，除了經驗、能力、運氣，各種自我提升也少不得。大部分金融人在這個崗位上努力通過CFA三級考試，提交證書申請，如果已經是CFA持證人，那真是極好的。

四、Director（總經理、董事）

根據投行的規模不同，Director或有或無。Director負責重要的交易比如費用談判，交易策略和客戶會議。還有就是做營銷吸引客戶。MD工作性質與其近似，不過焦點在重要的客戶上。

五、MD（董事總經理）

Director3年左右就會升任MD(董事總經理)。MD級別有很高的業務收益指標以及維護重要客戶的責任，參與公司的整體戰略及業務方向制定。

MD再往上發展就會去做各個分支的管理人，或者是做CEO。這個時候如果沒有一張CFA這樣的很囂張的證書傍身就不合適了。

以上是一個典型的投行職稱序列，有些金融機構會設置一些中間職稱，比如assistantVP(AVP)即助理VP、seniorVP(SVP)即VP等，唯一不變的是對人能力的要求和證書的要求。

當然，CFA的在職業發展上的幫助不止如此，從職業發展的角度，一張代表了你金融理論過硬、工作經驗豐富的CFA證書，能幫你優雅地、高效地達成目標。現在vc/pe是一個很時髦的詞，國內也出現了很多風投成功的案例，想進入風投圈或者私募圈的金融人不在少數，如果沒有一張高含金量的CFA證書，恐怕連門檻都進不去呢。

Ⅳ 如何成為一個數據分析師需要具備哪些技能

接下來我們分別從每一個部分講講具體應該學什麼、怎麼學。

數據獲取：公開數據、Python爬蟲

如果接觸的只是企業資料庫里的數據，不需要要獲取外部數據的，這個部分可以忽略。

外部數據的獲取方式主要有以下兩種。

第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。

另一種獲取外部數據費的方式就是爬蟲。

比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。

在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數（鏈接的菜鳥教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。如果是初學，建議從 urllib 和 BeautifulSoup 開始。（PS：後續的數據分析也需要 Python 的知識，以後遇到的問題也可以在這個教程查看）

網上的爬蟲教程不要太多，爬蟲上手推薦豆瓣的網頁爬取，一方面是網頁結構比較簡單，二是豆瓣對爬蟲相對比較友好。

掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、模擬用戶登錄、使用代理、設置爬取頻率、使用cookie信息等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。

除此之外，常用的的電商網站、問答網站、點評網站、二手交易網站、婚戀網站、招聘網站的數據，都是很好的練手方式。這些網站可以獲得很有分析意義的數據，最關鍵的是，有很多成熟的代碼，可以參考。

數據存取：SQL語言

你可能有一個疑惑，為什麼沒有講到Excel。在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據，如果你是一個分析師，也需要懂得SQL的操作，能夠查詢、提取數據。

SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情況下的數據：企業資料庫里的數據一定是大而繁復的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根據你的需要提取2018年所有的銷售數據、提取今年銷量最大的50件商品的數據、提取上海、廣東地區用戶的消費數據……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。

資料庫的增、刪、查、改：這些是資料庫最基本的操作，但只要用簡單的命令就能夠實現，所以你只需要記住命令就好。

數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系：這個部分是SQL的進階操作，多個表之間的關聯，在你處理多維度、多個數據集的時候非常有用，這也讓你可以去處理更復雜的數據。

數據預處理：Python（pandas）

很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。

比如空氣質量的數據，其中有很多天的數據由於設備的原因是沒有監測到的，有一些數據是記錄重復的，還有一些數據是設備故障時監測無效的。比如用戶行為數據，有很多無效的操作對分析沒有意義，就需要進行刪除。

那麼我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺數據，我們是直接去掉這條數據，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。

對於數據預處理，學會 pandas 的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：

選擇：數據訪問（標簽、特定值、布爾索引等）

缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充

重復值處理：重復值的判斷與刪除

空格和異常值處理：清楚不必要的空格和極端、異常數據

相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等

合並：符合各種邏輯關系的合並操作

分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組

Reshaping：快速生成數據透視表

概率論及統計學知識

數據整體分布是怎樣的？什麼是總體和樣本？中位數、眾數、均值、方差等基本的統計量如何應用？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？如何在不同的場景中做假設檢驗？數據分析方法大多源於統計學的概念，所以統計學的知識也是必不可少的。需要掌握的知識點如下：

基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等

其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等

其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar

概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程

其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等

有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。通過可視化的方式來描述數據的指標，其實可以得出很多結論了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎樣的，近幾年的變化趨勢如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做這些可視化的分析，你會輕松地畫出各種可視化圖形，並得出具有指導意義的結果。了解假設檢驗之後，可以對樣本指標與假設的總體指標之間是否存在差別作出判斷，已驗證結果是否在可接受的范圍。

python數據分析

如果你有一些了解的話，就知道目前市面上其實有很多 Python 數據分析的書籍，但每一本都很厚，學習阻力非常大。但其實真正最有用的那部分信息，只是這些書里很少的一部分。比如用 Python 實現不同案例的假設檢驗，其實你就可以對數據進行很好的驗證。

比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。比如DataCastle的訓練競賽「房價預測」和「職位預測」，都可以通過回歸分析實現。這部分需要掌握的知識點如下：

回歸分析：線性回歸、邏輯回歸

基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……

基本的聚類演算法：k-means……

特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型

調參方法：如何調節參數優化模型

Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。

當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類，然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去學習如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。這就有點數據挖掘和機器學習的味道了，其實一個好的數據分析師，應該算是一個初級的數據挖掘工程師了。

系統實戰

這個時候，你就已經具備了數據分析的基本能力了。但是還要根據不同的案例、不同的業務場景進行實戰。能夠獨立完成分析任務，那麼你就已經打敗市面上大部分的數據分析師了。

如何進行實戰呢？

上面提到的公開數據集，可以找一些自己感興趣的方向的數據，嘗試從不同的角度來分析，看看能夠得到哪些有價值的結論。

另一個角度是，你可以從生活、工作中去發現一些可用於分析的問題，比如上面說到的電商、招聘、社交等平台等方向都有著很多可以挖掘的問題。

開始的時候，你可能考慮的問題不是很周全，但隨著你經驗的積累，慢慢就會找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如top榜單、平均水平、區域分布、年齡分布、相關性分析、未來趨勢預測等等。隨著經驗的增加，你會有一些自己對於數據的感覺，這就是我們通常說的數據思維了。

你也可以看看行業的分析報告，看看優秀的分析師看待問題的角度和分析問題的維度，其實這並不是一件困難的事情。

在掌握了初級的分析方法之後，也可以嘗試做一些數據分析的競賽，比如 DataCastle 為數據分析師專門定製的三個競賽，提交答案即可獲取評分和排名：

員工離職預測訓練賽

美國King County房價預測訓練賽

北京PM2.5濃度分析訓練賽

種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現在。現在就去，找一個數據集開始吧！！

Ⅵ 如何成為一個數據分析師需要具備哪些技能

成為一名數據分析師所需要具備的技能總結：

• 數學知識
  

對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

• 分析工具

對於分析工具，SQL是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

• 編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 業務理解

對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

• 邏輯思維

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

• 數據可視化

數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

• 協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

Ⅶ 怎樣才能成為一個金融分析師

有心想要學金融，非常可取。
建議到"保羅時報"看看，想要學金融，先從日常生活做起，學會看金融類新聞，了解金融類名詞用語是最基本的。

到保羅時報看不只看當日焦點金融新聞，新聞里重要金融名詞都有解釋，更有許多相關金融專題類文章。

不知道從哪裡開始就先從新聞開始吧。
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CFA是注冊金融分析師(Chartered Financial Analyst) 的簡稱，這是投資行業非常重要的職業資格稱號，尤其是對於證券管理和調查研究類行業，盡管CFA不是法定的就職要求，但是它對進入金融領域行業起到了一個「墊腳石」的作用。

有人說，想要在華爾街上找到一個好的金融類工作，第一個方法就是獲得沃頓商學院、哈佛商學院及斯坦福商學院等知名商學院的MBA學位（Master of Business Administration），其次的方法就是通過CFA的各級考試並且擁有相關工作經驗後獲得CFA資格認證。在某些特定情況下，CFA證書比MBA 學位更受青睞。..........

詳情請看"保羅時報"
CFA輕松入手(一)什麼是CFA。

Ⅷ 如何快速成為數據分析師

大數據時代到來，如何從數據中提取、挖掘對業務發展有價值的、潛在的知識，為決策層的提供有力依據，為產品或服務發展方向起到積極作用，有力推動企業管理的精益化，對於每個企業都意義重大，而這些工作，大多需要數據分析師才能完成，但如何才能成為一個合格的數據分析師呢？
1.業務能力
只要真的在實踐領域從事過數據分析工作，就會明白所有分析的重中之重都是業務知識本身。而業務知識的學習和掌握，需要的積累之深，培養一個業務專家，需要的周期之長，都遠遠超過後面所說的那些基本技能，成為業務專家實屬不易，數據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。業務學習的方式很多，比如將以前的分析報告和取數案例都拿過來研究一下，不懂就問，總是一個漸進的過程，但需要時間和行業的沉澱。數據分析師最需要不斷提升的能力就是行業和業務知識，沒有之一。
2.思考能力
數據總是在那裡，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，形成自己獨創性的見解，所謂心思縝密，滴水不漏，沒有思考邏輯沒有數據分析。而要形成獨特的見解，則來自於個人不斷的學習和思考，這里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，數據分析一定程度上是用來驗證思路和啟發靈感的，「數據分析」從來不是「數據分析」本身，而是以「數據分析」為手段和表象，對業務的深刻理解、思考和判斷。
3.溝通能力
數據分析貫穿BIT、數據、技術、業務整個鏈條，數據分析師將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，成為數據和業務的橋梁，沒有足夠的溝通能力很難。同時，但如果你容易聽取他人的意見，特別是智者的意見，則可以幫你找到另一條出路，你犯錯的概率就會降低，相應的，你的分析就更有力量和說服力。
4.數據學習
業務學習有一個毛病，比如你看案例，往往接觸到的數據或使用的數據是局部的，因此，你的視野會受局限，在大多數公司里，很多數據分析師其實缺乏全局的數據視野，因為他不知道到底有多少數據，因此，永遠只能在已知的數據里轉圈圈，當然，可能也夠了，但我這里要說得是做得最好。
當然，大多數數據分析師可能不需要進行系統數據學習，反正實踐中慢慢熟悉好了，但自頂向下的數據學習方式可以讓你有一個更好的基礎和更全局的數據視野。
5.技術學習
有幾個層面的東西要學，依賴於實際的場景和你希望達到的階段：首先，你要學會從資料庫或者其它源頭獲取數據，很多數據分析師仍然依賴於IT人員獲取數據，但大數據時代，真的有必要自己動手了，因為依賴他人效率太低了，起碼你要會SQL，SQL甚至基本上是為統計取數而生的方便工具，圖形化的透視方式也遠遠沒有SQL的表達能力強，這是基本功。
其次，你要會一些數據分析工具，EXCEL是最基本的，其實大多數數據分析基於EXCEL應付已經綽綽有餘了，EXCEL的圖形表達能力也已經夠強。
以上層層遞推，其實數據分析師每在IT上前進一步，帶來的效益是幾何級的，比如你懂Hadoop，那麼，你就可能離大數據更近一點。

Ⅸ 數據分析師必備的5種技能

現如今，在大數據的浪潮中，很多人都開始學習數據分析的知識，因為數據分析這一行業的前景是十分明朗的，而這個數據分析也是需要學習很多知識的，我們在這篇文章中就給大家介紹一下關於數據分析師工作中需要學會的五種技能，希望這篇文章能夠幫助到大家。
其實大數據中涉及到了很多的技能，總的來說就是可視化分析、數據挖掘演算法、預測性分析能力、語義引擎、數據質量和數據管理的相關知識。首先我們給大家介紹一下可視化分析的知識，一般來說，大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。而業務分析是一個使用組織中可用的所有統計數據達成建設性結論的程序和研究。組織僱用業務分析專家，評估公司以前的報告，以了解他們是否正確進行。過去的報告有助於他們評估即將發生的事件是否有利於組織或反對。
下面我們就給大家介紹一下數據挖掘演算法，其實大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
然後我們給大家介紹一下預測性分析能力。其實大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。一般來說，預測性分析能力是區分高級數據分析師和低級數據分析師的標准之一。
然後我們說一下語義引擎，其實大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。這些就是語義引擎的相關知識。
最後我們說一下數據質量和數據管理。通常來說，大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
關於大數據分析師的基礎知識我們就給大家介紹到這里了，相信大家已經對大數據有了一定的了解了吧，大家在進行數據分析師工作的時候還是需要學習很多知識的，這樣我們才能夠做好大數據分析工作。