數(shù)據(jù)分析師需要掌握哪些技能
發(fā)布時間：2021-06-01 14:04:09 已幫助：119人 來源：北京AAA教育
SQL基礎(chǔ)之所以重要，是因為數(shù)據(jù)分析師分析的數(shù)據(jù)大多都是從數(shù)據(jù)庫中提取而來的。有良好的SQL功底并能熟悉使用，不僅能提取到需要的數(shù)據(jù)，還能大大提高工作效率。盡管有部分數(shù)據(jù)可以通過報表等其他途徑獲得，但絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)仍需要通過自己寫SQL語句。
創(chuàng)建分析型數(shù)據(jù)庫比精通多種算法更為重要。
如何創(chuàng)建分析基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)分析師需要培養(yǎng)的最重要技能之一。將事務(wù)性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可以分析的數(shù)據(jù)，需要真正了解我們正在處理的業(yè)務(wù)。這一點，加上批判性思維，是正確界定問題的基礎(chǔ)。
數(shù)據(jù)分析師經(jīng)常需要target來訓練他的模型，但是事務(wù)性數(shù)據(jù)庫通常沒有準備好target。數(shù)據(jù)分析師必須明確客戶何時需要放棄服務(wù),以便創(chuàng)建客戶流失模型。并且需要定義什么是不良付款行為，即使難以預(yù)測到。創(chuàng)建目標和分析數(shù)據(jù)一致性并不是那么容易，它需要一個長期的調(diào)查過程。
事實上，數(shù)據(jù)分析的價值遠大于將數(shù)據(jù)輸入模型并評估性能指標的即插即用過程。同時對專業(yè)業(yè)務(wù)的理解和分析是做好一組數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵因素！
要熟練使用Excel
Excel可以進行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計分析和輔助決策操作，作為常用的數(shù)據(jù)處理和展現(xiàn)工具，數(shù)據(jù)分析師除了要熟練將數(shù)據(jù)用Excel中的圖表展現(xiàn)出來，還需要掌握為生成的圖表做一系列的格式設(shè)置的方法，如：系列格式美化、三維格式美化，以及坐標軸和網(wǎng)格線設(shè)置等，圖表可以與函數(shù)或宏等功能一起聯(lián)用，制作出模擬圖表或帶有交互效果的高級圖表，比如在中國地圖上標注各省的人口分布等，實現(xiàn)這些能得到更好地數(shù)據(jù)分析和查看效果。
Excel里面自帶的數(shù)據(jù)分析功能，很大程度上能完成專業(yè)統(tǒng)計軟件（R、SPSS、SAS、Matlab）的數(shù)據(jù)分析工作，這其中包括描述性統(tǒng)計、相關(guān)系數(shù)、概率分布、均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、時間序列等內(nèi)容。熟悉使用Excel的各項功能對一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師來說非常重要。
要有統(tǒng)計學基礎(chǔ)
統(tǒng)計學是收集、處理、分析、解釋數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中得出結(jié)論的科學，其中的理論及依據(jù)就是數(shù)據(jù)分析的理論和依據(jù)。統(tǒng)計學是數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)，可以使數(shù)據(jù)分析更加系統(tǒng)化，以系統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學作為數(shù)據(jù)分析的指導(dǎo)，才會更好地為數(shù)據(jù)分析服務(wù)。
沒有統(tǒng)計學基礎(chǔ)的分析師的職業(yè)發(fā)展之路不會長遠，因為其在工作中可能會常常遇到不知道該用什么方法找尋數(shù)據(jù)規(guī)律的瓶頸，因此掌握數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計學基礎(chǔ)知識是成為一名優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)，這也是在招聘數(shù)據(jù)分析師崗位時要求應(yīng)聘者具有統(tǒng)計學知識的原因。當然，如果不是統(tǒng)計或數(shù)學專業(yè)，分析師還可以通過自學統(tǒng)計學相關(guān)書籍的方法學習。
統(tǒng)計學知識主要包含：用于集中趨勢分析的平均數(shù)、中數(shù)、眾數(shù)；用于離中趨勢分析的全距、四分差、平均差、方差、標準差；研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系的相關(guān)分析；確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的回歸分析；揭示同一個變量的各個類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應(yīng)關(guān)系的關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析；研究從變量群中提取共性因子的因子分析；用于兩個及以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗的方差分析；概率及分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗等經(jīng)典統(tǒng)計學內(nèi)容。
至少熟悉并精通一種數(shù)據(jù)挖掘工具和語言
以R語言為例，R編程語言在數(shù)據(jù)分析與機器學習領(lǐng)域已經(jīng)成為一款重要的工具。R作為腳本語言憑借其良好的互動性和豐富的擴展包資源可以方便地解決大部分數(shù)據(jù)處理、變換、統(tǒng)計分析、可視化的問題，并可以重現(xiàn)所有的細節(jié)。
R的優(yōu)勢在于有包羅萬象的統(tǒng)計函數(shù)可以調(diào)用，特別是在時間序列分析方面，無論是經(jīng)典還是前沿的方法都有相應(yīng)的包可以直接使用。
因此，掌握R語言可以提高整體的生產(chǎn)力。然而，要成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，僅學會使用一門語言遠遠不夠，還需要修改數(shù)據(jù)挖掘語言的程序包或模型，因為現(xiàn)有的程序包或模型有局限性，在前期數(shù)據(jù)處理上還是不夠自由，如異常值的處理、變量處理等，而自己寫代碼編程也可以根據(jù)自己的需求進行編寫，實現(xiàn)更多的個性化需求。
一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，還應(yīng)該主動熟悉業(yè)務(wù)。
以游戲機構(gòu)為例，如果不熟悉游戲產(chǎn)品制作流程、系統(tǒng)架構(gòu)、基本運營思路，不知道游戲玩家的基本游戲行為和情感訴求，那么數(shù)據(jù)分析工作就相當于空中樓閣，所以要多了解策劃人員的游戲設(shè)計理念、運營人員的版本計劃，抓住一切機會多觀察和學習其工作思路和方法，并參與其具體的實施過程，這樣才能逐步積累真正的游戲業(yè)務(wù)經(jīng)驗。
現(xiàn)實情況中很多數(shù)據(jù)分析師都沒有這樣的經(jīng)歷，也就沒有相關(guān)的經(jīng)驗積累，所以他們大多數(shù)的工作產(chǎn)出主要是一些非產(chǎn)品相關(guān)的平臺數(shù)據(jù)分析內(nèi)容和結(jié)論；當然，筆者相信并非他們不愿意去積累，而是受限于企業(yè)中的一些機制，比如大多數(shù)數(shù)據(jù)分析師是在技術(shù)部門或平臺部門，而非具體的產(chǎn)品部門，少有切實深入到業(yè)務(wù)現(xiàn)場的機會。
在這種環(huán)境下，更需要自己主動去了解業(yè)務(wù)，多主動和產(chǎn)品部門聯(lián)系，若脫離行業(yè)認知和業(yè)務(wù)背景，即使有很好的統(tǒng)計學功底，分析的結(jié)果也往往只能停留在數(shù)據(jù)解讀層面，甚至出現(xiàn)因為不了解業(yè)務(wù)背景而使結(jié)論錯誤的情況。
從另外一個角度來說，懂業(yè)務(wù)也是數(shù)據(jù)敏感的體現(xiàn)，不懂業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析師，看到的只是一個數(shù)字。反之，懂業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析師，則看到的不僅僅是數(shù)字，他明白這個數(shù)字代表什么意義，更能針對數(shù)據(jù)分析結(jié)論提出有針對性的建議，對產(chǎn)品或者企業(yè)來說都是非常有價值的。
懂業(yè)務(wù)是做數(shù)據(jù)分析師的基本要求，這種觀點對任何其他行業(yè)也是一樣的道理。優(yōu)秀的分析師不僅要懂業(yè)務(wù)，而且要非常熟悉業(yè)務(wù)。
撰寫報告的能力對成為一名優(yōu)秀的分析師來說也非常重要。
即便有嚴謹?shù)姆治鏊悸泛陀袃r值的數(shù)據(jù)資料，如果不能將其寫成報告，或者寫的報告未能準確清楚地表達出數(shù)據(jù)中隱含的規(guī)律，那數(shù)據(jù)的價值將大打折扣。一份好的分析報告，數(shù)據(jù)資料是功底，報告的框架是支柱，報告的格式是軍裝，獨特見解是亮點，預(yù)測方法是刀槍，正確的判斷是見證。
在撰寫報告時，深入地思考，深入分析，邏輯嚴謹，結(jié)論有說服力，能提前預(yù)測數(shù)據(jù)趨勢，能從問題中引申出解決方案，提出有指導(dǎo)意義的分析建議，這些都是一名優(yōu)秀的分析師所體現(xiàn)的特質(zhì)。
除了以上的硬實力，數(shù)據(jù)敏感力、邏輯思維能力、歸納能力、批判性思維能力、交流溝通能力、責任力這些軟性的技能也是優(yōu)秀分析師必須具備的素質(zhì)。另外，如果分析師能站在更高的角度思考問題，有管理者的思維，則能在眾多分析師中能脫穎而出。
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