【数据分析的能力体系有哪些？做到这些才算是优秀数据分析师】

1、数据分析的能力体系有哪些——数学知识

数学知识是数据分析人员的基本知识。

对于初级数据分析员来说，需要了解一些与统计学有关的基本内容，并具备一定的公式计算能力。有必要了解常用的统计模型计算方法。

对于高级数据分析员来说，统计模型相关知识是必备的能力，而线性代数(主要是矩阵计算的相关知识)是最好有一定了解的。

对于数据挖掘工程师来说，除了统计学之外，各种算法也需要熟练运用，对数学的要求也是最高的。

2、数据分析的能力体系有哪些——分析工具

对于初级数据分析员来说，有必要玩excel，熟练地使用数据透视表和公式，VBA是一个额外的好处。另外，我们还需要学习统计分析工具，以SPSS作为切入点比较好。

对于高级数据分析师来说，使用分析工具是其核心竞争力，VBA是必不可少的。SPSS/SAS/R应至少熟练使用其中一种。其他分析工具(如MATLAB)取决于具体情况。

对于数据挖掘工程师来说，使用Excel是可以的。主要工作依赖于编写代码。

3、数据分析的能力体系有哪些——程序设计语言

对于初级数据分析师，他们可以编写SQL查询。如果需要，他们可以编写Hadoop和hive查询，这基本上是可以的。

对于高级数据分析人员来说，除了SQL之外，还需要学习python，python是用来获取和处理数据的，工作量是原来的两倍。当然，其他编程语言也可以。

对于数据挖掘工程师来说，Hadoop必须熟悉，python/Java/C++至少要熟悉一扇门，而shell必须能够使用简而言之，编程语言绝对是数据挖掘工程师的核心能力。

4、数据分析的能力体系有哪些——业务理解

业务理解是数据分析师所有工作的基础，这并不过分。数据采集方案、指标选择，甚至最终结论的洞察力，都取决于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师来说，主要工作是提取数据并做一些简单的图表，以及少量的洞察和结论，具备对业务的基本了解即可。

对于资深的数据分析师来说，我们需要对业务有更深入的了解，能够根据数据提取出有效的视图，这样才能对实际业务有所帮助。

对于数据挖掘工程师来说，对业务有一个基本的了解是可以的，关键是要充分发挥他们的技术能力。

5、数据分析的能力体系有哪些——逻辑思维

我在上一篇文章中很少提到这种能力。这次，我要单独拿出来。

对于初级数据分析员来说，逻辑思维主要体现在数据分析的过程中，每一步都有目的，知道自己需要使用什么样的手段，要达到什么样的目标。

对于资深数据分析师来说，逻辑思维主要体现在构建一个完整有效的分析框架，理解分析对象之间的关系，了解每一个指标变化的原因和后果，这些变化都会对业务产生影响。

对于数据挖掘工程师来说，逻辑思维不仅体现在与业务相关的分析工作中，还包括算法逻辑、程序逻辑等，因此对逻辑思维的要求最高。

6、数据分析的能力体系有哪些——数据可视化

数据可视化虽然很高，但实际上涉及面很广。把数据图表放在PPT中也可以看作是数据可视化，所以我认为这是一种普遍需要的能力。

对于初级数据分析员来说，如果他们能用Excel和PPT制作基本的图表和报表，并能清晰地显示数据，他们就能达到目的。

对于资深数据分析师来说，有必要探索更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需要制作简单或复杂但适合观众观看的数据可视化内容。

对于数据挖掘工程师来说，需要了解一些数据可视化工具，也需要根据需要制作一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多的美化。

7、数据分析的能力体系有哪些——协调与沟通

对于初级数据分析师来说，了解业务、查找数据和解释报告都需要与来自不同部门的人员打交道，因此沟通技巧非常重要。

对于高级数据分析师来说，他们需要开始独立领导项目或与产品合作。因此，除了沟通能力，他们还需要一些项目协调技能。

对于数据挖掘工程师来说，通信技术的内容太多，业务相对较少，对通信和协调的要求也相对较低。

8、数据分析的能力体系有哪些——快速学习

无论是哪个方向的数据分析，初级还是高级，都需要具备快速学习的能力，比如数据分析领域的业务逻辑、行业知识、技术工具、分析框架等，都有很多东西需要学习，所以我们需要有一颗永不忘学的心。

以上是我对数据分析师能力的总结。

数据分析的能力体系有哪些？做到这些才算是优秀数据分析师，大多数数据分析师来自计算机、数学和统计学，这意味着数学知识是重要的基础。尤其是统计学，是数据分析师的基本技能，如果您还也想成为数据分析师，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。

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