數據處理員可以學到哪些東西

『壹』 數據分析師需要學習哪些技能

數據分析師需要學習很多的技能，也正是因為這樣，數據分析師的工資是十分樂觀的。在大數據的火熱發展中，數據分析師這個職業也越來越歡迎，很多人都想進入這個行業，這些人對於數據分析師需要學的東西都是比較關心的，而數據分析師需要學習的技能有很多，需要學習統計學、Excel、SQL、數據分析知識以及行業的知識等等。下面我們就詳細地給大家介紹一下這些知識。
首先我們說一說Excel。如果想成為數據師，那麼很有必要學會使用Excel這個工具。對於數據分析師來說，Excel是一個必備的技能，經過大量的實踐發現，Excel是一個比較靠譜的工具，如果用Excel分析數據，就能夠做好數據的分析，同時Excel操作也是比較簡單的，不是程序員也能夠正常的使用。現在有很多企業都在使用Excel這項工具進行去分析數據，所以，數據分析師必須要學會使用Excel。
然後我們說一說行業知識。對於數據分析師來說，業務的了解比數據方法論更重要。而且業務學習沒有捷徑，基本都靠不斷的思考與不斷的總結。這樣才能夠做好數據分析。
接著我們說一下SQL，其實現在很多人不知道sql是什麼，在這里給大家描述一下，sql是所有資料庫查詢的語言，當然，sql非常容易入手。而資料庫也是有很多的類型的，比如mysql、sqlserver、oracle等等，對於不同的資料庫，sql語法會有所不同，但是總體上大同小異，只是細微處的差別。如果大家有資料庫基礎的話，那麼只需要找些sql的題目做一做，這樣也能夠提到sql水平。
而數據分析思維是數據分析師需要注意的事情。如果作為一名數據分析師，需要很縝密的心思以及對數據很敏感的喜歡，這樣才能夠發現他人會遺漏的東西。有力這些還不夠，我們還需要有一個數據分析的思維，那麼怎麼有一個數據分析的思維呢？一般來說，需要梳理分析思路，並搭建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即清楚如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。
最後給大家介紹一下統計學。一名優秀的數據分析師還應該精通統計學，只有學會了統計學，才能夠進行數據分析，數據分析是通過大量的數據進行挑選出有用的數據，這樣才能夠做好正確的分析。統計學的統計知識能夠讓我們多了一種角度去看待數據，這樣能夠看出不同的情況，為數據分析中提供了參考價值。如果你想成為一名出色的數據分析師，那麼你就必須要會統計學。
通過上述的內容相信大家已經知道了數據分析師需要學會的技能了，大家在進行數據分析的時候多多注意上面內容的學習，這樣才能夠學好數據分析。最後祝願大家早日學成數據分析。

『貳』 做一個數據分析師，最該掌握哪些技能

首先需要學習的知識，也就是需要學習的書籍， 概率論、統計學、數據挖掘、sql等相關教材，基本上這些書名都有對應的書，所以這些是必須要學習的。理解資料庫，如MySQL，PostgreSQL，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解資料庫並且能熟練使用它，將是一個基礎能力。還要掌握數據整理、可視化和報表製作等。數據被結構化並存儲在可以從一台計算機進行管理的資料庫中。收集傳統數據的一種方法是對人進行調查。要求他們以1到10的等級來評估他們對產品或體驗的滿意程度。

『叄』 數據分析員需要掌握哪些知識

知識/經驗：具有數理統計，經濟學，資料庫原理以及相關知識；能熟練使用EXCEL、SPSS、QUANVERT、SAS等統計軟體。
工作能力： 嚴謹的邏輯思維能力、學習能力、言語表達能力、管理能力
工作態度：積極主動、工作認真、工作嚴謹
具體要求：
1、根據數據分析方案進行數據分析，在既定時間內提交給市場研究人員；
2、能進行較高級的數據統計分析；
3、公司錄入人員的管理和業績考核；以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓；
4、錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對；

其他方面的要求：
1. 持證上崗。
2. 熱愛本職工作，具有高度的責任心和忘我的工作精神，愛崗敬業，工作認真細致，能認真完成公司交給的各項工作任務。
3. 要求掌握較深的業務知識和計算機應用知識，能用行業各種應用軟體進行各種數據分析和綜合數據處理，加工成有用的信息提供領導進行決策；能配合系統管理員進行計算機網路維護及管理。
4. 負責本公司計算機信息網路數據的收集、傳遞（主要是上報）和管理工作，對各網點上報的數據和本機房傳遞的信息數據，要做好詳細的「數據傳遞紀錄」，對未按時間要求漏報和數據有誤的網點要及時督促，每月將各經營站、點數據上報情況通報一次；負責各類數據的整理、匯總和分析處理工作，及時向本公司領導及有關部門上報信息數據，做好相關紀錄；負責本公司網路信息數據的安全管理，及時做好各類數據及報表的備份工作，做好歸檔、保管工作，做好信息數據的保密工作，嚴禁向未授權單位、部門及個人提供各類信息數據；負責機房文件收發、歸檔和保管工作。
5. 遵守特定的工作時間：必須等各網點數據傳輸完畢核對無誤後才能下班。

關於數據分析員：
數據分析員是根據數據分析方案進行數據分析的人員，能進行較高級的數據統計分析，負責公司錄入人員的管理和業績考核，以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓，和錄入資料庫的設立，數據的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對等職責。

『肆』 數據分析師要學會什麼技能

要熟練使用 Excel、至少熟悉並精通一種數據挖掘工具和語言、撰寫報告的能力、要打好扎實的 SQL 基礎。

1、要熟練使用 Excel

Excel 可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，作為常用的數據處理和展現工具，數據分析師除了要熟練將數據用 Excel 中的圖表展現出來，還需要掌握為生成的圖表做一系 列的格式設置的方法。

注意：

1、與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。

2、就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否准確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。

『伍』 數據分析專員需要掌握什麼技能

• 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。

『陸』 數據分析師需要學習哪些技能

對於數據分析師來說，Excel是一個必備的技能，經過大量的實踐發現，Excel是一個比較靠譜的工具，如果用Excel分析數據，就能夠做好數據的分析，同時Excel操作也是比較簡單的，不是程序員也能夠正常的使用。現在有很多企業都在使用Excel這項工具進行去分析數據，所以，數據分析師必須要學會使用Excel。

②行業知識

對於數據分析師來說，業務的了解比數據方法論更重要。而且業務學習沒有捷徑，基本都靠不斷的思考與不斷的總結，這樣才能夠做好數據分析。

③SQL

sql是所有資料庫查詢的語言，而資料庫也是有很多的類型的，比如mysql、sqlserver、oracle等等，對於不同的資料庫，sql語法會有所不同，但是總體上大同小異，只是細微處的差別。如果大家有資料庫基礎的話，那麼只需要找些sql的題目做一做，這樣也能夠提到sql水平。

④數據分析思維

如果作為一名數據分析師，需要很縝密的心思以及對數據很敏感的喜歡，這樣才能夠發現他人會遺漏的東西。有力這些還不夠，我們還需要有一個數據分析的思維，那麼怎麼有一個數據分析的思維呢?一般來說，需要梳理分析思路，並搭建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即清楚如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

⑤統計學

一名優秀的數據分析師還應該精通統計學，只有學會了統計學，才能夠進行數據分析，數據分析是通過大量的數據進行挑選出有用的數據，這樣才能夠做好正確的分析。統計學的統計知識能夠讓我們多了一種角度去看待數據，這樣能夠看出不同的情況，為數據分析中提供了參考價值。

『柒』 數據分析師要學哪些內容

首先得學習數學相關知識，數學是很多學科的基礎，所以現在正在上大學的同學們，以後要從事數據分析行業，那麼就得好好把數學學一學，高等數學、線性代數、概率論，都得學。身邊也有從程序員轉行做數據分析的，那麼他的培訓科目就是數學，這個數學必須的學，要不根本不知道怎麼回事，更不用談數據分析了。

再有就得學習一門計算機語言，這里通常得會SQL語言，數據分析離不開數據，數據從哪兒來，一般都是資料庫，操作資料庫的語言就是SQL語言，會了這種語言基本上就可以獲取相應的數據。

再有就是學習一門分析語言，初級的分析可能用Excel即可，可能還會用到SPSS等，但是大量的數據需要一門專業的數據分析語言進行操作，這里一般是Python、R等，會一種基本上就夠用了。

分析了結果就得展現給大家，這時候就得會一定的做PPT能力，做得美觀些，讓人看起來很舒服，所以可以學一些美學知識。

當然你得會講，這里就得掌握一定的表達能力，工作上一定要有表達能力，無論你做不做數據分析師，都得有個好的表達能力，這方面是可以鍛煉的。

還有就是要有一定的業務能力，作為數據分析師目的是服務業務，如果不了解業務那麼很難做到有的放矢，可能分析完了背道而馳，這需要平時多關注企業的業務內容。

關於數據分析師要學哪些內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、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。

『捌』 數據分析員需要會什麼

1、要熟練使用 Excel

Excel 可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，作為常用的數據處理和展現工具，數據分析師除了要熟練將數據用 Excel 中的圖表展現出來，還需要掌握為生成的圖表做一系 列的格式設置的方法。

2、至少熟悉並精通一種數據挖掘工具和語言

以R語言為例，R編程語言在數據分析與機器學習領域已經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據處理、變換、統計分析、可視化的問題，並可以重現所有的細節。

3、撰寫報告的能力

在撰寫報告時，深入地思考，深入分析，邏輯嚴謹，結論有說服力，能提前預測數據趨 勢，能從問題中引申出解決方案，提出有指導意義的分析建議，這些都是一名優秀的分析師所體現的特質。

4、要打好扎實的 SQL 基礎

SQL 基礎之所以重要，是因為數據分析師分析的數據大多都是從資料庫中提取而來的。有良好的 SQL 功底並能熟悉使用，不僅能提取到需要的數據，還能大大提高工作效率。

『玖』 數據分析師需要學什麼

數據分析師要學習以下幾點：

一、統計學

對於互聯網的數據分析來說，並不需要掌握太復雜的統計理論。所以只要按照本科教材，學一下統計學就夠了。

二、編程能力

學會一門編程語言，會讓處理數據的效率大大提升。如果只會在 Excel 上復制粘貼，動手能力是不可能快的。

三、資料庫

數據分析師經常和資料庫打交道，不掌握資料庫的使用可不行。學會如何建表和使用 SQL 語言進行數據處理，可以說是必不可少的技能。

四、數據倉庫

許多人分不清楚資料庫和數據倉庫的差異，簡單來說，數據倉庫記錄了所有歷史數據，專門設計為方便數據分析人員高效使用的。

五、數據分析方法

對於互聯網數據分析人員來說，可以看一下《精益創業》和《精益數據分析》，掌握常用的數據分析方法，然後再根據自己公司的產品調整，靈活組合。

六、數據分析工具

SAS、Matlab、SPSS 這些工具經常有人推薦。

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『拾』 數據分析需要掌握哪些知識

1、數學知識。
數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描內述統計相關的容基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。
對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。而對於數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。
2、分析工具。
對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。
對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，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）視情況而定。
3、編程語言。
對於初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。