㈠ 成為一名數據分析師，需要具備哪些基本知識
一、 辦公軟體
1） 熟練使用excel， Access，Visio等MS Office辦公軟體，可以製作相關的原型； （MS即microsoft微軟，MS Office 是微軟提供的系列軟體，Word， Excel， PowerPoint， Access， OutLook，Publisher，InfoPath這7個辦公軟體中，常用的是前4個。） 2） 重點掌握EXCEL表，會使用高級功能，能快速製作報表，熟練使用EXCEL VBA；
二、 數據分析軟體及方法
1）熟練使用各種數理統計、數據分析、數據挖掘工具軟體，熟悉各種網站分析軟體的應用，如Google Analytics 、網路統計、Omniture等；
2）具備相關數據分析軟體的使用經驗SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……
3）至少精通使用IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常見數據挖掘軟體中的一個進行數據挖掘的 開發工作；
4）熟練使用至少一種網站流量分析工具（Google Analytics、Webtrends、網路統計等），並掌握分析工具的部署、配置優化和許可權管理；
5）精通一種或多種數據挖掘演算法（如聚類、回歸、決策樹等）； 6）熟悉維基編輯者優先； 7）使用軟體的要求；
（7.1）掌握數據分析、挖掘方法，具備使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具處理和分析較大量級數據的能力；
（7.2）能夠綜合使用各種數理統計、數據分析、製表繪圖等軟體進行圖表、圖像以及文字處理；
（7.3）掌握常用的數據統計、分析方法，有敏銳的洞察力和數據感覺，優秀的數據分析能力；
（7.4）能夠綜合使用各種數理統計、數據分析、數據挖掘、製表繪圖等軟體進行具有基本數據美感的圖表、圖像以及文字處理 。
三、 資料庫語言
1）熟悉Linux操作系統及至少一種腳本語言(Shell/Perl/Python)；
2）熟練掌握C/C++/Java中的一種，有分布式平台（如Hadoop）開發經驗者優先； 3）熟悉資料庫原理及SQL基本操作；
（3.1）了解Mysql，postgresql，sql server等資料庫原理，熟悉SQL，具備很強的學習能力，寫過程序，會perl，python等腳本語言者優先； （3.2）熟練應用mysql的select，update等sql語句； 4）熟悉sql server或其他主流資料庫，熟悉olap原理； 5）熟悉Oracle或其他大型資料庫。
四、 思維能力等方面
1）具備良好的行業分析、判斷能力、及文字表達能力；
2）溝通、協調能力強，有較高的數據敏感性及分析報告寫作能力； 3）理解網站運營的常識，能從問題中引申出解決方案，提供設計改進建議；
4）具有良好經濟學、統計學及相關領域的理論基礎，熟悉數理統計、數據分析或市場研究的工作方法，具有較強的數據分析能力；
5）熟悉數據分析與數理統計理論，具有相關課程研修經歷。
五、 其他要求
1）較強的英文聽說讀寫能力，英語6級以上；
2）文筆良好；
3）了解seo,sem優先；
4）知識要求：同時具備統計學、資料庫、經濟學三個領域的基礎知識；英語四級或以上、熟悉指標英文名稱；具備互聯網產品設計知識；
5）具有深厚的數據分析、數據挖掘理論知識，深入了解相關技術；能熟練使用至少一種統計分析或數據挖掘工具。
㈡ 成為一名優秀的數據分析師需要什麼條件
簡單提出四點要求：
1、理論知識要寬泛，涉及數學、市場和技術。要求及對數據敏感，包括統計知識、市場研究、模型原理等。
2、常規分析工具的使用，包括資料庫、數據挖掘、統計分析工具，常用辦公軟體（Excel、PPT、思維導圖）等等。
3、有一定的業務理解能力，能理解業務背後的商業邏輯。因為只有理解了商業問題，才能轉換成數據分析的問題，從而滿足部門的要求。
4、數據報告和數據可視化的能力。數據分析得再好，如果不能以漂亮的方式「表達」，成效也會大打折扣。
平時，可以把數據分析當做一種能力來培養。局型記數據分析的四個步驟：數據獲取、數據處理、數據分析、數據呈現。
另外：推薦五個比較好用的軟體
- 1 -Echarts
http://echarts..com/這個第一次用就驚艷到我的產品竟然是國產，而且還來自網路，簡直堪稱良心明臘漏激爛。
- 2 -Highcharts
這個也是很多小夥伴在使用的一個平台。完全不用擔心找不到參考的樣圖。
- 3 -帆軟報表（FineReport）
FineReport的可視化效果雖然沒有上面兩種那麼酷炫，因為定位是報表軟體。但是贏在操作相當簡易，不會上面那些復雜的代碼也沒關系。它採用類似於Excel的編輯器，只需要點選拖拽等操作，拖動數據列綁定至對應單元格，簡單設置就可以在web端查看數據展示。http://www.fanruan.com/
- 4 -數說立方
數說立方是大數據應用與服務提供商「數說故事」旗下一款面向數據分析師的在線商業智能產品。在數據的可視化呈現方面，操作比較簡便，即使是非數據分析的專業人員，也能輕松實現。
- 5- Power BI
Power BI是微軟發布的一款可視化BI工具，類似Excel升級版的大表哥。一改以往excel需要數據透視表，寫大量函數的復雜特點，這款工具拖拖拽拽操作起來十分簡單。https://powerbi.microsoft.com/en-us/
㈢ 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。
㈣ 成為大數據分析師需要具備什麼
我們在前面的文章中給大家講述了很多關於大數據思維的內容，由此可見，大數據思維是客觀存在，我們用大數據思維方式思考問題、解決問題是每個大數據工程師的做法，但是成為大數據分析師需要具備什麼呢？下面就由我們為大家介紹一下這些內容。
就目前而言，國內的大數據工作還處在一個有待開發的階段，因此能從其中挖掘出多少價值完全取決於工程師的個人能力。已經身處這個行業的專家給出了一些人才需求的大體框架，包括要有計算機編碼能力、數學及統計學相關背景，當然如果能對一些特定領域或行業有比較深入的了解，對於其快速判斷並抓准關鍵因素則更有幫助。在大公司中，如果擁有碩博學歷的公司人是比較好的選擇，不過就目前而言，學歷並不是最主要的因素，能有大規模處理數據的經驗並且有喜歡在數據海洋中尋寶的好奇心會更適合這個工作。
除此之外，一個優秀的大數據工程師要具備一定的邏輯分析能力，並能迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素。需要我們知道什麼是相關的，哪個是重要的，使用什麼樣的數據是最有價值的，如何快速找到每個業務最核心的需求。學習能力能幫助大數據工程師快速適應不同的項目，並在短時間內成為這個領域的數據專家，溝通能力則能讓他們的工作開展地更順利，因為大數據工程師的工作主要分為兩種方式，第一種就是由市場部驅動和由數據分析部門驅動，前者需要常常向產品經理了解開發需求，第二種就是需要找運營部了解數據模型實際轉化的情況。
當然，我們可以將以上這些要求看做是成為大數據工程師的努力方向，大數據工程師這是一個很大的人才缺口。目前國內的大數據應用多集中在互聯網領域，有超過的企業在籌備發展大數據研究。因此也建議一些原本從事與數據工作相關的公司人可以考慮轉型。
以上的內容就是小編為大家介紹的大數據工程師中需要注意和需要具備的地方，如果大家想成為大數據工程師的話請一定好好吸收這些內容，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，如果您喜歡我們的內容，那麼快快關注我們的文章，最後感謝大家的閱讀。