数据处理员可以学到哪些东西

『壹』 数据分析师需要学习哪些技能

数据分析师需要学习很多的技能，也正是因为这样，数据分析师的工资是十分乐观的。在大数据的火热发展中，数据分析师这个职业也越来越欢迎，很多人都想进入这个行业，这些人对于数据分析师需要学的东西都是比较关心的，而数据分析师需要学习的技能有很多，需要学习统计学、Excel、SQL、数据分析知识以及行业的知识等等。下面我们就详细地给大家介绍一下这些知识。
首先我们说一说Excel。如果想成为数据师，那么很有必要学会使用Excel这个工具。对于数据分析师来说，Excel是一个必备的技能，经过大量的实践发现，Excel是一个比较靠谱的工具，如果用Excel分析数据，就能够做好数据的分析，同时Excel操作也是比较简单的，不是程序员也能够正常的使用。现在有很多企业都在使用Excel这项工具进行去分析数据，所以，数据分析师必须要学会使用Excel。
然后我们说一说行业知识。对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。而且业务学习没有捷径，基本都靠不断的思考与不断的总结。这样才能够做好数据分析。
接着我们说一下SQL，其实现在很多人不知道sql是什么，在这里给大家描述一下，sql是所有数据库查询的语言，当然，sql非常容易入手。而数据库也是有很多的类型的，比如mysql、sqlserver、oracle等等，对于不同的数据库，sql语法会有所不同，但是总体上大同小异，只是细微处的差别。如果大家有数据库基础的话，那么只需要找些sql的题目做一做，这样也能够提到sql水平。
而数据分析思维是数据分析师需要注意的事情。如果作为一名数据分析师，需要很缜密的心思以及对数据很敏感的喜欢，这样才能够发现他人会遗漏的东西。有力这些还不够，我们还需要有一个数据分析的思维，那么怎么有一个数据分析的思维呢？一般来说，需要梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即清楚如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。
最后给大家介绍一下统计学。一名优秀的数据分析师还应该精通统计学，只有学会了统计学，才能够进行数据分析，数据分析是通过大量的数据进行挑选出有用的数据，这样才能够做好正确的分析。统计学的统计知识能够让我们多了一种角度去看待数据，这样能够看出不同的情况，为数据分析中提供了参考价值。如果你想成为一名出色的数据分析师，那么你就必须要会统计学。
通过上述的内容相信大家已经知道了数据分析师需要学会的技能了，大家在进行数据分析的时候多多注意上面内容的学习，这样才能够学好数据分析。最后祝愿大家早日学成数据分析。

『贰』 做一个数据分析师，最该掌握哪些技能

首先需要学习的知识，也就是需要学习的书籍， 概率论、统计学、数据挖掘、sql等相关教材，基本上这些书名都有对应的书，所以这些是必须要学习的。理解数据库，如MySQL，PostgreSQL，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。还要掌握数据整理、可视化和报表制作等。数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。

『叁』 数据分析员需要掌握哪些知识

知识/经验：具有数理统计，经济学，数据库原理以及相关知识；能熟练使用EXCEL、SPSS、QUANVERT、SAS等统计软件。
工作能力： 严谨的逻辑思维能力、学习能力、言语表达能力、管理能力
工作态度：积极主动、工作认真、工作严谨
具体要求：
1、根据数据分析方案进行数据分析，在既定时间内提交给市场研究人员；
2、能进行较高级的数据统计分析；
3、公司录入人员的管理和业绩考核；以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训；
4、录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对；

其他方面的要求：
1. 持证上岗。
2. 热爱本职工作，具有高度的责任心和忘我的工作精神，爱岗敬业，工作认真细致，能认真完成公司交给的各项工作任务。
3. 要求掌握较深的业务知识和计算机应用知识，能用行业各种应用软件进行各种数据分析和综合数据处理，加工成有用的信息提供领导进行决策；能配合系统管理员进行计算机网络维护及管理。
4. 负责本公司计算机信息网络数据的收集、传递（主要是上报）和管理工作，对各网点上报的数据和本机房传递的信息数据，要做好详细的“数据传递纪录”，对未按时间要求漏报和数据有误的网点要及时督促，每月将各经营站、点数据上报情况通报一次；负责各类数据的整理、汇总和分析处理工作，及时向本公司领导及有关部门上报信息数据，做好相关纪录；负责本公司网络信息数据的安全管理，及时做好各类数据及报表的备份工作，做好归档、保管工作，做好信息数据的保密工作，严禁向未授权单位、部门及个人提供各类信息数据；负责机房文件收发、归档和保管工作。
5. 遵守特定的工作时间：必须等各网点数据传输完毕核对无误后才能下班。

关于数据分析员：
数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析，负责公司录入人员的管理和业绩考核，以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训，和录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对等职责。

『肆』 数据分析师要学会什么技能

要熟练使用 Excel、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言、撰写报告的能力、要打好扎实的 SQL 基础。

1、要熟练使用 Excel

Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具，数据分析师除了要熟练将数据用 Excel 中的图表展现出来，还需要掌握为生成的图表做一系 列的格式设置的方法。

注意：

1、与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

2、就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

『伍』 数据分析专员需要掌握什么技能

• 数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

• 分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

• 编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

• 逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

• 数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

• 协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

『陆』 数据分析师需要学习哪些技能

对于数据分析师来说，Excel是一个必备的技能，经过大量的实践发现，Excel是一个比较靠谱的工具，如果用Excel分析数据，就能够做好数据的分析，同时Excel操作也是比较简单的，不是程序员也能够正常的使用。现在有很多企业都在使用Excel这项工具进行去分析数据，所以，数据分析师必须要学会使用Excel。

②行业知识

对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。而且业务学习没有捷径，基本都靠不断的思考与不断的总结，这样才能够做好数据分析。

③SQL

sql是所有数据库查询的语言，而数据库也是有很多的类型的，比如mysql、sqlserver、oracle等等，对于不同的数据库，sql语法会有所不同，但是总体上大同小异，只是细微处的差别。如果大家有数据库基础的话，那么只需要找些sql的题目做一做，这样也能够提到sql水平。

④数据分析思维

如果作为一名数据分析师，需要很缜密的心思以及对数据很敏感的喜欢，这样才能够发现他人会遗漏的东西。有力这些还不够，我们还需要有一个数据分析的思维，那么怎么有一个数据分析的思维呢?一般来说，需要梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即清楚如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

⑤统计学

一名优秀的数据分析师还应该精通统计学，只有学会了统计学，才能够进行数据分析，数据分析是通过大量的数据进行挑选出有用的数据，这样才能够做好正确的分析。统计学的统计知识能够让我们多了一种角度去看待数据，这样能够看出不同的情况，为数据分析中提供了参考价值。

『柒』 数据分析师要学哪些内容

首先得学习数学相关知识，数学是很多学科的基础，所以现在正在上大学的同学们，以后要从事数据分析行业，那么就得好好把数学学一学，高等数学、线性代数、概率论，都得学。身边也有从程序员转行做数据分析的，那么他的培训科目就是数学，这个数学必须的学，要不根本不知道怎么回事，更不用谈数据分析了。

再有就得学习一门计算机语言，这里通常得会SQL语言，数据分析离不开数据，数据从哪儿来，一般都是数据库，操作数据库的语言就是SQL语言，会了这种语言基本上就可以获取相应的数据。

再有就是学习一门分析语言，初级的分析可能用Excel即可，可能还会用到SPSS等，但是大量的数据需要一门专业的数据分析语言进行操作，这里一般是Python、R等，会一种基本上就够用了。

分析了结果就得展现给大家，这时候就得会一定的做PPT能力，做得美观些，让人看起来很舒服，所以可以学一些美学知识。

当然你得会讲，这里就得掌握一定的表达能力，工作上一定要有表达能力，无论你做不做数据分析师，都得有个好的表达能力，这方面是可以锻炼的。

还有就是要有一定的业务能力，作为数据分析师目的是服务业务，如果不了解业务那么很难做到有的放矢，可能分析完了背道而驰，这需要平时多关注企业的业务内容。

关于数据分析师要学哪些内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

『捌』 数据分析员需要会什么

1、要熟练使用 Excel

Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具，数据分析师除了要熟练将数据用 Excel 中的图表展现出来，还需要掌握为生成的图表做一系 列的格式设置的方法。

2、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言

以R语言为例，R编程语言在数据分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。R 作为脚本语言凭借其良好的互动性和丰富的扩展包资源可以方便地解决大部分数据处理、变换、统计分析、可视化的问题，并可以重现所有的细节。

3、撰写报告的能力

在撰写报告时，深入地思考，深入分析，逻辑严谨，结论有说服力，能提前预测数据趋 势，能从问题中引申出解决方案，提出有指导意义的分析建议，这些都是一名优秀的分析师所体现的特质。

4、要打好扎实的 SQL 基础

SQL 基础之所以重要，是因为数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取而来的。有良好的 SQL 功底并能熟悉使用，不仅能提取到需要的数据，还能大大提高工作效率。

『玖』 数据分析师需要学什么

数据分析师要学习以下几点：

一、统计学

对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。

二、编程能力

学会一门编程语言，会让处理数据的效率大大提升。如果只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。

三、数据库

数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。

四、数据仓库

许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。

五、数据分析方法

对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。

六、数据分析工具

SAS、Matlab、SPSS 这些工具经常有人推荐。

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『拾』 数据分析需要掌握哪些知识

1、数学知识。
数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描内述统计相关的容基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。
2、分析工具。
对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。
对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。
3、编程语言。
对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。