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做数据分析需要学什么？
数据,分析师,业务做数据分析需要学什么？
发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：
3领域知识和出色的沟通能力：数据分析师的工作是为决策者提供详细而准确的信息。 因此，数据分析人员必须了解特定的用户需求，并对数据有深刻的了解。 出色的沟通能力对于与各种客户，主管，IT专家进行协作至关重要，以确保数据与业务目标保持一致。 最终，由数据分析师进行的分析会修改/改进某些业务流程。
4Microsoft Excel：组织数据和计算数字是数据分析师的主要任务。 因此，如果您对使用Excel感到满意，这将是有益的。 有许多很棒的在线资源，您可以在其中学习如何充分利用Excel。
数据分析师的职业道路
几乎每个领域都需要熟练的数据分析师。 因此，对于未来七年数据分析师的需求预测增长率为19％并不令人感到意外。 数据分析被认为是最关键的技能，因此每个专业人员都应尽快学习数据科学以在职业生涯中脱颖而出。 对数据分析师的需求很高的一些行业如下：
1市场研究：72％的营销人员认为数据分析对于在当前的营销环境中蓬勃发展至关重要。 使用数据分析可以了解营销活动的成功。 此外，公司可以在发布新产品或服务之前将数据分析用于市场研究。
2金融与投资：金融机构通常需要入门级数据分析师和专家。 在许多金融机构（例如投资银行）中，数据分析师所采用的最常见的职业道路是管理层。 如果您被证明是同行中最好的，那么高级管理人员就会考虑升职，因为他们认为您是可以很好地管理新员工的人。
3销售：已分析公司中与产品和服务的销售相关的许多数据，这有助于提高销售和客户满意度，并有助于确定潜在的销售障碍。 因此，在这个领域也需要数据分析人员。刚毕业的数据分析师的薪水可观，其薪资范围取决于他/她的专业知识和技能。 新生所需的技能可能会因行业而异。
如何成为数据分析师？
要成为数据分析师，您必须首先获得学士学位，这是大多数入门级数据分析师职位所必需的。 相关学科包括金融，经济学，数学，统计学，计算机科学和信息管理。
考虑到您以前没有数据分析师的工作经验，最重要的任务是获得相关的工作经验。 与大多数专业一样，工作经验对于数据分析师来说也是无价的。 幸运的是，由于对数据分析师的大量需求，因此有许多数据分析实习机会。 您可以作为实习生，这将帮助您获得相关的工作经验，并在履历表中加一些星号。
数据分析涉及对不断变化的趋势和技术的理解，这使得数据分析师必须致力于终身学习。 您可以参加MOOC，以确保您继续学习与数据分析相关的新知识，从而帮助您保持领先地位。
（*以上仅代表个人观点，图片来源于网络，如有侵权，请联系作者删除）
回答于 2019-09-11 08:43:50
以大数据分析师为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境
一、大数据分析的五个基本方面
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析能力
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
二、如何选择适合的数据分析工具
要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：
1、交易数据（TRANSACTION DATA）
大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2、人为数据（HUMAN-GENERATED DATA）
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
3、移动数据（MOBILE DATA）
能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。
4、机器和传感器数据（MACHINE AND SENSOR DATA）
器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。
三、如何区分三个大数据热门职业——数据科学家、数据工程师、数据分析师
随着大数据的愈演愈热，相关大数据的职业也成为热门，给人才发展带来带来了很多机会。数据科学家、数据工程师、数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位。它们是如何定义的?具体是做什么工作的?需要哪些技能?让我们一起来看看吧。
这3个职业具体有什么职责
数据科学家的工作职责
数据科学家倾向于用探索数据的方式来看待周围的世界。把大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，还要找出丰富的数据源，整合其他可能不完整的数据源，并清理成结果数据集。新的竞争环境中，挑战不断地变化，新数据不断地流入，数据科学家需要帮助决策者穿梭于各种分析，从临时数据分析到持续的数据交互分析。当他们有所发现，便交流他们的发现，建议新的业务方向。他们很有创造力的展示视觉化的信息，也让找到的模式清晰而有说服力。把蕴含在数据中的规律建议给Boss，从而影响产品，流程和决策。
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