数据分析师的技能解析

拥有强大的IT技术对于数据分析师对于数据分析师而言优势更加强大。IT专业人员擅长信息处理和编程，这使他们在竞争中占据了一席之地。

最初，至少IT专业人员能够比非IT同行更好地处理大数据分析的程序和计算方面，并且能够跳过基础知识。他们还可以比非IT专业人员更轻松地学习Biggles，Hive，Pig等新工具。

至少在很大程度上，it专业人士要比非it从业者更有能力处理大数据分析的编程和计算方面的问题，并且能够直接跳过基础知识。新工具的学习能力上加轻松，如Biggles, Hive, Pig etc，要比非it从业者节省很大一笔时间。

但是，非IT专业人员也不必过于担心。成为优秀大数据分析师的道路既是艺术，也是科学。分析、可视化和传递数据的核心技能不仅限于IT专业人员。对每个人来说，获得正确的见解并有效地进行沟通都是一项挑战。

简而言之，任何人都可以成为数据分析师。掌握下面的这些技能你就是数据分析：

数据分析师技能1：编程

学习如何编写代码是数据分析师的必备技能。需要编写代码来使用大量数据集进行数值和统计分析。适当的应该语言有Python、R、Java和c++等。要知道的越多越好，但是要记住不需要学习每一门语言。

正如每位IT专业人员那样，熟悉一种语言，可以轻松地完成剩余的工作。

ps：如果您希望开始学习编程语言，请从Python开始。

编程的另一个重要方面需要通过查询及语句，与数据库进行交互。数据库、教学语言和大数据工具应该成为运用中的一部分。如：R、HIVE、SQL、Scalar、HIVE等工具需要熟悉。

数据分析师技能2：定量技能

作为一名数据分析师，编程可以帮助做到很多需要做的事情。但是，应该做什么？

成为一名优秀的数据分析师，需要具备量化技能。对于初学者，需要了解多变量微积分、线性和矩阵代数，还需要知道概率和统计。

通过学习这些技能，将在数值分析方面拥有坚实的基础。

数值和统计分析是每个优秀数据分析师都需要的核心定量技能，这种知识可以使用神经网络和机器学习等概念。

数据分析师技能3：多种技术

编程是一项重要的大数据分析技能。然而，更具特色的是多功能性。而且必须学习多种技术，这些技术将在数据分析师的道路上提供有效的帮助。

但是，技术不仅仅局限于编程。一个好的大数据分析师必须熟悉的技术范围是巨大的。它跨越了无数的工具、平台、硬件和软件。为例。Microsoft Excel。SQL和R是基本工具。在企业级别中SPSS、Cog nos、SAS、MATLAB与Python，Scalar、Linux、Hardtop和HIVE同样重要。

实际使用的技术取决于工作的环境。它还会根据公司和项目的要求而有所不同。

对技术越熟悉，越多才多艺。

数据分析师技能4：对业务和成果的理解

如果无法将数据和见解应用于业务设置，则无法对其进行分析。所有数据分析师都需要对其运营的业务和领域有深刻的理解。

领域专业知识可以放大 数据分析师的见解的影响。

领域专业知识使数据分析师能够与不同的利益相 考虑建议将新员工添加到工厂车间。当将其投放到CFO时，它可以定位为顶线边距的净增加。它可能需要重新定位，以减少操作主管的质量测试的失败率。

基本的大数据技能＃5：数据解释

在我们概述的所有技能中，数据的解释是异常值。这是一种艺术与科学相结合的技能，它要求科学和数学的精确性和精确性，但也要求创造力、独创性和好奇心。

在大多数公司中，绝大多数员工不了解自己公司的数据。事实上，大多数员工甚至都不清楚数据在哪。这些员工通常依靠预先配置的报告和仪表板来获取见解。不幸的是，这种方法很危险，它没有提供数据采购和分析过程的整体视图。这个问题通常因数据系统的碎片化而加剧，随着公司非有机增长，不同的数据孤岛合并，造城混乱。

但是，通过提出正确的问题，数据分析师可以对原始数据进行适当的探索。正确的问题和发现可以改变一个企业的业务进程

成为一名优秀的数据分析师需要掌握以上五项技能。虽然IT专业人员在学习新的编程语言和技术方面具有优势，但其他人则可以付出更多努力来学习计算技能和技术，实现跳跃。