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• 据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加注重业务，对业务能力要求比较高；加米谷大数据挖掘向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。两种方向共同需要的技术面2.统计学基础3.Python或者R的基础4.学习一个可视化工具。
  齐明柱2019-11-06 16:05:08
• 计算机数据库知识，如sql，oracle数据挖掘知识，跟统计类相关熟悉业务，有业务思维，了解客户和市场，再好的数据分析，也是为业务服务的。
  黄砥中2019-11-06 16:01:30
• 以下是专业方面的知识：1、统计学知识是最基础的必要的，所以应该首先购买统计学的书。2、数据库方面的知识，要会数据库语言所以还购买要一本sql的书。3、数据挖掘方面的知识，需要一般数据挖掘的教材来看。4、应用相应的工具，比如spss、modeler、sas、stata等相关的一款。下面还有实际分析能力方面，比如市场分析的能力，需要平时多结合实际工作情况，多看一些分析报告。数据分析师职业要求：1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求。5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
  龚少红2019-11-06 15:55:47
• CPDA数据分析师师兄告诉你，数据分析师需要掌握的知识，可以划分如下1.初级分析师初级分析师是数据人员架构的基础组成部分，承担了数据工作中大多数最基础的工作，通常初级分析师的人员比例不应超过20%。初级分析师的定位是数据整理、数据统计和基本数据输出工作，服务的对象包括中、高级分析师和业务方等，对其素质的要求侧重于基本数据技能和业务常识。数据工具要求。基本的Excel操作能力和SQL取数能力、与工作相关工具的使用技能，顺利完成数据抽取和整理等工作；基本数据输出能力，包括PPT、邮件、Word等使用能力。数据知识要求。理解日常数据体系内涉及的维度、指标、模型，辅助中、高级分析师进行专项工作并承担其中的部分工作。业务知识要求。理解基本业务知识，能把业务场景和业务需求分别用数据转换和表达出来。2.中级分析师中级分析师是数据人员架构中的主干。中级分析师承担着公司的专项数据分析工作，如各业务节点的项目类分析、专题报告等。通常中级分析师的人员比例在40%～60%之间。中级分析师的定位是数据价值挖掘、提炼和数据沟通落地，服务的对象主要是业务方，除此之外还可能参与高级分析师的大型项目并独立承担其中的某个环节。因此要求中级分析师对专项数据技能、业务理解及推动能力的要求较高。数据工具要求。熟练使用数据挖掘工具、网站分析工具。数据知识要求。了解不同算法和模型的差异点及最佳实践场景，根据工作需求应用最佳的实践方案。业务知识要求。深度理解业务知识，具有较强的数据解读和应用推动能力。3.高级分析师高级分析师职位通常是数据职能架构中的火车头，承担了企业数据方向的领导职能。高级分析师的人员比例在20%～40%之间。高级分析师的定位是企业数据工作方向规则体系建设、流程建设、制度建设等，服务对象通常是业务及企业领导层。因此要求其除了要具备中级分析师的基本能力外，还需要具备宏观规划、时间把控、风险管理、效果管理、成本管理等项目管理能力。高级分析师需要能搭建企业数据体系，并根据企业发展阶段提出适合当前需求的数据职能和技术架构方案。高级分析师需要规划出所负责领域内数据工作方向、内容、排期、投入、产出等，并根据实际工作进行投入与产出分析，同时做好数据风险管理。高级分析师需要实时跟进项目的进度，监督数据项目落地执行，并通过会议、汇报、总结、阶段性目标、KPI等形式做好过程控制和结果控制。低、中、高级不同职位层次数据分析师的能力要求如图所示。注意，图像越向外代表对其相应能力的要求越高，反之则要求越低。
  黄益惠2019-11-06 15:18:48