数据分析需要学哪些（数据分析需要掌握的技能）

现在不少企业在开发新产品、拓宽新市场、进行新投资以及寻找新客户时，都会选择运用数据分析来制定业务决策。其实数据分析师的工作就是将业务问题转变为数据问题，以便随时客观地评估和比较数据。

那做数据分析需要学什么？小编专门总结了七种数据分析师的必备技能，希望能够帮到大家~

1. Excel

提到Excel大家都不陌生，很多小白非常喜欢用Excel来进行数据分析。即使是专业的分析人员，他们也会使用Excel处理聚合数据。因为Excel具备非常多的优点，例如：

（1）使用方便

（2）简单易学

（3）能够查看每个步骤的结果

（4）无需编程基础

2. SQL语言

SQL（结构化查询语言）是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言，是关系数据库管理系统的标准语言。它具备很多优点，例如：

（1）速度快。输入你要进行的操作，仅需几秒，操作就能完成。

（2）不需要你具备很强的编程能力。

（3）语言简单易学。

3. 可视化工具

将数据可视化可以让人更加理解数据。人类都是视觉动物，图形往往比密密麻麻的文字更易于理解。在这里，我顺便给大家推荐几款好用的可视化工具：

（1）Cognos：Cognos拥有强大的数据库平台。但是Cognos并不适合小白，因为它需要用户有很好的数据分析基础。

（2）Tableau：Tableau的可视化功能非常能打，操作也简单。用户只需在简单配置，拖拖拽拽就可以完成数据分析。

（3）FineBI：Cognos和Tableau的确非常好用，但是它们是两款国外软件，相关的学习资料比较少。而FineBI是一款国内软件，我们可以在各大平台找到海量的学习教程。同时，运用FineBI进行部署非常方便。

4. Python

Tableau、FineBI这一类的可视化工具，的确可以自动生成报告。但是，如果想要进行更深入的探索，你需要学习Python来进行数据挖掘。

Python是一种面向对象的高级编程语言，主要用于Web以及应用程序的开发。Python拥有图形和可视化工具、以及扩展的分析工具包，能够更好地帮助我们进行数据分析。以下是Python的一些优点：

（1）语法清晰，简单易学。

（2）开源且免费。

（3）库量非常大。

5. SAS

SAS（统计分析软件）是一套模块化的大型集成应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。因此，SAS能够对数据进行深层次的挖掘和分析。

6. Alteryx

Alteryx是一种自助服务分析工具。用户可以快速混合和准备数据，即便没有任何编程能力的人，也可以在Alteryx中构建数据工作流。同时，Alteryx的运行速度也非常快。使用拖放式工作流程和数据清理技术，仅需几分钟，你就能得到输出结果。以下是Alteryx的其他优点：

（1）能够融合数据。

（2）易于采购。

（3）可以建立工作流程。

7. “软”实力

光懂技术还不行，数据分析师还必须具备以下几种“软”技能：

（1）很强的沟通能力。如果数据分析师不能将自己的分析结果表达清楚，那么他的分析结果将一文不值。

（2）熟悉业务内容。我们学习数据分析的最终目的，就是就业。因此，每个数据分析师都必须做到熟悉业务。

（3）快准狠地分析出最佳解决方案。了解了业务之后，数据分析师要找出最有效的数据分析方法，来对数据进行分析。

写在最后

这就是做数据分析需要掌握的技能。如果你没有掌握，我们还是要先打好基础。如果你掌握了，那么恭喜你成功入门，你已经是一个合格的数据分析师了！