数据分析师需要具备什么技能,数据分析师的技能和专业的要求
最近在知乎上看到一个问题：“数据分析师应该注意什么样的计算机技能培训？”
问题的背景是这样的：
某211高校传播学专业。毕业后在运营商工作7年多，从事通信网络运维、规划，最近两年负责运营商的数据分析(网络部、业务分析)。
由于职业发展瓶颈，从去年11月份开始打算跳槽，花了半年时间学习基础统计学、SQL、Python等。
最近跳槽到互联网产品部，做互联网产品(APP)的数据分析师，支持产品部的数据分析(偏向业务分析，不负责数据仓库、ETL等IT偏向的工作)。工作内容差别很大，包括分析的粒度，工作方法(比如自己写shell脚本)，工作内容。所以迫切提升自己的linux(shell编程)、SQL等技能，加快熟悉业务的速度，但还是感觉亚历山大。
个人想继续往数据分析方向发展，我知道数据分析包括计算机科学、统计学、商业三个部分。目前我缺的是计算机科学。如果我想向数据分析师(数据科学)方向发展，可以给我一些提高计算机科学技能的建议吗？
今天我也想借这个问题系统的回答一下“数据分析师”的职业发展，这也是我最近一直在思考的事情。
根据我近10年的工作经验，包括在甲方IT部门担任BI项目经理和在乙方运营部门担任业务分析经理，以及乙方数据分析项目(EDW/BI/大数据/AI机器学习)的咨询和项目实施经验，我认为我应该按照由易到难的高级步骤掌握这些技能：
首先，Excel。看起来这很简单，其实未必。Excel不仅可以制作简单的二维表格、复杂的嵌套表格，还可以绘制折线图/柱形图/条形图/面积图/饼图/雷达图/Combo char/散点图/胜败图等。除此之外，它还可以实现更高级的功能，包括透视表(类似于BI的多维分析模型Cube)和Vlookup等复杂功能。一百万条以下的数据处理问题不大。最后，很多更高级的工具都有Excel插件，比如一些AI机器学习的开发工具。
2.掌握SQL Server或Oracle的SQL语句。虽然你是一个业务分析师，但是如果你能在较少依赖IT人员和IT工具的情况下获取数据(比如BI的多维分析模型，有时候你并不能得到你想要的数据)，那么对于做业务分析无疑是如虎添翼。我见过华为的会计写七层嵌套的SQL语句，很惊讶。包括连接、分组、排序、相异、求和、计数、平均、各种统计函数等。
3.掌握可视化工具，比如BI，比如Cognos/Tableau/FineBI等。取决于企业用什么工具，像我之前用FineBI。这些工具非常便于可视化，尤其是分析报告可以包含这些数字，这肯定会引起高层领导的注意，让他们一目了然，洞察业务的本质。此外，作为专业分析师，多维分析模型Cube可以轻松定制报表，大大提高了效率。
总结：至此，以上80%的技能才算是一名合格的分析师。在这个阶段，数据分析师需要知道如何使用工具处理数据，以及业务场景，并能够分析和解决基本问题。这里需要强调的是，一个数据分析师最重要的是熟悉业务，懂的更好。了解了业务，分析的逻辑就会清晰而概括，大部分无用的尝试也可以排除。以前对于自己了解的业务，对比数据就知道问题出在哪里。
之后如果想往技术上深挖，甚至往数据科学家方向发展。
进阶篇1、系统的学好统计学
纯机器学习注重算法的预测能力和实现，而统计学一直强调“可解释性”。举个例子，鉴于今天微博股票发行上涨了20%，你把你预测股票涨跌的两个模型放到新浪的例子上，然后给你老板看。这就是统计学的作用。
统计方法
定量方法(时间线分析、概率模型、优化)
决策分析(多目标决策分析、决策树、影响图、敏感性分析)
建立竞争优势的分析(通过项目和成功案例学习基本的分析概念)
数据库介绍(数据模型、数据库设计)
预测分析(时间线分析、主成分分析、非参数回归、统计过程控制)
数据管理(ETL(提取、转换、加载)、数据治理、管理责任、元数据)
优化和启发式(整数规划、非线性规划、局部探索、超启发式(模拟退火、遗传算法))
大数据分析(学习非结构化数据的概念、MapReduce技术、大数据分析方法)
数据挖掘(聚类(k-means方法、分段方法)、关联规则、因素分析、生存时间分析)
其他，选择以下两项(社交网络、文本分析、网页分析、金融分析、服务业分析、能源、医疗保健、供应链管理、整合营销传播中的概率模型)
风险分析和操作分析的计算机模拟
软件级别的分析(组织级别的分析主题、IT和业务用户、变更管理、数据主题以及结果的呈现和交流方法)
2、掌握AI Machine Learning算法，会用工具（比如Python/R）进行建模。
传统BI分析能回答过去发生的事情吗？现在发生了什么？但是以后会怎么样呢？必须依靠算法。虽然Tableau、FineBI等自助式BI已经内置了一些分析模型，但是分析师还需要Python/R这样的数据挖掘工具进行更全面、更深入的探索。另外，大数据之间的隐藏关系是传统工具人工分析做不到的。这时候如果用算法实现，无疑会有更多的惊喜。
其中，用于统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”备受关注。r的优势不仅在于其丰富的统计分析库，还在于其可视化结果的高质量图表生成功能，可以通过简单的命令运行。此外，它还有一个名为CRAN(综合R存档网络)的包扩展机制。通过导入扩展包，您可以使用标准状态下不支持的函数和数据集。虽然R语言很强大，但是它的学习曲线很陡。个人建议先从python开始，里面有丰富的统计库，NumPy，SciPy.org，Python数据分析库，matplotlib: python绘图。
最后，怎么说呢？不管什么时候教商业分析、数据分析、数据科学，他的价值还是在于商业价值。数据人才的最终发展也一定是要住企业运营VP和战略参谋。例如，数据战略家可以利用IT知识和经验进行商业决策，数据科学家可以结合对专业知识的深入理解，利用IT技术开发复杂的模型和算法，分析顾问可以结合实际的商业知识和分析经验，专注于下一次行业爆发。
所以你需要具备沟通、组织、管理能力和商业思维，不局限于某个职位，需要站在更高的角度思考，为企业谋福利。同时也要思考如何用“数据分析”这张牌在公司发挥价值，用数据驱动企业运营。这是值得思考的。
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尤其是成为数据分析师后，你可能会面临一些问题：比如你根据数据分析得出的结论和建议，领导不会接受，决策困难，你自己也做不出什么成绩。如果你的发展顺利，公司成立了数据中心，你作为领导，为了满足现在和未来的各种业务需求，可能需要设计开发数据产品。你的工作很大一部分涉及到如何与业务和技术(si)和(bi)沟通。
最后，要成为数据部门的老板，你可能需要考虑如何放大个人和部门在企业中的影响力。在这里，数据分析可能要在全公司推广，数据分析的决策可能也要上升到影响战略的层面，还有很多技能之外的东西。
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