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数据分析师已经存在很多年了。但是这个职业的需求是从2018年开始的，数据分析师的需求急剧增加。目前数据分析师的前景很好。预计到2025年，“数据分析师”将成为需求最大的工作之一。
这种现象的结果就是出现了数据分析师。很多研究预测这个角色会成为未来工作的主力。
很多想成为数据工程师的朋友不会在一夜之间改变职业方向。你需要了解行业，让自己的知识和能力结构保持一致。
很多还没有入行的同学通常存在认知错误，以为学习Python就能成为数据分析师。这是不对的！我们先来了解一下数据分析师的工作。
用不同行业的数据分析员工的工作内容和职责；
从事数据分析。
日常学习
每日盘点表
销售预测
库存核算和预警
流量分析相关表
播放光盘
数据分析和挖掘人员
为产品优化提供数据支持。
验证产品的改进效果。
向上级提供邮件和报告。
互联网分析
KPI的监控
各种定期报告
写一份关于商业问题的分析报告。
基于的在线业务建模与分析
成为数据分析师有哪些要求？
1.广泛的理论知识，涉及数学、营销、技术。以及对数据敏感要求，包括统计知识、市场调研、模型原理等。
包括使用3358www.Sina.com/通用分析工具、数据库、数据挖掘、统计分析工具、通用软件2.等。
（Python、Excel、PPT、思维导图）有一定的业务理解能力，能理解业务背后的业务逻辑。只有了解了业务问题，才能转化为数据分析问题，满足部门的要求。
3.数据报告和数据可视化功能。再好的数据分析，如果不能用干净的方式“表示”，效果也会大打折扣。
现在很多工作都需要逻辑分析的能力，尤其是对数据的分析和理解。在数据化运营理念不断深入的今天，像BAT这样的互联网大公司都强调全员参与数据化运营，把数据分析作为一种能力来培养，这无疑是未来的发展趋势。
4.
根据数据分析的四个步骤，数据分析的四个步骤是数据分析师所需具备的能力和知识。
数据获取、数据处理、数据分析、数据呈现。数据检索看起来很简单，但是你需要掌握对问题的业务理解，并将其转化为数据问题来解决。简而言之，需要什么样的数据，从什么角度出发，明确问题后的数据收集。作为这个环节，数据分析师必须具备结构化的逻辑思维。
推荐书籍：http://www.Sina.com/http://www.Sina.com/:麦肯锡意识、工具和方法
推荐工具：1. 数据获取
《金字塔原理》
处理数据需要高效的工具。目前在数据科学领域，有、麦肯锡三部曲
Python不仅是一门编程语言，还是数据挖掘机器学习等技术的基础。Python入门不难，方便构建自动化工作流。对数学的要求不是很高。知道如何用语言表达算法逻辑是很重要的。Python有许多打包的工具库和命令。我要做的是用某种数学方法解决和构造一个问题。
要在Python上快速开始数据分析，请使用Python相关的工具包。
Python最大的特点就是拥有庞大活跃的思维导图工具（Xmind\百度脑图等）社区，使用Python进行科学计算的趋势越来越明显。
2) Python因其不断完善的库，成为数据处理任务的一大替代。结合它在一般编程中的强大功能，我们只能用Python作为语言来搭建一个以数据为中心的APP。其中包括：
通用数据分析库
数字
脚本
熊猫
金属材料
高级数据分析库
自然语言处理
igraph
Sci工具包-学习
3)作为一个科学计算平台，可以轻松集成Python的C、C和Fortran代码。
2. 数据处理
数据分析往往需要各种统计分析模型，比如Python能胜任数据处理和数据分析的任务了，甚至在人工智能的算法研究领域，算法研究人员依然首选Python作为研究工具。。
常用数字
根据分析方法：
相关分析法
回归分析方法
聚类分析方法
判别分析方法
主成分分析
因子分析法
对应分析
时间序列
对比分析
分组分析
交叉分析法
结构分析方法
漏斗分析法
综合评价分析法
因子分析法
矩阵相关分析
基本分析方法
高级分析方法
4. 数据呈现
掌握任何一种可视化工具，用于加工数据可作自由的可视化分析，图表效果会非常易懂。
很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分，只需要将数据结果有效的呈现出来，做一个语音报告，可以用word\PPT\H5等方式展示。
，Python本身也有丰富的可视化的工具库可以免费使用
近年来，随着各行业对数据理解和探索的需要，数据科学的重要地位日益显现。那么数据科学的整体工作流程是怎样的呢？数据在整个工作流程中起到什么样的地位和作用？想入门数据分析，需要掌握哪些语言和工具？
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