一、数据分析师需要哪些技能

要熟练使用 Excel、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言、撰写报告的能力、要打好扎实的 SQL基础。

1、要熟练使用 Excel

Excel可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具，数据分析师除了要熟练将数据用 Excel中的图表展现出来，还需要掌握为生成的图表做一系列的格式设置的方法。

2、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言

以R语言为例，R编程语言在数据分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。R作为脚本语言凭借其良好的互动性和丰富的扩展包资源可以方便地解决大部分数据处理、变换、统计分析、可视化的问题，并可以重现所有的细节。

3、撰写报告的能力

在撰写报告时，深入地思考，深入分析，逻辑严谨，结论有说服力，能提前预测数据趋势，能从问题中引申出解决方案，提出有指导意义的分析建议，这些都是一名优秀的分析师所体现的特质。

4、要打好扎实的 SQL基础

SQL基础之所以重要，是因为数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取而来的。有良好的 SQL功底并能熟悉使用，不仅能提取到需要的数据，还能大大提高工作效率。

注意：

1、与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

2、就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

二、数据分析师需要学习哪些技能

数据分析师需要学习很多的技能，也正是因为这样，数据分析师的工资是十分乐观的。在大数据的火热发展中，数据分析师这个职业也越来越欢迎，很多人都想进入这个行业，这些人对于数据分析师需要学的东西都是比较关心的，而数据分析师需要学习的技能有很多，需要学习统计学、Excel、SQL、数据分析知识以及行业的知识等等。下面我们就详细地给大家介绍一下这些知识。

首先我们说一说Excel。如果想成为数据师，那么很有必要学会使用Excel这个工具。对于数据分析师来说，Excel是一个必备的技能，经过大量的实践发现，Excel是一个比较靠谱的工具，如果用Excel分析数据，就能够做好数据的分析，同时Excel操作也是比较简单的，不是程序员也能够正常的使用。现在有很多企业都在使用Excel这项工具进行去分析数据，所以，数据分析师必须要学会使用Excel。

然后我们说一说行业知识。对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。而且业务学习没有捷径，基本都靠不断的思考与不断的总结。这样才能够做好数据分析。

接着我们说一下SQL，其实现在很多人不知道sql是什么，在这里给大家描述一下，sql是所有数据库查询的语言，当然，sql非常容易入手。而数据库也是有很多的类型的，比如mysql、sqlserver、oracle等等，对于不同的数据库，sql语法会有所不同，但是总体上大同小异，只是细微处的差别。如果大家有数据库基础的话，那么只需要找些sql的题目做一做，这样也能够提到sql水平。

而数据分析思维是数据分析师需要注意的事情。如果作为一名数据分析师，需要很缜密的心思以及对数据很敏感的喜欢，这样才能够发现他人会遗漏的东西。有力这些还不够，我们还需要有一个数据分析的思维，那么怎么有一个数据分析的思维呢？一般来说，需要梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即清楚如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

最后给大家介绍一下统计学。一名优秀的数据分析师还应该精通统计学，只有学会了统计学，才能够进行数据分析，数据分析是通过大量的数据进行挑选出有用的数据，这样才能够做好正确的分析。统计学的统计知识能够让我们多了一种角度去看待数据，这样能够看出不同的情况，为数据分析中提供了参考价值。如果你想成为一名出色的数据分析师，那么你就必须要会统计学。

通过上述的内容相信大家已经知道了数据分析师需要学会的技能了，大家在进行数据分析的时候多多注意上面内容的学习，这样才能够学好数据分析。最后祝愿大家早日学成数据分析。

三、数据分析师主要做什么

专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。

互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。

与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

扩展资料

数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家，在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。

有的偏机器学习、建模，有的偏数据分析。有的叫数据科学家，干的很多事情跟软件工程师（SWE）很类似。有的偏产品，风格短平快。有的偏长期研究，看的是一两年甚至更久的效果。

做数据分析的最终目的，那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能，归根结底都需要为这个目的服务。

参考资料来源：百度百科-数据分析师