在日常上網體驗中，你肯定經常遇到類似的場景：

　　· 當你瀏覽短視頻APP時，你會發現根本停不下來，因為相似的視頻仿佛永遠看不完。

　　· 當你正在瀏覽內容站點時，會發現看到一篇文章后，系統推薦的文章也是你所關心的話題。

　　· 當你正在使用音樂APP播放音樂時，會發現其推薦的曲風都是自己喜歡的類型，無需手動輸入并添加列表。

　　· ….

　　在移動互聯網高速發展的今天，我們的生活逐漸都被碎片化了，為了確保用戶的長效留存，幾乎所有APP都會根據你的瀏覽數據，分析你的興趣愛好，并以此來推薦你“感興趣”的內容。

　　而這些工作，則是基于數據挖掘和分析來進行的。這就離不開企業中的一個重要角色：數據分析師。

　　數據分析師的職責包括哪些?

　　數據分析具有多個方面和方法，涉及以各種名稱命名的多種技術，并且用于不同的業務、科學和社會科學領域。作為檢查、清理、轉換和建模數據的過程，數據分析的主要目的是發現有用的信息，提供結論并支持決策。

　　因此，對于數據分析師來說，得出正確的結論至關重要，而其收入也與發現數據的價值息息相關。

　　如下，是部分企業數據分析師的招聘要求和薪資待遇：

　　可見，數據分析師是不折不扣的高收入群體，如果要轉崗或者準備成為數據分析師，需要具備哪些優質的技能呢?

　　成為數據分析師的必備技能

　　從數據分析師的招聘職責描述來看，想成為數據分析師必須具備如下能力：

　　1. 具備商業敏感度，熟知行業與業務，理解業務中產生的數據，并會通過挖掘和分析數據發現數據的趨勢和新的商機。

　　2. 將挖掘的數據以易于查看的，易于掌握的儀表板的或報表類形式展示。

　　3. 與其他團隊的協作。如市場團隊，產品團隊，IT團隊等，旨在將挖掘的數據結果應用到實際的工作領域當中。

　　而這些能力具體表現為：

• 懂SQL語言。知道如何從原始數據庫取數據，建立多表的關聯關系，以及如何取到特定的數據等
• 懂R語言/Python: 這兩種語言是成為數據師的加分項， R語言是用于統計分析，繪圖的語言和操作環境。Python 是一個高層次的腳本語言，具有很強的可讀性，并能夠快速實現數據分析功能。
• 具備一定的數據建模能力。這是數據分析師所應具備的基本能力，能夠將各類數據的抽象組織，結構，以及范圍，組織形式通過建模形成各類實體及實體之間的關系的建立與維護，形成最終的現實的數據庫。
• 會使用數據分析工具。在擁有敏銳的數據洞察能力的前提下，需要一個好的工具，來幫助你將洞察力轉換為實際的報告，所以必須要熟悉一門市場最為流行的數據分析工具。
• 會使用數據可視化工具。大量的明細數據，對于發現關鍵問題并無有效，而且使得決策者在閱讀類似的數據時，常常無法快速定位問題，那么就需要數據分析師將現有的數據，以數據可視化的手段展示出來，快速定位查找問題的所在，比如采用圖表，地圖，數據預警等。而且如果你在應聘數據分析師的崗位，通過好的數據可視化工具制作出來的報告，也可以成為你的作品。

　　如何成為一名優秀的數據分析師

　　想成為一名優秀的數據分析師，需要具備如今特質：

• 基本的數據分析學和統計學的理論知識。

　　最好有相關學業證書，如統計學，計算機學，數學理學等。這些基礎的理論知識，是成為數據分析師的第一步。無論你是相關專業想轉行還是要新選擇這個職業都要通過學習，來達到入門的門檻。

• 具有開拓的敏銳的創造性的思維模式。

　　好奇心和創造力是成為一個好的分析師的關鍵，這是能否成為優秀數據分析師的個人的天賦差異，如果你夠大膽，夠敏銳，一定能夠在數據里發現寶藏。

• 超強的溝通能力。

　　數據分析師不是單獨存在某一個團隊的，他是為整個業務服務的，因此需要與多個團隊來進行溝通，所以在成為優秀的數據分析師時，也需要超強的溝通協作能力。

 

• 硬技能：SQL能力、ETL能力、數據庫基本操作。

 

 

•  數據挖掘、數據清洗能力。

 

　　大量的原始數據及臟數據會困擾數據分析，所以在做數據分析前，需要將數據進行清洗，匯總，建模形成可用的業務數據。

• 具有高級Excel數據分析能力。

　　因為大部分的原始數據是以Excel數據存儲或者導出為Excel文件進行分析的。所以大部分的數據分析會依附于 Excel。對于一個優秀的DA來說，基礎的Excel操作并不能滿足，需要的是高級 Excel數據能力。

• 具備基本的機器學習知識。

　　現在數據分析會越來越靠攏人工智能的方向，因此需要具備一些機器學習知識，了解其學習的規則的建立以及數據收集儲存的知識，以適應新的市場需求。

　　學會借助數據分析的工具利器

　　數據分析師，并不是越老越吃香。

　　隨著技術的發展，一名好的數據分析師，一定離不開一個好的數據分析工具。

　　這里，小編推薦一些大牛們經常使用的數據分析工具和可視化大屏實時數據分析的工具，供你參考：

　　· Google Analytics(GA)， GA 是大家都很熟悉分析用戶網站數據有效工具，包括用戶體驗，數據發展趨勢等能夠幫我們快速分析哪些頁面設計的是否合理，是否有優化空間等

　　· GitHub, GitHub 是開源的技術平臺，會有大量的數據分析師在上面分享他們所開發的數據分析工具以及算法。

　　· ActiveReportsJS，這是一個專業的報表開發工具，能夠快速的使用源數據，創建中國式復雜報表及多維的數據透視表，同時提供了多種數據可視化方式。

　　官方網站：https://www.grapecity.com.cn/developer/activereportsjs

　　· SpreadJS，這是一款基于 HTML5 的純前端電子表格控件，兼容 450 種以上的 Excel 公式，可以幫助數據分析師將原始數據從Excel的存儲結構中導出到系統中進行分析，彌補了Excel 擴展能力不足的短板。

　　官方網站：https://www.grapecity.com.cn/developer/spreadjs

　　· AWS S3，這是一個云存儲系統，數據分析師可以使用它來存儲和分析大量的數據集。

　　· Wyn Enterprise ，這是一個集數據錄入，報表分析，BI 大屏交互式報表分析，權限管理及控制的BI工具，具有數據分析工具，BI 儀表板能力，多種豐富的可視化元素及自助的數據分析。

　　官方網站：https://www.grapecity.com.cn/solutions/wyn

　　結語

　　相信通過小編的分析，你一定掌握了成為一名優秀數據分析師所必備的知識和工具，擁有它們，再去做數據分析，數據將在你手里變得更親切，做數據分析也會更簡單、更便捷，相信距離你成為一名優秀的數據分析師也不再遙遠。

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