经济师数据可视化

4月来临，大学毕业季也逐渐被提上日程，很多大学毕业生也开始为自己的工作而发愁。小编的一个远方亲戚，他们的孩子就快毕业了，为此也向小编询问过关于哪种工作比较好的问题，并且告诉小编，他们的孩子想要成为一名数据分析师，对此，小编表示了赞同。但是，想要成为一名数据分析师并不是那么容易，需要具备很多相应的能力和技能，那么，成为数据分析师需要具备哪些能力呢？熟练的使用数据库要说数据分析师的基本能力是什么，我想答案会是比较清晰的。理解数据库并且可以熟练地使用是数据分析师的基本要求。那么，什么是数据库？简单来说，数据库好比工厂中存放产品的库房。只不过，工厂库房装的是货物，而数据库存储的是数据。数据库中装有的数据量很大，它的规模很大，所以数据的存储需要库房，因此得名数据库。如果你想要成为一名数据分析师，那就必须知道数据库的用途以及存在的意义。因为数据分析师是和数据打交道的，而数据库正是存储数据的地方。数据分析师只有熟悉、掌握数据库，才可以真正地做好本职工作。掌握数据整理技能数据分析师必备能力的第二条是掌握数据整理。数据整理是指将原始数据转换成方便实用的格式。数据整理是数据分析师的主要技能，很多数据是不能直接反映出我们所需要的东西的。只有通过整理数据，使数据可视化，创建和研究数据视觉表现才可以获得我们需要的东西。掌握多项专业技能数据分析师不仅仅要熟练使用数据库、熟练掌握数据整理，还需要具备多项专业技能。比如，社会学技能、财物管理、统计学技能、心理学等。有人可能会问，数据分析师为什么还要具备统计学技能呢？那是因为，统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。除了统计学之外，数据分析师掌握社会学技能的意义在于，从社会化角度看，人都有社会性质，倘若数据分析师没有社会学基本技能，很难对市场现象做出合理解释。小编的文章到这里就要结束了，相信大家也看到了，想要成为一名合格的数据分析师所需要具备的能力是比较多的，对于个人能力的要求也比较高，但“高风险，高回报”，数据分析师这份工作其实没有什么风险，但因为对能力的要求较高，所以，员工所获得的薪水也非常高。最后，感谢大家能够阅读小编的文章。

回答 数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用 Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的 SQL 基础

数学知识对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。分析工具对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。编程语言数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。业务理解对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。逻辑思维对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。数据可视化数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。协调沟通数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

数据分析师需要具备的能力：1、你需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。3、至少能够用Acess等进行数据库开发；4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。5、至少掌握一门编程语言；6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。

1、数据存储和管理能力大数据完全始于数据存储，也就是说始于大数据框架Hadoop。它是Apache基金会运行的一种开源软件框架，用于在大众化计算机集群上分布式存储非常大的数据集。由于大数据需要大量的信息，存储至关重要。2、 数据清理能力使用数据仓库工具-Hive。Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在HDFS中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。 3、 数据建模能力SPSS：主要用于数据建模工作，功能稳定且强大，能够满足中小企业在业务模型建立过程中的需求。4、 数据可视化分析能力亿信华辰一站式数据分析平台ABI提供ETL数据处理、数据建模等数据分析服务，支持自助式分析，包括拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。