数据分析师需要学什么？数据分析师需要掌握什么技能呢？

软件工程师和系统工程师各位可能不陌生，分析师和产品经理在一些大项目上也会见到，不过大多数情况由软件工程师客串，系统工程师就是运维人员，保障基础的硬软件系统、应用系统稳定运行。很多很多的系统就这样的开发着、运行着，生产着数据。那么问题来了，生产的数据除了完成业务所需的基础功能外，还能不能有其它应用呢？回答是肯定的，能够发掘数据、研究数据的人，我们称之为数据分析师，阿里称之为数据科学家。

数据分析师需要掌握什么技能呢？他不需要生产数据，也不需要维护数据，要做的是提取数据、分析数据、展现数据。所以数据分析师要有良好的操作数据的技能也就是SQL，分析数据的技能（统计数学基础，各种BI工具、SPSS软件等），展现数据的技能（EXCEL的图表功能）这些，还要会一些灵活好用的编程工具（Delphi，Python），观察能力和感知力，当然还要有良好的书面和语言表达能力，下面分述。

操纵数据（SQL）

操纵数据而不是操作数据，操纵就是要做到尽可能地控制。如何做到尽可能呢，一般存放在关系型数据库中，比如兵器谱前三的Oracle、MySQL、SQL Server中，市场保有率高，新增使用量也比较大。那么数据分析师怎么和这些关系型数据库打交道呢？结构化查询语言（SQL），这个东西的功能简单的说就是CRUD（Create, Retrieve, Update, Delete）增查改删，其它的称呼是增删改查，增删改、查等等。增删改的操作大多是业务系统或者数据采集端完成的，数据分析师侧重查。要想操纵数据那就要尽量深入、多样的了解数据库产品。一般意义上的数据抽取后再研究的模式在数据量大、数据安全等因素影响下，已越来越不现实。掌握主流数据库的查询技能是获取所需数据的根本性手段。

分析数据的技能

这里主要是指以统计学为主的数学方法，说的太多都是理论，介绍几本书。

1）《统计学习方法(第二版)》作者李航，男，毕业于日本京都大学电气电子工程系，日本东京大学获得计算机科学博士学位。北京大学、南京大学兼职教授。曾任日本NEC公司中央研究所研究员，微软亚洲研究院高级研究员与主任研究员、华为技术有限公司诺亚方舟实验室主任。现任今日头条人工智能实验室主任。就冲着头条大脑这一条就该读这本书：

不是软件工程师，也不是系统工程师，是数据分析师

2）《统计学》大学教材SPSS软件版，这个是本科统计学的教材，作者团队的另一本书《统计学（第7版）》是教育部和国家统计局推荐的统计学教材，不过我推荐的是使用SPSS实践版本的教材，两种技能都学了。

不是软件工程师，也不是系统工程师，是数据分析师

3）《统计学(第六版)》[美] 威廉·M.门登霍尔（William M.Mendenhall）著，关静 等译，统计学的权威教材，有精力的可以学习：

不是软件工程师，也不是系统工程师，是数据分析师

有了上面的著作作为理论基础和实践指导，接下来就需要软件来配合实践了。工欲善其事必先利其器，这里推荐IBM公司的SPSS软件和微软的Excel，Excel这个工具大家经常使用，不过从Excel2013后加入的PowerQuery大家不一定熟悉，这里推荐阅读微软的官方文档，以及和PowerQuery有紧密关系的PowerBI，都是统计分析的优秀工具，重点说说IBM SPSS软件，这是统计业内的最知名的软件，行业内广泛使用。

编程工具

数据分析师需要编程吗？特定情况下需要的。数据分析师的编程主要是为了更好的呈现数据和整理数据，比如有些动态的呈现数据的要求，通过选择选项实时展示分析结果，这样的要求使用专用的分析工具太繁琐，这时候就需要将数据封装在展示软件内。再者就是有些数据的处理比较麻烦，SQL语句解决不了，这时候也要借助编程工具来达到目的。推荐的展示工具是Delphi，整理、获取数据的工具是Delphi和Python。

观察能力和感知力

这个是最为重要的能力，数据所展现出来的100个人眼中有100个哈姆雷特，角度不同数据的魅力也不同，这就要求数据分析师有良好的观察能力和感知力，能够从业务、用户的表达入手，去探讨、解析数据，让分析结果尽快而又高效展现出来。

书面和语言表达能力

这个能力就是要让数据分析活起来，书面和语言是活起来的最直接有效的手段，用户理解接受了分析结果也就使数据分析有了生命力。

以上是数据分析师的一些剪影描述，各种大潮一浪又一浪地迎面而来，数据分析师是潮水退后留在沙滩上的珍珠。

转载：盐城北大青鸟