成为数据分析师需要具备哪些能力？

1. 成为数据分析师需要具备哪些能力？

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。

2. 数据分析师需要掌握哪些能力，需要做哪些准备

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
参考链接：http://baike.baidu.com/link?url=b8z_U8-1Gmt6JEJ5ODauFQwSQvuU5atuQlnQLbNNGoecbrWZjmI8xr3FHek64x41jLZuydeYjTUM4QuI49JAGq#3

3. 数据分析师需要掌握哪些能力？需要做哪些准备？

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。

4. 想成为数据分析师，需要掌握哪些技能和软件的应用

首先需要学习的知识，也就是需要学习的书籍， 概率论、统计学、多元统计分析、数据挖掘、sql数据库等相关书籍教材，基本上这些书名都有对应的书，所以这些是必须要学习的。
其次是软件操作知识，spss、modeler、sas、eviews、stata等 常规的统计与数据挖掘软件等，软件是将上述知识进行操作转化的，基本上统计学或数据挖掘中的原理知识都可以在这些软件中找到对应的命令。
其次，多看一些数据分析或数据挖掘的案例。因为有了知识、有了软件操作，但是具体在实际操作用应该如何使用 还存在问题，此时就需要多看一些分析报告或者案例，通过案例就会逐渐知道如何将统计学原理与实践应用结合。
最后，随着大数据越来越热门，如果要往大数据挖掘方向的话，除了上述的你需要有一定的掌握之外，还需要学习现在很火热的sql server、 oracle、hadoop 等相关软件。

5. 如果想做一个数据分析师，需要具备什么知识

以下是专业方面的知识：
1、统计学知识是最基础的必要的，所以应该首先购买统计学的书。2、数据库方面的知识，要会数据库语言所以还购买要一本sql的书。3、数据挖掘方面的知识，需要一般数据挖掘的教材来看。4、应用相应的工具，比如spss、modeler、sas、stata等相关的一款。下面还有实际分析能力方面，比如市场分析的能力，需要平时多结合实际工作情况，多看一些分析报告。
数据分析师职业要求 ：1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求。5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。

6. 做一名数据分析师要具备什么能力

什么是数据分析师证书?

7. 数据分析师需要具备哪些能力?

1、业务能力
数据分析工作的重中之重就是业务能力，只要真正的在实践领域从事过，就会真正的明白业务知识是你分析的根本。而业务知识的学习是需要时间积累的。业务知识的培养是将远远超过技术工具的学习。数据分析其实就是基于业务之上的更深层次的思考和总结。
2、思考能力
当我们拿到一份数据报表的时候，整个数据就摆在面前，它不会主动开口告诉你。这就需要我们去推演和分析，从中找到规律，迅速评估问题的关键属性和决定因素，形成自己的独有见解，总结报告。所谓心思缜密，滴水不漏，没有思考逻辑，就没有分析思维。
3、沟通能力
数据分析贯穿企业整个工作流程链，你需要面对不同的岗位，不同的角色，这个时候，就需要你良好的沟通能力，采用不同的语言和表达方式，来获取你想要的东西。沟通能力就是数据和业务的桥梁。再沟通中，我们不要固执己见，要采取他人的意见，尤其是智者的意见，可以帮我们降低犯错率，提高分析正确率，这样我们的分析才会更有说服力。
4、技术能力
我们自己了解到的，相关技术像Excel，MySql，Python，SPSS等这些工具。我们如果刚刚步入数据分析工作，其实Excel就已经足够了。如果我们想更深层次的掌握，可以学习Python，R，SPSS等这些。他们提供的强大的挖掘功能和图形能力。尤其是R，Python引用他们的库非常方便，而已技术也很成熟。

8. 如果想做一个数据分析师，需要具备什么知识

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。