数据分析师

数据分析师

数据分析师需要具备较高的知识与技能，才能在竞争异常激烈的今天，帮助组织科学、准确的分析数据，排除干扰,做出更为准确的决策，从而立足于业界。因此，数据分析师需要从“软件”与“硬件”两方面，来武装自己。

（一）“软件”方面

１、做事认真负责，态度严谨

挖掘数据价值，需要保持公正中立的立场来客观评价，对于存在的问题需要有质疑和公开精神。

２、逻辑思维清晰

有从错综复杂的环境和数据中，剥茧抽丝的能力；

3、有数据保密意识，注重数据的安全。

4、沟通交流能力要强，表达问题一语中的。

（二）”硬件“方面

1、要熟悉行业知识

对某行业及其数据非常了解，诸如医药、政府、零售、制造业等。

2、掌握数学和统计学的方法

微积分和线性代数是大多数数据挖掘应用程序需要矩阵计算的基本算法。而分析数据离不开抽样与建模，需要根据业务情况，掌握多种统计分析工具。

3、掌握分析编程语言可以更具竞争力

用excel等工具分析数据，处理几千几万条数据是可以的，但是对于成千上万GB以上的数据，用这类工具基本是行不通的。所以，掌握可编程分析工具如Python、MATLAB、Pig、OpenFEA等，才能灵活而高效的分析数据。

4、对分布式、并行计算平台的原理了解

海量数据只有通过分片加载处理，分布式计算，性能才能体现，因此需要钻研ElasticSearch \ NoSQL数据库，了解MapReduce \ Spark的优缺点。

5、对数据挖掘、建模、预测及机器学习有一定的了解。

6、数据可视化设计能力，让您更出彩

无数的案例证明，图表反映数据及结果是最佳的方式。因此，需要掌握Flare、HighCharts、AmCharts、D3．js、Processing、Google Visualization API、Raphael．js、Tableau等其中一些可视化工具。