数据分析师要学什么内容(岳春阳)

数据分析师是一种数据工程师，是指不同行业的专业人员，专门从事行业数据的收集、整理和分析，并根据数据进行行业研究、评估和预测。那么数据分析师应该学习什么呢？让我们和边肖一起去。

数据分析师应该学习什么

1.统计学:互联网上的数据分析，不需要掌握太复杂的统计学理论。所以按照本科教材学统计学就够了。

编程能力:学习一门编程语言，会大大提高你的数据处理效率。如果只能在Excel上复制粘贴，就不能快速完成。

数据库:数据分析师经常与数据库打交道，但不能掌握数据库的使用。学习如何构建表和使用SQL语言进行数据处理是一项必不可少的技能。

数据仓库:很多人分不清数据库和数据仓库的区别。简单来说，数据仓库记录了所有的历史数据，是专门为了方便数据分析师的高效使用而设计的。

数据分析方法:对于互联网数据分析师，可以阅读精益创业和精益数据分析，掌握常用的数据分析方法，然后根据自己的产品灵活调整组合。

数据分析工具:经常推荐SAS、Matlab、SPSS，但互联网公司一般不用。做可视化Tableau，优盟统计分析，百度统计，以及我们的神策分析。

数据分析师的技能要求

理解管理:一方面是建立数据分析框架的要求。比如要用市场营销、管理等理论知识来指导分析思路的确定。如果不熟悉管理理论，很难构建数据分析框架，后续的数据分析也很困难。另一方面，功能是根据数据分析结论提出指导性的分析建议。

了解业务:数据分析的前提是了解业务，也就是熟悉行业知识、公司业务、流程，最好有自己独特的见解。如果脱离行业认知和公司业务背景，分析结果只会是一个离线风筝，没什么使用价值。

理解工具:掌握与数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，数据分析工具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，而必须依靠强大的数据分析工具来帮助我们完成数据分析。

理解分析:掌握数据分析的基本原理和一些有效的数据分析方法，并在实践中灵活运用，从而有效地进行数据分析。基本分析方法有:比较分析、分组分析、交叉分析、结构分析、漏斗图分析、综合评价分析、因子分析、矩阵相关分析等。高级分析方法包括相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、时间序列等。

理解设计:理解设计就是用图表有效地表达数据分析师的分析意见，让分析结果一目了然。图表的设计是一个很大的问题，比如图形的选择、版面设计、色彩搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

数据分析师的主要工作内容

每日统计退货明细，每周向上级进行退货分析，跟踪采购部门后期的处理过程和结果；

每周供应链健康状况:资本比例、库存状况和供应商风险的分布；

每天跟踪订单的收款情况，并向上级汇报；

每天跟踪计划发货、实际发货和订单接收的反馈，与其他部门沟通，找出三者差异的原因，记录并每天向上级汇报；

协助上级进行资金链管理和控制，每周统计物流配送计划，并与采购部沟通，预估未来应付账款；

协助上级进行财务审计。