数据分析师需要学习哪些内容(赵剑)

数据分析师是数据分析师[& # 39；Detn]是指不同行业的专业人士，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。

数据分析师应该学习什么

第一:统计知识。这是大量大数据分析师的短板。当然，这里说的不是简单的统计。但均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等。随着时间，空，数据本身。应该是理工科的高等数学知识，甚至更高一点。要能建模，不然如果你的分析结果和实际情况相差甚远，估计过几天就收拾行李走人了。当然，做一个一般的大数据分析师，不会涉及很深的高等数学知识，但是要做一个牛b的大数据分析师，还是需要反复学习和学习的。

第二:很多人想不到的，你最好熟悉一下EXCEL。当然，你不需要掌握高大全，但你也需要掌握常用的函数，比如专注于但不限于sum、count、sumif、countif、find、if、left/right、time conversion、pivot table、各种图表做法等等。如果数据量不是太大，Excel可以解决很多问题。比如筛选一些被盗的数据，排序，选择符合条件的数据等等。

第三:分析思维的实践。比如结构化思维，思维导图，百度脑图，麦肯锡式的分析，还不如懂一些smart，5W2H，SWOT之类的。不一定要知道有多深，但一定要知道一些。

第四:数据库知识。大数据大数据就是当Excel解决不了这么大的数据量时，就要用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle，mysql，sqlserver等。，你要学会使用SQL语句，过滤排序，汇总等等。还应研究neo4j-关系数据库，如Cassandra、Mongodb、CouchDB、redis、Riak、Membase、Secondary和Hbase等。，以及至少一两个常用的，比如HBase、Mongodb、Redis等。

第五:商业学习。其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。它在数据分析中起着非常重要的作用。不了解业务，你分析的结果可能不是别人想要的。

第六:开发工具和环境。例如:Linux OS，Hadoop(存储HDFS，计算纱)，Spark，或者其他中间件。目前使用的开发工具很多，比如Java，python等等。

做数据分析师什么专业比较好

第一名:应用数学

应用数学是用数学方法解决实际问题的学科，在经济、金融、工程科学和技术等领域都有应用。本专业主要学习数学和应用数学的基本理论和方法，接受过数学模型、计算机和数学软件方面的基础训练，具有良好的科学素养。

第二名:计算机相关专业

近几年企业招聘的数据分析师，大部分应该叫:数据程序员。基本上都是进公司跑数据，不做任何“分析”，所以计算机相关专业会有优势。毕竟你写了很多代码。数据仓库和算法更依赖开发能力，这是计算机专业的范畴。

第三名:市场营销与企业管理专业

其实如果真的想做分析，需要懂业务知识+分析思维，文科生会更擅长。而市场营销、工商管理等专业会学习市场调研。

所以我们知道数据处理和数据分析的基本操作。以后走咨询、数据运营、数据分析、市场调研、行业调研的路线是可以的。

第四名:心理学和社会学

不要小看这两个专业。他们应用数据的能力肯定超过以上三个专业。知乎著名的数据大王V·陈琴从事社会学，他的数据分析能力压倒了很多只会跑数字的表兄弟。

心理学中提到假设，设计实验，收集数据，验证假设，和数据分析是一样的。所以这两个专业的数据部门领导还是挺多的。

第五名:统计

与应用数学相反，是一个被名字拖累的专业。人们往往害怕数学，但听统计数字就觉得:一般般。是掰手指算吗？

统计的专业性被严重低估。其实统计学很适合做数据相关的工作。学统计学的同学应该更积极一点。