就目前我们这个互联网大数据时代来说，不光人人都是产品经理，连数据分析每个人每天都会碰到。你手机里的app，你上网的痕迹，你每天都在和各种各样的数据打交道，都在归置自己身上的数据标签和数据信息。
这是一个大数据的时代，也是充满机遇的时代。各个行业都在进行数字化转型，想依靠数据来竞争，大家都相信得数据者可以得到“天下”，像目前世界强的企业当中，百分之90的公司都建立了数据分析的部门，数据分析这个职业也变得热门起来。在知乎上一搜数据分析，还蛮多问题是想转行数据分析行业或者是想从事数据行业，但是不知道怎么入手的小白们提问的。大多数人也只是仅仅知道数据分析的大概意思，但是不知道数据分析应该掌握哪些具体知识。
「知乎搜“数据分析”的问题」
个人作为一个数据可视化从业者哈～也在工作中碰到不少数据分析的事情，我就结合我自身的经验，给题主一些建议
什么是数据分析？为什么要做数据分析？处理数据分析时要了解什么？数据分析师应该具备什么特质？数据分析师该掌握什么基础技能？
01什么是数据分析？
数据分析从字面意思来看，即“数据+分析”。
数据是基础，分析是结果。数据存在是既定的事实，但是面对无序的数据，人类是无法发现其中蕴含的问题。所以需要通过数据分析师来将数据进行全方位的解析，才能把无序的数据变为能够使用的数据，为人类提供有贡献信息，才能体现出数据的价值所在。
02为什么要做数据分析？
数据分析的作用和价值我们可以概括为以下四个方面：
帮助主体来识别机会、规避责任风险帮助主体诊断现存的问题，亡羊补牢帮助主体评估使用效果，改进营销措施帮助主体来提高效率，加强企业管理
03处理数据分析时要了解什么？
大数据对所有的行业部门都至关重要。但是很显然，不同的行业数据分析师面对行业数据所需要提取的数据信息是不同的，所以你需要知道自己的目标行业对数据分析的需求是什么，比如以下几个行业：
教育大数据
大数据有助于重新组织课程资料。使用数据结构帮助进行职业预测。定制学习程序。通过算法在分级系统中使用。保险业
数据结构有助于收集有关个人和公司的信息算法有助于获得客户见解检测欺诈当客户提出索赔时帮助进行威胁映射政府产业
政府从各个部门收集数据，以使用数据结构做出重要决策。必须在国家和全球范围内制定决策和计划。必须通过数据结构和算法来维护和分析数据库和记录。它可以帮助他们实施计划，服务，就业和政策。银行业
数据结构和算法有助于防止滥用信用卡和借记卡防止洗钱减轻风险和业务清晰是可能的。
04数据分析师应该具备什么特质？
了解了你分析数据时候应该注重什么，接下来就要明白自己作为一个数据分析师应该具备什么样的特质，我也为题主总结了几点：
强大的分析能力良好的沟通及人际交往能力，才能建立良好的工作关系要具备在技术/非技术人员面前解释事物的能力有能力自主工作，也可在团队工作具备时间管理技能项目管理技能，与利益相关者进行规划、组织和协调项目的方方面面有能力处理压力和解决问题的能力积极自我激励，快速学习和创新的人掌握一些列数据分析工具「重点掌握」
05数据分析师该掌握什么基础技能？
入门级的数据分析师，肯定不要好高骛远，先把Excel玩转再说，不要以为Excel就是个简单的表格工具，它的强大你想象不到，我相信知乎上肯定很多有Excel的专业教程，我这里也不展开详细的讲解。
当然想成为一个成功的数据分析师单单掌握Excel是肯定不够的，因为这只是一个数据分析的呈现，真正的数据分析师必须要通过数据现象的查看来完成对产品的营销策略、运营策略的优化，不仅是对业务需要有一定的了解，还需要掌握各种数据分析的技能，从能力上来增长自己。
我根据前人的经验和网络上大家对数据分析技能的共识总结出以下几点：
一个合格的、高级的数据分析师应该掌握的技能：
统计分析：大数定律、抽样推测规律、秩和检验、回归、预测；可视化辅助工具：excel、BI工具、python大数据处理框架：Hadoop、storm、spark数据库：SQL、MySql、DB数据仓库：SSIS、SSAS数据挖掘工具：Matlab、R语言、python人工智能：机器学习挖掘算法：数据结构、一致性编程语言：Java、python数据可视化能力：EasyV、DataV、raydata「这个很重要、可以说是一大热门趋势」以上就是我对数据分析入行前需要掌握知识的一个简单概括，当然其实想要学习一个新的东西方法论虽然很重要，但是最重要的还是要保持永远学习的心态，因为世界万物不断在变，特别是互联网行业，数据这种东西太飘忽不定了，不时刻更新自己的知识库，很容易在前进的路上掉队，被后浪拍打在沙滩上。今天你是小白，那么一段时间过后，你必须让自己成为具有一定优势的人，才不会被时代淘汰哦～
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