1、数据库管理：学习SQL语言和关系数据库的基本原理，了解数据库的设计和管理。

2、数据仓库：了解数据仓库的概念、架构和设计方法，学习数据抽取、转换和加载（ETL）技术。

3、数据分析与可视化工具：熟悉常见的数据分析工具，如Tableau、Power BI等，并掌握其使用方法和数据可视化技巧。

4、数据挖掘与机器学习：学习数据挖掘和机器学习的基本理论和算法，掌握数据预处理、特征工程和模型评估等技术。

5、编程技能：具备一定的编程能力，例如Python或R语言，用于数据处理、数据分析和模型开发等任务。

6、业务理解与沟通能力：了解业务需求，能够将数据分析结果转化为业务洞察，并能够与非技术人员进行有效的沟通和合作。

这个主题好，其实我是不清楚的哈，但是我来学习到了不少，明确了方向，谢谢各位大佬

shuang 发表于 2023-6-27 10:09
1、数据库管理：学习SQL语言和关系数据库的基本原理，了解数据库的设计和管理。

2、数据仓库：了解数据仓 ...

膜拜大佬

数据分析和统计学
SQL
数据仓库和ETL
数据可视化工具（yonghong）
编程语言
业务理解和沟通能力

掌握sql和数据库查询原理才是最基础的

学习学习

sql，数据分析

1、要熟练使用Excel

Excel可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具，数据分析师除了要熟练将数据用Excel中的图表展现出来，还需要掌握为生成的图表做一系列的格式设置的方法。

2、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言

以R语言为例，R编程语言在数据分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。作为脚本语言凭借其良好的互动性和丰富的扩展包资源可以方便地解决大部分数据处理、变换、统计分析、可视化的问题，并可以重现所有的细节。

3、撰写报告的能力

在撰写报告时，深入地思考，深入分析，逻辑严谨，结论有说服力，能提前预测数据趋势，能从问题中引申出解决方案，提出有指导意义的分析建议，这些都是一名优秀的分析师所体现的特质。

4、要打好扎实的SQL基础

SQL基础之所以重要，是因为数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取而来的。有良好的SQL功底并能熟悉使用，不仅能提取到需要的数据，还能大大提高工作效率。

先学会基本的BI工具，比如永洪Desktop，其次要了解学习一下基本的编程，sql，数据库方面的知识，只有懂了这些，才能更好的使用工具，最后要学会站在需求的角度考虑问题，比如用户画像，来更好的设计出符合要求的作品