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先学啥呢，如果excel基础好的话，可以先学SQL，因为在进行数据集使用的最多的是SQL，数据进不来，后面的报告就无法开发

统计学

数据分析师需要具备多种技能，包括技术技能、业务理解能力、沟通和问题解决能力等。这些技能共同构成了数据分析师的核心能力，使其能够有效地从数据中提取价值，为企业提供有力的数据支持。

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数据分析师所需的技术与理论



A) 统计学和概率论


统计学和概率论可帮助您正确理解数字、回答一些相关假设并做出更好的预测。例如：

销售旺季的平均销量？

每天售出单量增长幅度是多少？

还有多少潜在客户准备购买的？

多少个咨询客户才能转化成一个下单客户？

购买我们产品的客户占整个市场的百分比是多少？

此外，还可以使用回归和时间序列等统计方法，对未来的预期销售额做出相关预测。

B) 数据库知识

在大数据时代，企业的数据都是存储在数据库中的，因此至少要熟练掌握一个或以上的数据库管理系统。市场上有许多数据库管理系统，如 Oracle、MongoDB、SQLite等。但是最常用的还是MySQL，它是评价最高的开源 DBMS，以其成熟度和可靠性而闻名。但我们如何从数据库中提取所需的数据呢？这正是SQL可以发挥作用的地方，SQL是一种专门设计用于处理大型数据库的结构化语言，检索数据效率非常高。


C) 统计工具

获得数据后，您需要知道至少一种统计工具，并利用这些统计工具对数据进行分析，常见的统计软件包括SPSS、SAS、Sage、Mathematica等。目前，任何人都可以使用Microsoft Excel进行最简单的统计分析，MS Excel 是一种电子表格，可帮助人们分析和绘制数据，它还可以执行大量复杂的数学和统计功能。


D) 编程语言

数据分析师最常用的编程语言是 Python 和 R，原因是今天生成的数据量很大，需要掌握这些编程工具才能更好地开展工作。编程语言提供了两个主要好处。首先，它可以使数据转换变得非常容易。其次，这些语言拥有丰富的库，可以帮助人们轻松地制作预测模型，例如python 中的sklearn 库。


E) 可视化

在21世纪之后，每个行业的数据都可以被可视化，它是决策者和数据分析师了解事情结果的桥梁。目前，市场上最突出的可视化工具包括 – 永洪BI、Tableau 和智分析等，目前的图表可视化正从传统的静态报表逐渐向BI动态报表过渡，可视化能力得到进一步的加强。

数据分析、数据挖掘、算法

ssps，概率论，统计方法，数据分析，数据清洗

努力学习数据分析，填充知识领域

我觉得是逻辑。  编程语言 、bi软件 ...都是工具 学是学不完的 ，就只拿一个永洪bi来说，把它的所有功能调试一遍，那得老鼻子功夫了。所以我觉得最重要的是学习使用这些工具的逻辑，我可以不会用，但我是知道怎么用的，没必要去一个软件一个软件，一个语言一个语言的写下去。

数据分析师需要具备广泛的技能，包括数学、编程、统计学、数据清洗、数据可视化、数据分析、业务理解、数据工程、数据库管理、数据挖掘和机器学习等方面。这些技能将帮助数据分析师在处理大量数据、解决复杂问题和提高工作效率方面发挥重要作用。