数据分析师需要学习哪些内容

数据分析师是数据师Datician['detɪʃən]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

数据分析师要学什么

第一：统计学知识。这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。差不多应该是理工科的高等数学的知识，甚至还高一点儿。要能够建模，要不然你分析出来的结果离实际相差十万八千里的话，估计要不了几天，你就会被卷铺盖走人了。当然，做个一般的大数据分析师，就不会涉及到很深的高等数学知识了，但要做一个牛B的大数据分析师，还是要学习学习再学习。

第二：很多人想不到的，你还是把EXCEL玩熟悉吧。当然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函数，比如重点包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换，透视表，各种图表做法等之类的。如果数据量不算是特别大的话，Excel能够解决很多问题。比如，筛选部分赃数据，排序，挑选满足条件的数据等等。

第三：分析思维的练习。比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。

第四：数据库知识。大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。

第五：业务学习。其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用，不了解业务，可能你分析的结果不是别人想要的。

第六：开发工具及环境。比如：Linux OS、Hadoop（存储HDFS，计算Yarn）、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具Java、python等等语言工具。

成为数据分析师什么专业比较好

第一位：应用数学

应用数学，是利用数学方法解决实际问题的一门学科，在经济金融、工程科技等领域都有应用。本专业主要学习数学和应用数学的基础理论、基本方法，受到数学模型、计算机和数学软件方面的基本训练，具有较好的科学素养。

第二位：计算机相关专业

近年来企业招的数据分析师，其实大部分应该叫：数据程序员。基本上都是进公司跑数据的，不做啥“分析”，因此计算机相关专业会有优势。毕竟写代码写的多吗。数据仓储，算法这些就更依赖开发能力，这本来就是计算机专业的范畴。

第三位：市场营销、企业管理专业

实际上，真要做分析的话，需要懂商业知识+有分析思路，这一点文科生会更擅长。而且市场营销、企业管理等专业一定会学市场调查。

因此对于数据处理、数据分析的基本操作是了解的。未来走咨询、数据运营、数据分析、市场研究、行业研究的路线是很OK的。

第四位：心理学、社会学

不要小看这两个专业，这两个专业对于数据的应用能力绝对远远超过上边三个专业。知乎著名数据大V chenqin就是搞社会学的，那数据分析能力压倒一大堆只会跑数的表哥。

心理学里提假设、设计实验、采集数据、验证假设的思路，就是数据分析的思路，一毛一样。因此这两个专业的数据部门领导还挺多的。

第五位：统计学

和应用数学相反，这是个被名字拖累的专业。人们往往惧怕数学，但一听统计就觉得：好一般哦。是不是就是掰指头数数的。

严重低估了统计学的专业性。其实统计学是很适合做数据相关工作的。学统计的同学们思路活跃一点哦。

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