数据分析师必须具备的7项技能

斯科特·w·奥康纳著|2020年1月23日

行业的建议分析

如今，大多数公司都意识到数据驱动的商业战略的价值，并需要有才华的个人来洞察不断收集的信息流。研究表明，70%的美国高管表示，到2021年，他们将更青睐拥有数据技能的求职者，随着我们的物理世界继续数字化，对分析师的需求只会增长。

如果你刚刚开始研究，想知道如何制作转向数据分析的职业生涯，你并不孤单。浏览招聘广告寻找数据驱动的职位是一个很好的起点，但许多分析师的角色非常微妙，很难辨别哪些技能是最需要投资的。

在东北大学分析硕士项目旨在为学生提供他们所需要的专业技能组合，不仅在他们的工作中茁壮成长，而且在…领域获得顶级职位数据分析．

数据分析师的一些顶级技能包括:

结构化查询语言(SQL)
Microsoft Excel
批判性思维
R或python统计编程
数据可视化
演讲技巧
机器学习

下面让我们来仔细看看七大必备技能数据分析师需要在就业市场上保持竞争力。

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数据分析师的基本技能

1.SQL

SQL，或结构化查询语言，是普遍存在的行业标准数据库语言的这是数据分析师最重要的技能知道。该语言通常被认为是Excel的“升级版”;它能够处理Excel无法处理的大型数据集。

几乎每个组织都需要懂sql的人——无论是管理和存储数据、关联多个数据库(比如Amazon用来推荐您可能感兴趣的产品的数据库)，还是构建或更改这些数据库结构。每个月都有成千上万个需要SQL技能的职位发布，拥有高级SQL技能的人的工资中位数远远超过75000美元．即使是非技术人员也可以从学习这个工具中受益，如果你想要使用大数据，学习SQL是第一步。

2.Microsoft Excel

当你想到Excel时，首先想到的可能是一个电子表格，但在这个工具的背后有更多的分析功能。虽然像R或Python这样的编程语言更适合处理大型数据集，但高级Excel方法，如编写宏和使用VBA查找，仍然广泛用于较小的提升和更轻的快速分析。如果你在一家精益公司或初创公司工作，你的数据库的第一个版本甚至可能是Excel。多年来，该工具一直是每个行业的业务支柱，因此学习它是必须的。幸运的是，网上有大量的免费资源可以帮助你入门，还有结构化的数据分析课程，供那些希望深入了解该工具的人学习。

专家提示:Excel在大数据集上是有限的，所以学习一门统计编程语言通常是你作为分析师在职业生涯中晋升的另一个必须。

3.批判性思维

使用数据来找到问题的答案意味着首先要弄清楚要问什么，这通常是相当棘手的。要想成为一名成功的分析师，你必须像分析师一样思考。数据分析师的角色是发现和综合那些并不总是那么清晰的联系。虽然这种能力在一定程度上是天生的，但你可以尝试帮助一些技巧提高你的批判性思维能力．例如，问自己一些关于手头问题的基本问题，可以帮助你在寻找解决方案时保持脚踏实地，而不是被一个比实际情况更复杂的解释冲昏头脑。此外，重要的是你要记住独立思考，而不是依赖现有的东西。

4.R或python统计编程

Excel能做的任何事情，R或Python都能做得更好，而且速度快10倍。像SQL, R和Python可以处理Excel做不到的．它们是强大的统计编程语言，用于执行高级分析和预测分析关于大数据集。它们都是行业标准。要真正成为一名数据分析师，您需要超越SQL并至少掌握其中一种语言。

那么你应该学哪一个呢?R和Python都是开源和免费的，只要分析准确，雇主通常并不关心他们的员工选择使用哪种。然而，由于它是专门为分析而构建的，一些分析师更喜欢R / Python用于探索数据集和进行特别分析。

专家提示:想知道SPSS或SAS吗?通过这些工具学习R或Python被认为是最佳实践，因为像Excel一样，SAS程序是有限的。

5.数据可视化

能够讲一个引人入胜的故事数据是传达你的观点和保持听众参与的关键。如果你的发现不能被轻松快速地识别出来，那么你就很难把它传达给其他人。由于这个原因，当涉及到数据的影响时，数据可视化可能具有决定成败的效果。分析师使用引人注目的高质量图表和图表，以清晰和简洁的方式展示他们的发现。表的可视化软件被认为是一种行业标准的分析工具，因为它非常友好。

6.演讲技巧

数据可视化和演讲技巧携手并进。但是演讲并不总是对每个人都很自然，这没关系!即使是经验丰富的演讲者有时也会感到紧张。和做其他事情一样，从练习开始，然后再练习，直到你进入最佳状态。《福布斯》他还建议为自己的进步设定具体的目标，把注意力放在听众而不是自己身上，这样才能更自如地做演讲。

7.机器学习

作为人工智能而且预测分析是两个最热的话题在数据科学领域，对机器学习的理解被认为是分析师工具包的关键组成部分。虽然不是每个分析师都使用机器学习，但为了在该领域取得领先地位，了解机器学习的工具和概念是很重要的。你需要你的统计编程然而，要想在这个领域取得进步，首先要掌握技能。一个“开箱即用”的工具橙色还可以帮助你开始构建机器学习模型。

培养你的技能

了解你需要哪些技能才能进入分析并开始处理数据是关键推进您的数据分析事业．各行各业都在热议大数据，企业都在寻找拥有这些紧缺技能的人才。今天提高你的数据分析知识意味着你在未来有更多的机会和更多的钱。

如果你真的想拍的话过渡到分析职业在美国，有很多方法可以培养这七项技能来帮助你实现目标。你最终决定如何磨练这些能力取决于你现有的背景、你愿意投入的时间和资源，以及你的个人目标。

在开始工作时，对于有抱负的数据分析师来说，利用书籍和其他免费资源是有帮助的。这样做可以让初学者更加熟悉术语，并为未来的开发奠定坚实的基础。然而，那些希望更精简地进入该领域的人应该寻找机会获得和练习成为专家数据分析师所需的技能。

最有效的方法之一就是接受正规教育。无论你选择在线课程，训练营，还是高级分析学位继续深造可以让你在这个竞争激烈的领域大展身手。

雷竞技app最新版raybet雷竞技东北大学提供学位和证书重点在这方面，包括一个分析学专业研究硕士．该课程通过建立强大的理论基础，并将其应用于现实世界的行业问题，为学生的分析领域做好准备。

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本文最初发表于2019年2月。为了准确性和相关性，该报告已进行了更新。