数据分析师发展前景如何？ 从职位薪水来看，数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵，均薪在10k+；杭州、宁波和广州位列第二方阵，均薪在9k+；其他沿海及内陆区域中心城市，如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵，均薪在8k左右。从职位量来看，北京、上海、深圳和广州位列第一方阵，职位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方阵，职位量在20000+，武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高，职位量在10000+。从行业需求来看，互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化娱乐领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。不管是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。这里给大家举几个例子：现在的产品，由于销售渠道开始开始网络化。
统计学硕士能去互联网公司干什么？需要学会哪些技能？ 小咪：数据分析师入门需知 ？ zhuanlan.zhihu.com 2、可以做数据挖掘/算法这类的工作，此类岗位一般归属专门的算法部门，也有和商业智能部门的数据分析等在一起的情况，。
数据分析师要学会什么技能？ 要熟练使用 Excel、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言、撰写报告的能力、要打好扎实的 SQL 基础。1、要熟练使用 ExcelExcel 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。R 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。注意：1、与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是。
如何快速成为数据分析师？ 谢邀。0基础如何上手kaggle(数据科学竞赛）？理论上来讲，Kaggle欢迎任何数据科学的爱好者，不过实际上…
如何才能快速成为一名数据分析师？ 入门的话，懂Excel其实也就可以了。当然Excel的水平不能很初级，起码也得是一个中级用户的水平，我在ExcelHome找了一个中级用户的要求，对照一下你会了嘛？（中级用户的基本要求：理解并熟练使用菜单命令，熟悉使用数据透视表，至少掌握20个常用函数及其嵌套使用）详细讲一下的话，表格的基本规范要清楚，常用的菜单命令能自动反应，数据透视表会用切片器，组等功能，至于函数则要求数量的使用if，sumifs，vlookup，index，match以及其嵌套使用。作为工具的了解，这样入门算是可以了。如果你想更深入，能够更直接的取到数据，已经厌烦了把需求提给IT，经过漫长的等待才拿到你自己想要的数据，最后发现还不够的这种经历的话，你可以考虑学习一下sql，自己从数据库提取数据，不需要学得太难，会查询就行，数据库权限也只要一个read only就行。查询里其实也不简单，把基本的select…from…，where，group by，order by，一些常见的数据库函数学会之后，再学一下子查询。这样基本就能应付你在工作上的一些基本的数据需求了。（可以在codecademy上刷刷sql的教程，交互式学习，效果非常好，刷完基础教程可以在sqlzoo上刷刷题，提高一下自己的实战水平）可视化也是很重要的，Tableau、BDP。
如何才能快速成为一名数据分析师？ 数据分析师是做什么的：1、支持各种常规或临时数据分析需求；2、提供各类业务相关的分析及建议；3、通过建模深入挖掘用户或产品方面的有价值的信息；4、和各部门沟通协调需求并提出各种新的数据分析项目或方案；5、持续地改进数据采集、处理、分析、报告等各个流程上的工作。数据分析师的基本工作流程：1.定义问题确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。2.数据获取数据获取的方式有很多种：一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。三是通过Python编写网页爬虫。3.数据预处理对残缺、重复等异常数据进行清洗。4.数据分析与建模这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法，了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。5.数据可视化和分析报告撰写学习一款可视化工具，将数据通过可视化最直观的展现出来。数据分析入门需要掌握的技能有：1.SQL（数据库）：怎么从数据库取数据？怎么取到自己想要的特定的数据？等这些问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，。
如何才能快速成为一名数据分析师？ 如何快速成为数据分析师？不建议急于求成，所谓快速仅仅是入门而已，想要真正成为数据分析师恐怕需要到实际工作中去历练。下面给出一些建议。数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。ExcelExcel分为四块：公式+技巧+数据透视表+图表。先从Excel公式开始，通过公式感受Excel的强大与神奇。Excel常用公式分为5类，如下图所示。接下来需要学习一些常用的快捷键和技巧，这样可以提高学习效率，对于以后的工作也大有益处。Excel数据透视表可以让我们不用写任何公式就可以轻松实现对数据的分类统计、汇总等。古人云，一图胜万言，通过图表来展示数据会更形象，也更高效。关于Excel的教程可以看下我的专栏：Excel数据分析108讲MySQL数据分析师跟数据打交道，而数据存储在数据库中，所以懂点SQL知识也是必须的，用得最多的数据库是MySQL数据库，作为数据分析师需要掌握的SQL知识如下图所示。统计学统计学是数据分析师的理论基础，只有具备扎实的理论基础，才能在数据分析这条路上走得更远。SPSSSPSS是一个很常用的数据分析工具，提供了。
如何才能快速成为一名数据分析师？ 入行之后，我发现数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加注重业务，对业务能力要求比较高；数据挖掘向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。首先我说说这两种方向共同需要的技术面，当然以下只是按照数据分析入门的标准来写：1.SQL（数据库），我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。2.统计学基础，数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的平均值是什么？数据的最大值最小值指什么？数据相关与回归、时间序列分析和预测等等，这些在网易公开课上倒都有不错的教程。3.Python或者R的基础，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。学习资料：R语言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰廖老师的博客里看Python教程，面向零基础。4.学习一个可视化工具紧接着，你。
想从事数据分析工作，学什么软件或语言最好？
如何才能快速成为一名数据分析师？ 诚邀，鄙人从事数据分析师多年，题主的问题，我早在几年前就想过，现在已了然于心，相信我的回答对题主会有所帮助。题主的问题是：如何快速成为数据分析师？首先，你需要了解当前数据分析师的职业发展路径或者说不同的类型以及各自类型所需要的必备技能。一般来讲，数据分析师从低级到高级依次分为以下五个等级：初级数据分析师—>；中级数据分析师—>；高级数据分析师—>；资深数据分析专家—>；数据科学家。不同的公司对数据分析师的要求不同，五个等级基本上涵盖了小中大以及巨无霸企业对数据分析师的要求，这些也直接体现在用人单位的薪酬上。这里简单说下，大体而言，一般的小型公司，由于没有复杂的业务逻辑，初级数据分析师就能满足日常业务分析，比如，会一些简单的Excel，会写一点简单的SQL和数据整理能力就OK，薪资待遇停留在3，4千左右。稍微大一点的企业，就会要求多一点，初级分析师已经不能满足其业务需求，这个时候，中级分析师就来了，一般要求熟练使用Excel，较强的数据分析，整理能力，会一点编程，可视化，还有能够撰写简单的数据分析报告之类，薪资待遇能达到6，7千左右。这种逻辑对于高级数据分析师，资深数据分析专家，数据科学家，我相信题主应该有所感觉了。数据。
