数据分析师要掌握哪些技能
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发布时间：2022-04-22 04:09
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时间：2022-04-07 22:46
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 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。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，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方*方面进行创新和突破。
2、就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
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时间：2022-04-08 00:04
数据分析师要学会Excel、掌握SQL Server或者Oracle的SQL语句、掌握可视化工具。
首先是Excel，貌似这个很简单，其实未必。Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图、Column chart、Bar chart、Area chart、饼图、雷达图、Combo char、散点图、Win Loss图等，而且能实现更高级的功能。
包括透视表（类似于BI的*分析模型Cube），以及Vlookup等复杂函数，处理100万条以内的数据没有大问题。最后，很多更高级的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的开发工具。
掌握SQL Server或者Oracle的SQL语句，虽然你是业务分析师，但如果取数据能少依赖于IT人员和IT工具（比如BI的*分析模型，有时候并不能获取你想要的数据），对于做业务分析，无疑是如虎添翼，我曾经见过华为的会计能写七层嵌套的SQL语句，很吃惊。
包括join、group by、order by、distinct、sum、count、average，各种统计函数等。
掌握可视化工具，比如BI，如Cognos、Tableau、FineBI等，具体看企业用什么工具，像我之前用的是FineBI。
这些工具做可视化非常方便，特别是分析报告能含这些图，一定会吸引高层领导的眼球，一目了然了解，洞察业务的本质。另外，作为专业的分析师，用*分析模型Cube能够方便地自定义报表，效率大大提升。
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时间：2022-04-08 01:38
1、Excel
作为数据分析师，Excel是必备技能。Excel 是经过检验的可靠的数据分析工具，它广泛存在，非程序人员也能便捷操作，所以大多数企业即使也使用其他工具，但 Excel 工具还是他们的不二选择。
2、统计学
统计学同样是数据分析师的必备技能之一，你只有学好了统计学才能谈得上数据分析。统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。如果你想成为一名出色的数据分析师，那么你就必须要会统计学。
3、SQL
sql是所有数据库查询的语言，sql非常容易入手。针对不同的数据库，如mysql、sqlserver、oracle等，sql语法会有所不同，但是总体上大同小异，只是细微处的差别。而且如果你有数据库基础的话，只需要找些sql查询的习题来做一下，就会很快的得到提高。
4、行业知识
对于数据分析师来说，业务的了解比数据方*更重要。而且业务学习没有捷径。这一部分也没有什么书可以看的了，基本都靠搜索，总结，思考，再搜索，总结，思考。
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时间：2022-04-08 03:30
要学会的技能：
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。
在学习的过程中应该注意以下事项：
要想快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用的过程中，辅助算法以及行业知识的学习。
学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。
在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。
如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。
数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。
通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。
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时间：2022-04-08 05:38
数据分析师要学会的技能有以下几点：
1、知识体系
统计学的基本知识和对machine learning的了解：大部分对消费者的分析都离不开描述统计方法（平均数，中位数，显著性等等）
2、计算机软件
对于数据分析师来说，可能每个项目的70%到80%的时间都是在收集和处理数据，他们需要首先想好需要什么样的数据，比如timeframe是一年还是十年。选定好需要的数据后要进入一个或多个数据库去收集数据，最后需要对数据进行一些处理，看看是不是有missing value或者outliers等等。
3、明确问题（Defining the Problem）
将分析范围缩小是很重要的技能。如何将复杂的问题去掉细枝末节，抓住重点需要良好的沟通能力和对商业需求的充分理解能力。注意：避免向客户递交太多对解决核心问题无用的信息。另外，对公司和行业的了解也会使得这个过程更加得心应手。
4、了解听众（Knowing the Audience）
通常来说一个数据分析师需要面对PM和CEO。因此，在准备presentation时，要注意回答这两方关心的不同的问题。对于PM来说，需要的是简单无修饰，多干货介绍在各种情况下如何进行协作交互。而面对CEO，需要展示的是稍加修饰的PPT和最重要提供具体的建议。
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时间：2022-04-08 08:02
数据分析师要学会数据分析思维、编代码、懂数据库、统计、数据、机器学习等技能。
1、数据分析思维
作为一名数据科学家需要很挑剔，并且善于发现他人会遗漏的东西。那么我们应该如何做到像数据科学家一样思考呢？梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。
2、编代码
如果希望拥有专业水准的话，从编程基础到端到端的开发，一些技术的语言，比如R、Python、和一些商业软件的SAS、SPSS等，以及深入的交互式学习，这些你至少精通几门，其他懂一些最好。
3、懂数据库
数据分析大多应用实际。企业数据常常被保存在MySQL、Oracle、Postgres、MonogoDB、Cassandra等数据库中，所以这些数据库你要了解甚至懂。
4、统计、数据、机器学习
关于数学知识，大学课堂会学过一部分，如果是数学科学类的专业会学得更精深。如果这一部分你需要弥补一下充充电，可汗学院、麻省理工都有相关的开放课程。关于统计学知识，推荐去udacity，openintro上系统的学习，统计还是需要一定思维的锻炼的。
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时间：2022-04-08 10:44
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时间：2022-04-08 13:42
总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵*啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
如果是实在不懂，还可以去网上找些视频课程看。切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。
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时间：2022-04-08 16:56
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时间：2022-04-08 20:28
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
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时间：2022-04-09 00:16
学习路线
技术：
Excel
SQL
Python/Spss
可视化
理论：
数据分析思维和方法
统计学
对业务的理解
四、推荐书籍/网站
1、Excel学习：
没有什么推荐的书籍和网站，网上有很多大神的教程，如果时间充裕，就系统的学习一下，如果时间紧张，就用临阵用度娘也是可以解决问题的，当然，学什么都最好能够系统地学习。要记住一点，我们是用Excel进行数据分析的，所以应当从数据获取、数据处理、数据分析和输出几个方面来学习Excel。
2、SQL学习
建议在B站找视频观看,有很多,我们就有同名号定期上传学习视频哦。如果想要练习的话，可以从SQLZoo去练习，在线版的SQL练习教程。书的话《SQL必知必会》还不错，很精简，基本可以满足日常表的查询和维护了，想要不仅满足于查询的话，还可以参考《深入浅出MySQL》，数据库开发、优化与管理，600多页。
3、Python学习
对于非程序员出身的新手小白来说入门很简单，精通还是不容易的。如果你仅仅是停留在用Python进行数据处理和分析的阶段上，建议《利用Python进行数据分析》这本书非常不错，不要去学python开发、python编程之类的书，Python可以用来做很多事情，但对于数据分析师而言，我们可能不需要用Python来开发什么游戏、网站等，我们只需要进行数据控制、处理、整理和分析即可，系统地学一下python中的数据科学库是非常有必要的，如：Numpy、pandas等。
4、可视化
有很多可视化的工具，用Excel可以实现可视化，powerBI、Tableau、Python也可以可视化。工具的选择是一方面，另一方面是对于图表的理解，什么场合适用什么样的图表。
用Excel做排列图
5、数据分析的思维和方法
参考书籍《深入浅出数据分析》，把道理方法讲的很透彻的一本书，对于深入理解底层逻辑很友好。《谁说菜鸟不会数据分析》系列，主要是对于方法和工具使用的学习。可参考之前的文章 数据分析方* 来大概了解。
6、统计学
《深入浅出统计学》非常棒的一本书，对于统计学的基本概念的解释非常直白到位，让小白能够清楚地理解这个公式为什么是这样子的，而不是直接摆公式。底层逻辑明白后，可以参考李航的《统计学习方法》，这是大学课本，有时间的话还是应该好好研究一下系统逻辑的。
7、对业务的理解
推荐《数据挖掘与数据化运营实战》，这本书对业务与数据分析怎么结合有很详细的说明和实例。
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时间：2022-04-09 04:20
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软技能
比如有统计学、概率学
1、统计学
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2、概率学
概率学是研究随机事件的一门科学技术，概率学也是研究0与1之间的数字，0表示不发生事件，1表示发生事件，大于0小于1是概率。概率论应该还是一门很有用的学科，如果你把它学好了，至少不会天天购买彩票做着发财梦。如果具体到专业，是否可以对你的客户群做一个统计：什么样的客户喜欢什么样的图表等等。
当然，每个岗位重点要求的分析工具和能力是不同的。所以在写技能时，一定要根据你投递的公司岗位要求来写，岗位要求里提到的往前放。
3、对数字具有敏感度
数字的敏感度是每个数据分析师都需要掌握的，毕竟在我们的工作当中和数字抬头不见低头见。数据分析不仅仅要提供数字、更要提炼数字！如果当同行还在机械的提供数字的时候，你却能提前一步警觉到，那一定是距离凤毛麟角不远了。毕竟能够提供真实的信息，是件不容易的事儿。
4、逻辑能力
逻辑能力顾名思义，就是能够逻辑自洽，能把一件事情给别人讲清楚，千万不能心如明镜但说不出，表达不出。逻辑能力强的人写下的文字，也更容易被接受，读起来更通顺，能迅速get到意思，而逻辑能力差的人写下的文字真的让阅读者如嚼蜡般难以下咽。
5、文字能力
数据分析师本身就是每天和分析报告不停打招呼的人，优秀的表达能力总是能让人事半功倍，在多个领域都是加分利器。提高这个能力的办法就是不断去写作，其次就是要拓宽知识面，知识面的宽度就是思路的宽度，我们不能局限于业务的学习，应该多读一些好书，多读一些经典著作，这非常有助于我们开阔视野打开思路。
二、分析思维
1、角色扮演——换位思考的能力
当你觉得山穷水尽的时候，可以把自己想象成公司领域不同的角色，站在他人的视角寻找和思考自己有没有需要进行数据分析的点，比如我就会把自己想象成公司的运营、销售、客户、供应商，用他们的思维去看待自己的数据分析，十分有助于分析思路。这样瞬间打开思路柳暗花明又一村！
2、随时关注行业信息，并从中获取灵感。
当一个人学会站在公司战略层面趋向问题的时候，你已经成功一半了，因为行业内绝大多数的公司一定是追随着行业的潮流而动的，俗话说“山不过来我过去，放在我们这个行业，数据不动，我就自发性的去寻找。因此如果能够提前关注到行业最近的动向，并学会“动之以情，晓之以理，诱之以利，那么你的分析就能从支撑战略转化为决策了。 所以平时可以把关注行业网站作为自己的习惯，多多阅读，厚积而薄发。
3、自主学习——主观能动性思维
闪闪发光的数据分析思路永远都是来自自己聪慧的大脑的，炉火纯青的技术也是无数次项目的磨练后达成的。如果一味的听领导上级的指示，机械的推一下走一步，那在老板那，你永远只是可替代性员工，随便换一个人也不耽误。所以，当你想要成为唯一、不可替代，那你就要学会主动学习。数据分析不仅要能实现，也要能思考。懂行业，有头脑的数据分析师是凤毛麟角。
三、通用能力
1、沟通能力
在我们的实际工作中，一个人的沟通协调能力是尤为重要的。善于沟通，良好的沟通效果往往会使人在工作中打开局面，赢得宽松的发展空间。不擅长沟通则会使人举步维艰，还会产生较强的挫败感。工作中每个人都会或多或少的碰到一些沟通障碍，可以碰壁但不能放弃主动沟通，因为如果放弃沟通，就相当于关闭自己，那样就真的失败了。
2、学习能力
不同业务的分析思路不同，即使同一个业务在不同阶段的分析方法也不同，数据分析师要想习惯于任何变化，就要培养终身学习的能力，活到老学到老。在学习中不断更新自己的“武器库”，往里面增光添彩，在实践中不断打磨自己的分析思路和模型，使自己成为一个全面性的人才。合抱之木，生于毫末；千里之台，起于垒土；。扎实的职业技能是每一位数据分析师进阶的最大底气。如果不想不想再舒适圈中止步不前，不想做温水里的青蛙，不想走到随时被淘汰的的边缘，就要“软”“硬”兼具，不断进步。
硬技能
这里先贴上一张某在线教育公司的数据分析招聘要求，以便我细细道来。
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作为数据分析师，掌握一些工具是必须的。硬技能就如第一张图中的招聘要求中所体现的，需要应聘者熟练掌握sql、ppt、Excel、Python、BI工具。简单说下这几种工具吧。
Sql：是一种数据库语言，可以定义和操作数据库。
PPt：数据分析师都需要用PPT来向领导汇报分析结果，可能你所有熬夜掉的头发最后的价值都体现在这几张PPT上面了。
Excel：excel作为数据分析工具绝无仅有，必须要熟练掌握。
Python：无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫，还是Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计算、图像处理，它都可以胜任。
BI：可视化工具，比如有我们常见的FineBI和PowerBI
常用的可视化工具包括Excel和BI，一般的可视化图标用我们熟知的excel便能轻松实现，但如果要经常做图表，Bi就是一个不错的选择。既然话说到这里了，就拿FineBI举个例子吧
我常用FineBI从数据库中进行可视化分析
它的主要优点如下
仅需要准备好需要可视化的数据，FineBI可以通过数据连接，收取其他工具的数据库，FineBI不仅可以连接EXCEL的数据集，还可以连接到企业的数据库。不仅如此，它还划分了【常用】【所有】【其他】，用户可根据数据量、实时、频次的要求，自由的选择数据，充分的做数据准备。
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.开始做数据分析前，面对大量的数据，思绪一时之间定会乱作一团，但FineBI能够根据你的行业，智能的思考数据维度。FineBI内置的过滤、排序、分组汇总，可以进行自动建模，并且是利用自助数据集的方式，让用户能够在人性化的操作界面进行数据处理。极大的降低用户的数据清洗与数据加工时间。
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制作阶段，FineBI的可视化操作非常简单，只需要把要分析的字段拖动拽到横纵坐标轴，就可以自动生成图表。同时，也有自动推荐图表的功能。
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当然,FineBI当中，还内置了很多高级图表，比如：流向地图、瀑布图、人口金字塔等，从入门到高阶，应有尽有。
总之，还是需要多多挖掘自身特长，综合判断自身能力，一方面思考这个职位需要什么积累，另一方面也需要思考自己的这些积累更适合怎样的职位。祝你早日适应数据分析这个工作。
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时间：2022-04-09 08:42
岗位介绍：
1、重点收集竞品相关数据信息，并与自身数据特征进行对比，定位业务问题及原因 ；
2、对竞品行业收集数据进行整合，通过数据分析得出观点及结论，完成相关竞品分析报告 ；
3、对比发现的问题原因等信息可有效转化为数字统计的对比效果，明确业务问题点，持续输出分析结果并形成闭环效果跟踪验证；
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时间：2022-04-09 13:20
第二、数据在采集之后，大数据分析的另一个技术数据存取将会继续发挥作用，方便用户在使用中储存原始性的数据，再有就是基础性的架构，比如说运储存和分布式的文件储存等，都是比较常见的一种。
第三、数据处理可以说是该软件具有的最核心的技术之一，面对庞大而又复杂的数据，运用一些计算方法或者是统计的方法等对数据进行处理，包括对它的统计、归纳、分类等，从而能够让用户深度的了解到数据所具有的深度价值。
第四、统计分析可以帮助用户分析出现某一种数据现象的原因是什么，差异分析则可以比较出企业的产品销售在不同的时间和地区中所显示出来的巨大差异，以便未来更合理的在时间和地域中进行布局。
第五、某一种数据现象和另外一种数据现象之间存在怎样的关系，此外，聚类分析以及主成分分析和对应分析等都是常用的技术，这些技术的运用会让数据开发更接近人们的应用目标。
亿信ABI 是一款融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据采集等核心功能而打造的全能型数据分析平台。
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时间：2022-04-09 18:14
我刚毕业的时候和现在许多学弟学妹一样，都非常迷茫，因为我对自己未来并没有一个非常清晰的职业规划，我不知道自己能够做什么？心里还有一些自卑，因为即便我很爱我的大学，但不得不承认，它只是一个很普通的大学，并非985、211。在如今大学生多如牛毛，激烈的就业环境中，我的学历和专业并没有太大竞争力，也有些后悔为什么大学期间没有再认真努力一些，但为时已晚。毕业，意味着新的人生起点，必须要勇敢面对，未来只能靠自己的能力在社会上生存和发展。
于是，就这样，带着对母校和同学们的不舍、对社会的彷徨、对自己内心的恐惧、以及家人给予我的期望迈入社会，开始了我的求职之路。找了半个月的工作，面试20来家，有3家成功的，但是开的工资最高3500一个月，并且2家是销售岗位，1家也不是我本专业的岗位（我的专业是信息与计算科学），我算了一下，就算我接受这些陌生并且不喜欢的岗位，在杭州这样的城市，合租房包水电物业费也得1500左右，公交一个月最少200，生活费最少900，电话费100，3500一个月的工资还要扣除五险一金，每个月还要倒贴。我简直快奔溃了，感觉自己很没用，连独立在城市生存下去的能力都没有，心里非常的沮丧。
也许命运就是这样，当你面临几乎绝望的时候，往往能审视自己，明白自己真的想要什么，静下心来的时候，我问自己，为什么企业不要我这样的学生？答案其实大家都知道，一是没有工作经验，二是啥都不懂不能为企业创造价值；三是面试的时候紧张、不自信、没有很好的表现自己。按这个逻辑分析下去，再找半个月我也不指望能出现奇迹，可能连我最后一点的自信都会被打击光。我隐约的感觉到需要重新定位自己，需要与其他同学拉开区分度，目前我学的这个专业和知识好像与企业要求的能力相差太大，如此分析后，摆在我面前的路有三条，一是接受3500的工作，熬个一年半载希望能加点工资，让自己在杭州生活下去，以后再谋发展；二是回老家的小城市随便找个工作以后结婚过日子；三是选择一个现在人才缺口大的行业，并且未来有前景的职业从头开始学习，这样至少我还比别人快一步。
去年社会上最热门的字眼就是人工智能、大数据，当时我在网上查了很多信息，看了很多新闻，也在招聘网站上查询大数据岗位的薪资和招聘人数及技术要求等情况，我发现大数据行业分二个方向，一是大数据工程开发类，二是大数据分析类，开发类的编程要求比较高，而分析类的编程技术要求相对低些，在网上找了一些分析课程听了一下，感觉还挺有意思的，也能听懂，相比与开发类，自己更喜欢也更适合分析类，所以就下定决心往数据分析这个方向进行学习。后面我花了10来天的时间去了解数据分析的前景和学习路径，但是网上的信息太杂乱，只能了解一个大概，在网上买了一些课，也买了好几本书，一个星期下来还是毫无头绪，本以为把HADOOP学会就能入门了，结果发现HADOOP搭建会了后面的SPARK太吃力；这时候我感觉还是需要去正式培训一下，自学找不到方向，也比较浪费时间；上天还是比较眷顾我的，我记得是去年的7月初，我在网上查大数据分析培训的时候，发现阿里云和他的内容提供商杭州决明数据科技联合推出一个《阿里云大数据分析师企业实战训练营》，需要选拨才能进入，抱着对阿里云品牌的信任，我进行了考试筛选，当时考的内容是两部分，一是数据库、二是C语言和JAVA；说真的JAVA一窍不通，没想到第二天接到通知说通过了，接下来需要电话面试，我当时就怀疑是不是骗人的，在电话面试的时候我就问了负责的老师，老师说是从250多个报名参加的学生中选10个人参加，主要是为新研发出来的课程体系做实验，我作为计算机相关专业、不懂JAVA只懂数据库的学生样本被选中了，另外面试沟通表达能力必须通过。突然有种被实验的感觉，这不是拿我做小白鼠嘛，我问还有其他样本是怎么样的，负责老师说，有一个是大三未毕业数学统计专业的、有一个机械工程三本学生、有一个软件开发专业的一本学生、有一个工作三年软件开发的学生、有一个工商管理专业的学生……我的个神了,当时就蒙圈了,这玩意万一实验失败我钱不就白花了，还浪费1个多月时间,我给父母说后没一个人支持我的，直到7月9号正式开营的前一天我才想明白一件事，在中国连阿里云这样的企业目前都没有一套完整的科学的课程体系，那其他家肯定也没有，如果是骗人的负责老师也没必要把做实验这事情给我说的这么清楚,最后一天选择了这个训练营,其实心里非常忐忑不安。
集训营10个同学一起学习35天，近2个月时间,经过系统的训练，我们10个同学被杭州7家企业录用，全部是数据分析岗位，有去电信的、有去外贸企业的、有去金融企业的、有去阿里系相关企业的，我和那个大三的学弟一起去了阿里系的企业，我试用期，他实习期，大家都非常的开心，说真的非常感谢阿里云和阿里云的合作伙伴决明数据科技的老师们，当时给我们上课的全部都是决明的老师，老师们都非常的专业负责，公司本来就是做企业商业数据咨询的，所以有很多商业案例跟我们分享，用的实验平台是九道门商业数据分析实验平台。
从小白鼠到入行，到现在也有小三年工作经验的我，给大家一个学数据分析师的学习路径,仅供大家参考；
1、 建议大家先学习MYSQL关系数据库，在分析师岗位上数据库是经常要用到的，也是必须要会的；
2、 建议大家接下来学习数据建模、数据仓库，ETL数据清洗，特别在工作中数据质量管理是比较重的，ETL是经常用的（当然数据清洗工具也有其他的，ETL是大家通用的）；
3、 HADOOP分布式其实在分析师这个岗位上用的比较少，了解就可以了，因为现在分布式这块大公司都有现成的工具用，连搭建都不需要，直接用就可以了，非常方便。
4、 分析工具还是需要好好学一下的，建议大家学Python,现在公司里面大部分都是用这个，EXCEL也需要学习学习，一些小的数据集和简单的BI报表还是比较方便的。当然分析工具比较多比如R、SPSS，SAS等都是工具，就看你自己用什么了，会用一个熟练的工具就可以了。另外Python功能非常强大，也不需要研究太深，其实工作做在做项目的时候经常用很快就能学会的，毕竟只是个工具，就像EXCEL要想全部弄清楚所有功能那可不是一天二天的事情，而我们日常经常用的也就是那点东西。
5、 接下来需要学习机器学习，原来叫数据挖掘，现在叫机器学习，也有的叫人工智能，这个需要大家花点时间去学习了，我现在经常用的比如决策树、回归问题、分类问题、聚类问题、降维问题等，还有预测、无监督、最优化也经常用到，这门学科可能是需要我们长时间学习和研究的。
6、 算法方面其实我没有学过，在项目组里面有专门的算法工程师，另外有些通用算法是可以套用的，所以这方面我觉得项目组团队可以配合来做，这方面本人没有经验不做建议。
7、 我现在觉得分析师最重要的是看待问题、处理问题的思路，在这一年工作中我发现团队的大牛们解决问题的思路和我们真不一样，在每次项目组会议的时候我感觉学到的东西最多，那就是解决问题的思路和能力；而且分析师还需要对业务深入了解，因为不同的行业数据结构和业务逻辑都是不一样的，需要花时间去理解和学习；同时我也感觉到作为数据分析师还需要学习商业思维和营销知识。
8、 另外一个就是数据可视化，这个主要是把我们分析出来的数据结构用图像、动画等按时呈现出来。我现在正在做的就是数据大屏，工具很多，BAT公司都有自己的工具，当时老师教我们的时候教的是 Tableau，个人感觉非常好用，这个随便自己喜好了，做大屏可能需要一点美术功底，当然现在模板比较多，也可以套用。
9、 其实在学习的过程中要想学得快，最好是从项目案例入手，当时阿里云和他的内容提供商决明数据就是先让我们训练九道门实验平台上的23个场景案例，数据集全部做好放在服务器里，和我们现在工作的场景很像。老师上午讲知识点，下午和晚上我们就是做实操实验，工具老师基本上都不讲，在做案例项目的时候用到什么临时去查，二次下来工具就上手了。最后一周是加拿大的赵强老师给我们训练了一个大项目，模拟一个企业的数据分析项目，那5天是我最刻苦铭心的，虽然压力很大，分组进行，但是5天时间把我们原来所学的东西全部串起来了，一下子思路就通了，最后每个人还要上台去讲，也培养了自己的沟通能力和演讲能力，整个项目流程下来，受益匪浅。赵老师原来为世界500强企业做过数据咨询项目的，又是加拿大舒立克商学院的MBA教授，项目经验丰富，确实是国内少有的专家大咖，是决明科技的创始人，也是我现在上班这家公司的项目顾问，多亏了赵老师的悉心指导，让我在成为大数据分析师的学习之路上少走了很多弯路，真的蛮感谢赵老师的，也希望大家在学习的路上都能遇到这样的良师益友。
10、 最后一个建议就是大家还需要学习学习PPT制作和演讲，最近我们项目要陆续交付，每次交付都需要向客户进行讲解，每个人做的部分由自己讲，所以PPT制作和演讲都需要训练，亚历山大。
说了这么多，只能代表我这一年来的经历和感受，也不知道对学弟学妹有没有帮助，反正如果你们想往大数据分析师这个职业发展的话，建议大家一定要从项目入手去学习，工具要学但是不要研究太深，会浪费时间，工作后用起来上手非常快，如果自学没有头绪，培训还是很有必要的，但一定要找专业方面的人进行培训，我觉得我还是非常幸运的，遇到了阿里云以及杭州决明科技的老师们，如果学弟学妹们有这样的想法，可以去了解一下，当时我们是第一批培训的，不知道他们现在还在不在做，他们集训就是从项目入手，跟我现在工作内容十分相似，虽然集训过程很辛苦学的也很累，但收获与影响是巨大的。
我当时集训结束的时候就拿到了两个个公司的OFFER，一个是全球排名前十的游戏营销咨询公司，一个是我现在上班的XX云公司；当时选择的时候其实很痛苦，两个个公司都非常不错，因为我是在阿里云实验班出来的，我还是选择了阿里系的企业。
如愿以偿进入了大数据分析职业，天天做项目，非常开心，我相信我自己能在杭州好好的工作，好好的生活下去，毕业季，也祝小伙伴们能和我一样幸运，找到自己喜欢的工作。
最后感谢阿里云和决明数据科技的老师，同时也推荐想学大数据分析的学弟学妹们去九道门商业大数据分析实训中心，因为专业所以认同。
