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数据分析师都学习哪些内容_数据分析师

本帖主要是讲数据分析师都学习哪些内容，在最下面我会附上其他相关文章链接。学习数据分析没有什么诀窍，就是多练练。拿些样本素材，用来分析一下慢慢的熟练起来，在学习一些公司里的业务模式。

　　一、统计学：我看一些人推荐了不少统计学的专业书籍，直接把人吓跑了。我自己就大学时候学过《概率论与数理统计》，其他统计相关的内容也没怎么看过。对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。

　　1.让你相信统计本身是一门科学，这不是星座算命。

　　2.在研究数据时，知道一些特征是负责统计学规律的。我在刚参加工作时，看到百度知道过亿的用户访问，但每天访问的量波动不超过 3%，感觉太神奇了。

　　二、编程能力：学会一门编程语言，会让你处理数据的效率大大提升。如果你只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。我比较推荐 Python，上手比较快，写起来比较优雅。

　　三、数据库：数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。

　　四、数据仓库：许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。

　　五、数据分析方法：对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。

　　六、数据分析工具：SAS、Matlab、SPSS 这些工具经常有人推荐，我要说的是在互联网公司一般都用不上。做可视化的 Tableau，统计分析的友盟、百度统计，还有像我们神策分析等。

　　这些工具本身不一定能满足你的所有需求，但会让数据分析变的更高效。我自己整理过一个豆瓣书列，有兴趣的可以看看：数据分析师豆列。上面的内容学习后，只能说成为一名合格的数据分析师。

　　要成为高级数据分析师的话，一方面是要强化对业务的理解，最好是做到通过数据分析帮助公司决策方向，或者说促进企业快速增长。另一方面，要加强机器学习/数据挖掘的专业知识学习，将机器学习成为数据分析的手段。比如预测用户的流失，对用户进行自动分类等。你能提供的价值就大不相同了。最后，要强调的是，数据分析师是一个实践的职位，要在实际项目中不断的训练。

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