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雷达卡
随着5G时代的到来，“大数据”这个词出现的频率越来越高。以前的“据统计”也变成了现在的“大数据显示”。
在现在这个信息爆炸的时代，每人每分每秒都在产生数据。在如此巨大的数据中，数据分析师可以使企业清晰的了解到目前的现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用数据带来的价值，给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的“有价值”报告。
据统计，国外有90%以上的企业都成立了数据分析团队，而我国数据分析人才缺口达到了150万。
在这种趋势之下，数据分析已经不单单是数据分析师的“专业本领，”意味着成为我们每一个职场人士都需要掌握的技能。
对于职场已入瓶颈，或者想谋求更好发展的互联网人而言，转行数据分析正是一个不可多得的机遇。
那么，数据分析到底需要学习那些技能呢？
1、业务能力。数据分析工作并不是简单的数据统计与展示，它有一个重要的前提就是需要懂业务，包括行业知识、公司业务及流程等，最好有自己独到的见解。数据分析的目的就是通过研究数据实现转化增长，若脱离行业背景和公司业务内容，数据分析就是一堆没有价值的数据图表而已。
2、工具使用能力。数据分析工具是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞杂的数据，数据分析师必须要掌握相应的工具去对这些数据进行采集、清洗、分析和处理，以快速准确地的到最后的结果。常用工具有：Excel、SQL、Python、R、Tableau、BI等
3、分析能力。数据分析师必须要掌握一些行之有效的的数据分析方法，并能灵活的与自身实际工作相结合。数据分析师常用的数据分析方法有：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。
最后，我们将初级数据分析师应该掌握的技能做了一张树状图。
那么，在了解了“快速成为数据分析师”需要掌握的技能之后，如何提升这些技能？
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