數據分析需要學什么？

   許多企業在開發新產品，開拓新市場，進行新的投資，尋找新的客戶時，都會選擇使用數據分析來做出商業決策。實際上，數據分析師的工作就是把業務問題轉化為數據問題，以便對數據進行客觀的評價和比較。那么，數據分析需要學習些什么？接下來看看小編整理分享的吧。

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數據分析需要學習的技能：

1. Excel

提到Excel大家都不陌生，很多小白非常喜歡用Excel來進行數據分析。即使是專業的分析人員，他們也會使用Excel處理聚合數據。因為Excel具備非常多的優點，例如：

（1）使用方便

（2）簡單易學

（3）能夠查看每個步驟的結果

（4）無需編程基礎

2. SQL語言

SQL（結構化查詢語言）是一種用于處理和檢索關系數據庫中存儲的數據的計算機語言，是關系數據庫管理系統的標準語言。它具備很多優點，例如：

（1）速度快。輸入你要進行的操作，僅需幾秒，操作就能完成。

（2）不需要你具備很強的編程能力。

（3）語言簡單易學。

3. 可視化工具

將數據可視化可以讓人更加理解數據。人類都是視覺動物，圖形往往比密密麻麻的文字更易于理解。在這里，我順便給大家推薦幾款好用的可視化工具：

（1）Cognos：Cognos擁有強大的數據庫平臺。但是Cognos并不適合小白，因為它需要用戶有很好的數據分析基礎。

（2）Tableau：Tableau的可視化功能非常能打，操作也簡單。用戶只需在簡單配置，拖拖拽拽就可以完成數據分析。

（3）FineBI：Cognos和Tableau的確非常好用，但是它們是兩款國外軟件，相關的學習資料比較少。而FineBI是一款國內軟件，我們可以在各大平臺找到海量的學習教程。同時，運用FineBI進行部署非常方便。

4. Python

Tableau、FineBI這一類的可視化工具，的確可以自動生成報告。但是，如果想要進行更深入的探索，你需要學習Python來進行數據挖掘。

Python是一種面向對象的高級編程語言，主要用于Web以及應用程序的開發。Python擁有圖形和可視化工具、以及擴展的分析工具包，能夠更好地幫助我們進行數據分析。以下是Python的一些優點：

（1）語法清晰，簡單易學。

（2）開源且免費。

（3）庫量非常大。

5. SAS

SAS（統計分析軟件）是一套模塊化的大型集成應用軟件系統。它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等等。因此，SAS能夠對數據進行深層次的挖掘和分析。

6. Alteryx

Alteryx是一種自助服務分析工具。用戶可以快速混合和準備數據，即便沒有任何編程能力的人，也可以在Alteryx中構建數據工作流。同時，Alteryx的運行速度也非常快。使用拖放式工作流程和數據清理技術，僅需幾分鐘，你就能得到輸出結果。以下是Alteryx的其他優點：

（1）能夠融合數據。

（2）易于采購。

（3）可以建立工作流程。

7. “軟”實力

光懂技術還不行，數據分析師還必須具備以下幾種“軟”技能：

（1）很強的溝通能力。如果數據分析師不能將自己的分析結果表達清楚，那么他的分析結果將一文不值。

（2）熟悉業務內容。我們學習數據分析的最終目的，就是就業。因此，每個數據分析師都必須做到熟悉業務。

（3）快準狠地分析出最佳解決方案。了解了業務之后，數據分析師要找出最有效的數據分析方法，來對數據進行分析。

   如今，人們越來越依賴于信息技術，大量的數據每天都在生成和存儲。有多種數據來源——自動檢測系統，傳感器和科學儀器等等，不知道你是否意識到，每次從銀行取款，購物，寫博客，發微博都會產生新的數據，看來學習數據分析還是很重要的。通過小編以上的介紹，你知道數據分析需要學什么了嗎？