如何成为一名数据分析师 （上）

随着大数据的流行，数据分析岗位也越来越热门。如果你有兴趣从事数据科学职业，可以按以下五步进行准备：

数据分析师收集、处理并运行大型数据集的统计分析。他们探索如何利用数据回答问题和解决问题。随着计算机的发展以及技术的不断融合，数据分析已逐渐发展起来。关系型数据库的开发为数据分析人员带来了新的活力，使分析人员可以使用SQL从数据库中检索数据。

数据分析的大多数任务包含收集和清理数据，用于发现行业趋势和业务洞察力。日常数据分析师的工作因行业、公司或具体职位而异。数据分析师需要使用商业智能软件、Tableau和编程为整个组织中的不同部门设计和维护关系型数据库和系统。

大多数数据分析师与IT团队、管理层或数据科学家一起确定组织的目标。他们从各种来源挖掘和清理数据，然后使用标准统计工具和技术分析解释结果。在大多数情况下，他们可以查明复杂数据集的趋势、相关性和模式，并提出改进流程。数据分析师还需完成分析报告，并与主要利益相关者进行沟通。

数据分析人员应精通一种程序语言，并具有多种语言的相关知识。他们通常使用R和SAS进行数据收集、清理、统计分析和可视化。

好奇心和创造力是优秀数据分析师的关键特征。他们需要有扎实的统计基础，更重要的是要用创造性和分析性的角度思考问题。这将有助于分析师提出有趣的研究问题，从而增强公司对当前问题的理解程度。

数据分析人员必须清晰地传达他们所发现的信息，无论是对其他成员还是高管团队。良好的沟通是成功的关键。

：有效的数据可视化需要反复试验。一个成功的数据分析师需要懂得要使用的图形类型，如何缩放可视化效果，并知道根据受众选择图表类型。

一些数据分析师在后端工作。他们将来自多个来源的数据库连接起来，以创建数据仓库，并使用查询语言来查找和管理数据。

SQL数据库是具有结构化数据的关系型数据库。数据存储在表中，数据分析师从不同的表中提取信息用于分析。数据分析人员最常用的查询语言是SQL，它存在许多变体，包括PostreSQL，T-SQL和PL/SQL等。

数据挖掘、清理和整理：数据分析人员需使用其他工具来收集非结构化数据。一旦有了足够的数据，便能通过编程进行清理和处理。

数据分析人员应该对excel有足够的了解，并了解先进的建模和分析技术。

机器学习：具有机器学习技能的数据分析师非常有价值，尽管机器学习并不是典型数据分析师工作所需具备的技能。

本文参考文章：

https://www.mastersindatascience.org/careers/data-analyst/