面部识别|干货！每个数据分析师都应该具备的10项关键技能

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在数据分析领域取得成功所需的最重要技能是什么？我看到这个问题无处不在——论坛、社交媒体，甚至在聊天平台上！那么，正确的答案是什么呢？正如您可能已经猜到的那样，答案就是需要多种技能的结合，因为数据分析是一个广泛的领域，而不是仅仅只靠一个技能。但您可以掌握里面的一些关键技能，以确保您成为优秀的数据分析师。

在本文中，我们将探讨数据分析师所需的最重要技能。请记住，此列表并不详尽，但涵盖了数据分析师应该掌握的绝对核心技能。
目录
1、数据分析师所需的技术与理论
统计学和概率论
数据库知识
统计工具
编程语言
可视化
2、数据分析师所需的软技能
沟通
批判性思维
好奇心
解决问题
终身学习
让我们看看成为优秀的数据分析师所需的技术和理论技能有哪些。
A) 统计学和概率论

统计学和概率论可帮助您正确理解数字、回答一些相关假设并做出更好的预测。例如：
销售旺季的平均销量？
每天售出单量增长幅度是多少？
还有多少潜在客户准备购买的？
多少个咨询客户才能转化成一个下单客户？
购买我们产品的客户占整个市场的百分比是多少？
此外，还可以使用回归和时间序列等统计方法，对未来的预期销售额做出相关预测。
B) 数据库知识
在大数据时代，企业的数据都是存储在数据库中的，因此至少要熟练掌握一个或以上的数据库管理系统。市场上有许多数据库管理系统，如 Oracle、MongoDB、SQLite等。但是最常用的还是MySQL ，它是评价最高的开源 DBMS ，以其成熟度和可靠性而闻名。但我们如何从数据库中提取所需的数据呢？这正是SQL可以发挥作用的地方， SQL是一种专门设计用于处理大型数据库的结构化语言，检索数据效率非常高。

C) 统计工具
获得数据后，您需要知道至少一种统计工具，并利用这些统计工具对数据进行分析，常见的统计软件包括SPSS、SAS、Sage、Mathematica等。目前，任何人都可以使用Microsoft Excel进行最简单的统计分析， MS Excel 是一种电子表格，可帮助人们分析和绘制数据，它还可以执行大量复杂的数学和统计功能。

D) 编程语言
数据分析师最常用的编程语言是 Python 和 R ，原因是今天生成的数据量很大，需要掌握这些编程工具才能更好地开展工作。编程语言提供了两个主要好处。首先，它可以使数据转换变得非常容易。其次，这些语言拥有丰富的库，可以帮助人们轻松地制作预测模型，例如python 中的sklearn 库。

E) 可视化