學習內容
1，數學知識
數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，只需要了解壹些描述性統計相關的基本內容，並具備壹定的公式計算能力，了解常用的統計模型算法更佳。
對於高級數據分析師來說，統計模型的知識是必備的能力，線性代數(主要是矩陣計算的知識)最好有所了解。
2.分析工具
對於初級數據分析師，需要會玩Excel，熟練使用數據透視表和公式，VBA更佳。另外壹定要學習壹個統計分析工具，SPSS作為入門比較好。
對於高級數據分析師來說，使用分析工具是核心能力，VBA是基本必需品，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中壹種，其他分析工具(如Matlab)視情況而定。
3.分析思維
比如結構化思維，思維導圖，或者百度腦圖，麥肯錫式的分析了解壹些smart，5W2H，SWOT之類的，就更好了。不壹定要什麽都精通，但壹定要懂壹些。
4、數據庫知識
大數據大數據意味著大量的數據。當Excel無法解決這麽大的數據量時，妳就不得不用數據庫了。如果是關系型數據庫，比如Oracle，mysql，sglserver等等，妳得學會使用sql語句，過濾排序，匯總等等。非關系型數據庫也要學習，比如Cassandra，Mongodb，CouchDB，redis，Riak，Membase，Neo4i，HBase，至少有壹兩個是常用的，比如Hbase，Mongodb，Redis。
5、開發工具和環境
比如:Linux OS，Hadoop(存儲HDFS，計算Yarn)，Spark，或者其他壹些中間件。目前使用的開發工具很多，比如Java、python等語言工具。
有技能
數據分析師要學習EXEC1，掌握SQLServer或Oracle的SQL語句，掌握可視化工具。
第壹個是EXEC1。看起來這很簡單，其實未必。Exce1不僅可以制作簡單的二維表格和復雜的嵌套表格，還可以繪制折線圖、柱形圖、條形圖、面積圖、餅狀圖、雷達圖、Combochar圖、散點圖、盈虧圖等。，並且可以實現更高級的功能。
包括透視表(類似於BI的多維分析模型Cube)和V1ookup等復雜函數，處理1000000以內的數據問題不大。
最後，很多高級工具都有EXEC1插件，比如AIMachine學習的壹些開發工具，服務器或者Oracle SQL語句，包括join，group by，order，各種統計函數by，distinct，sum，count，average，掌握可視化工具，比如Bl，比如Cognos，Tableau，FineBI等等。
薪水
1，平均年薪:全國數據分析師崗位薪資平均約234.060年薪。
2.年收入區間分布:65438+萬以下占17%；10-20萬占36%；20萬以上的占47%。
3.不同工齡年薪分布:1年以內￥118059；1-3年:164，324: 3-5年:234，676: 5-10年:277，486: 10年以上:298.569。
4.對數據分析師需求最大的地區是深圳、上海和北京。
5.作為薪酬最高的數據分析師，最常要求的技能是SQL、數據分析和PYTHON。
6.對數據分析師需求最大的行業是互聯網、計算機軟件和電子商務。
職業前景
在這個信息爆炸的時代，每分鐘都會產生大量的數據。數據分析師可以讓企業在海量的數據中清晰地了解現狀和競爭環境，充分利用數據帶來的價值，為企業做出風險評估和決策支持。
因此，數據分析師絕不是簡單的IT人員，而是能夠參與制定企業發展決策的核心人物。
現在成功的互聯網公司和電子商務公司，無論是全球還是中國，都是以數據為支撐，走在數據驅動企業成長的最前沿。
隨著我國數據分析的發展，以及眾多企業對數據分析人才需求的增加，數據分析師被媒體稱為“未來最有前途的職業之壹”。