大火的数据分析岗位，需要掌握哪些技能？

无处不在的数据分析！

• 谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；

• 淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；

• 口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单…

数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、浏览数据……，大到企业的销售、运营数据，用户数据，交通网络数据……wo

如何从海量数据中获得别人看不见的知识，如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策，数据分析可以将数据的价值最大化。

那么，小白如何快速获得数据分析的能力呢？

1、数据分析师应该具备哪些技能？

要明确学习的路径，最有效的方式就是看具体的职业、工作岗位对于技能的具体需求。

我们从拉勾上找了一些最具有代表性的数据分析师职位信息，来看看薪资不菲的数据分析师，到底需要哪些技能。




其实企业对数据分析师的基础技能需求差别不大，可总结如下：

• SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
• 会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
• 会用脚本语言进行数据分析，Python或R
• 有获取外部数据的能力，如爬虫
• 会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
• 熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等

2、寻找最合适的学习路径

（1）最高效的学习路径是什么样的

你一定要清楚的是，你想要达到的目标是什么？如果你想利用数据分析的方法来支撑工作决策，那么你可能需要知道数据分析的流程是什么，通过数据分析的方法能获得哪些信息，这些信息可以用来支撑什么工作。

然后你需要知道要达到这样的目的，需要哪些必备的技能？其实在这个过程中你对知识的框架就有了大概的了解，并知道如何去避免无效的信息。

更重要的是，你需要了解，完成一个数据分析项目，基本的流程是什么。这样你才知道学习的知识，在具体的工作中是如何应用，并能够在学习之后进行针对性的训练，做到有的放矢。

（2）关于学习路径

我们知道一般的数据分析流程是：“数据获取-数据存储-数据清洗-Python数据建模与分析-数据可视化与报告”，而课程正是按照实际的分析流程搭建整体框架。

这条学习路线足够清晰，没有一上来直接灌输大量理论，而是在实践中学习，这就有效过滤掉了无效知识。

每学习一部分知识，能解决实际的问题。

• 比如学习Python爬虫，就能获取相应的数据；
• 学习pandas，就能将获取的数据进行清洗；
• 学习Seaborn，你就可以实现炫酷的可视化……

即便是对于纯小白来说，也没有什么压力。

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