数据分析是指用统计分析方法对收集的数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结并指导实际工作和生活。工作内容：
（1）获取数据
获取相关的数据，是数据分析的前提。
（2）数据处理
获取数据，把数据处理成自己想要的东西。
（3）形成报告
把数据分析的结果可视化，展现出来。
掌握技能：
1、统计分析
2、可视化辅助工具：Excel、PPT、Xmind、Viso
3、大数据处理框架：Hadoop、Kafka、Storm、ELK、Spark等
4、数据库：SQLite、MySQL、MongoDB、Redis、Cassandra、Hbase
5、数据仓库／商业智能：SSIS数据仓库、SSAS MDX多维数据集、SSRS、DW2.0
6、数据挖掘工具：Matlab、SAS、SPSS、R、Python
7、人工智能：机器学习、深度学习
8、挖掘算法：数据结构、一致性、常用算法
9、编程语言：Python、R、Ruby、Java等
（1）获取数据
获取相关的数据，是数据分析的前提。
（2）数据处理
获取数据，把数据处理成自己想要的东西。
（3）形成报告
把数据分析的结果可视化，展现出来。
掌握技能：
1、统计分析
2、可视化辅助工具：Excel、PPT、Xmind、Viso
3、大数据处理框架：Hadoop、Kafka、Storm、ELK、Spark等
4、数据库：SQLite、MySQL、MongoDB、Redis、Cassandra、Hbase
5、数据仓库／商业智能：SSIS数据仓库、SSAS MDX多维数据集、SSRS、DW2.0
6、数据挖掘工具：Matlab、SAS、SPSS、R、Python
7、人工智能：机器学习、深度学习
8、挖掘算法：数据结构、一致性、常用算法
9、编程语言：Python、R、Ruby、Java等
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2021-05-19
一、基础工具
俗话说工欲善其事必先利其器，那么SQL、Python、Excel等等等等就是做数据分析最基础的工具了，但是并不是学会这些就是数据分析师了，数据分析师的工作不仅仅需要掌握一些Python和SQL的基础操作，更重要的是商业知识架构和数据能够结合起来，能够通过企业的各项数据发现企业经营过程中的业务问题，能够帮企业解决问题。
二、业务分析能力
工作内容是根据公司的业务来决定的，大致归纳了几点：
①为产品经理提供帮助，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成。
②为运营经理提供帮助，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成。
③为公司数据制定标准，各部门数据打通，实现数据化管理等工作。
三、沟通协作、解决问题的能力
任何企业都需要数据分析师，他的工作核心就是通过数据为企业解决问题，它作为企业的重要枢纽，连接着公司的产品和运营等部门，在企业起着至关重要的作用，这就需要非常强的逻辑思维能力和沟通能力，把各个环节沟通到位了，才能高效地为企业解决问题。
另外，从目前的经验和观察来看，现在社会上大部分的数据分析师都缺少商业方面的知识，项目经验也很少，难以满足企业需求，都是之前做数值处理转行的，都遇到了发展瓶颈，所以现在对于想转行数据分析的人来说其实也是个绝佳的机会，就看自己能如何把握了。
本回答被网友采纳
相似回答