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数据分析师曾经存在多年了，然而，对该职业的需要从 2018 年开始，对数据分析师的需要猛增，目前数据分析师的前景未然十分好！预计到 2025 年，「数据分析师」将成为需要最大的工作之一。
因为这种景象，咱们看到了数据分析师的衰亡。许多钻研预测，这一角色将成为将来的工作的主力军。
很多想转型做数据师的敌人，职业方向的转变也并非久而久之的事件，你须要对这个行业有肯定的理解，并匹配一下本人的常识和能力构造。
有很多还没有入行的同学通常一个认知误区：认为只有学了 Python 就能够做数据分析师。这是谬误的！咱们先来了解一下数据分析师的工作。
在不同行业数据分析从业人员的工作内容和职责：
从事数据分析的工作
学做日报
日销、库存类的表
产品销售预测
库存计算和预警
流量剖析相干表
复盘
数据分析开掘工作人员
给产品优化提供数据反对
验证产品改良成果
为高层提供邮件和报表
互联网 + 剖析
KPI 指标监控
各种周期性报表
针对某一业务问题做剖析报告
针对业务进行线下建模和剖析
成为数据分析师有哪些要求？
- 理论知识要宽泛，波及数学、市场和技术。要求及对数据敏感，包含统计常识、市场钻研、模型原理等。
- 惯例剖析工具的应用，包含数据库、数据挖掘、统计分析工具，常用软件（Python、Excel、PPT、思维导图）等等。
- 有肯定的业务理解能力，能了解业务背地的商业逻辑。因为只有了解了商业问题，能力转换成数据分析的问题，从而满足部门的要求。
- 数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以丑陋的形式“表白”，功效也会大打折扣。
当初大多工作都须要你领有逻辑剖析能力，尤其是对数据的剖析了解。在数据化经营理念深刻的明天，BAT 这样的大型互联网公司强调全员参加数据化经营，把数据分析当作一种能力在培训，也必然是将来趋势。
数据分析师所需具备的能力和常识
从数据分析的 4 个步骤来了解，数据分析的四个步骤：数据获取、数据处理、数据分析、数据出现。
- 数据获取
数据获取看似简略，然而须要把握对问题的商业了解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是须要哪些数据，从哪些角度来剖析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，须要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
举荐书籍：《金字塔原理》、麦肯锡三部曲：麦肯锡意识、工具、办法
举荐工具：思维导图工具（Xmind\ 百度脑图等）
- 数据处理
数据的解决须要把握有效率的工具。目前能够用说在数据迷信畛域没有比 Python 能胜任数据处理和数据分析的工作了，甚至在人工智能的算法钻研畛域，算法钻研人员仍然首选 Python 作为钻研工具。
Python 不仅是一门编程语言，而且是数据挖掘机器学习等技术的根底，不便建设自动化的工作流；Python 入门不难，它对数学要求并不是太高，重要的是须要晓得如何用语言表达一个算法逻辑；Python 有很多封装好的工具库和命令，我要做的是用哪些数学方法解决一个问题，并构建进去。
要想疾速入门 Python 数据分析，就要应用好 Python 相干的工具包：
（1）Python 最大的特点是领有一个微小而沉闷的科学计算社区，采纳 python 进行科学计算的趋势也越来越显著。
（2）因为 Python 有一直改进的库，使其成为数据处理工作的一大代替计划，联合其在通用编程方面的弱小实力，齐全能够只是用 Python 这一种语言去构建以数据为核心的应用程序，其中：
罕用数据分析库
Numpy
Scipy
Pandas
matplotlib
罕用高级数据分析库
nltk
igraph
scikit-learn
（3）作为一个科学计算平台，Python 的可能轻松集成 C、C++ 以及 Fortran 代码。
- 剖析数据
剖析数据往往须要各类统计分析模型，如关联规定、聚类、分类、预测模型等等。
罕用的把握数据分析办法：
相干分析法
回归分析法
聚类分析法
判别分析法
主成分分析法
因子分析法
对应分析法
工夫序列
比照分析法
分组分析法
穿插分析法
构造分析法
漏斗图分析法
综合评估分析法
因素分析法
矩阵关联剖析
根本分析方法
高级分析方法
- 数据出现
把握任一种可视化工具，对于解决好的数据可作自在的可视化剖析，图表成果会十分易懂，Python 自身也有丰盛的可视化的工具库能够收费应用。
图片
很多数据分析工具曾经涵盖了数据可视化局部，只须要把数据后果进行无效的出现和演讲汇报，可用 word\PPT\H5 等形式展示。
总结：
近些年随着各行业对数据的了解和摸索的须要，数据迷信的重要位置也日益浮现。那么数据迷信的整体工作流程是怎么的呢？数据分析在整个工作流程中占了怎么的地位和角色？如果想要入门做数据分析须要把握什么语言应用哪些工具？
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