昭娣的設計札記
1.數學理論知識
2.創建數學模型
2.編程技術，大數據相關的技術
3.相關的業務知識
代碼接盤俠
一個的數據分析師要有怎樣的知識體系？對應的，你就需要知識體系的底子，不然你在學習起來，壓力很大，也有可能跟不上學習或培訓的步子。
統計相關的數學知識
數學知識是數據分析師的基礎知識。
對於初級數據分析師，瞭解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，瞭解常用統計模型算法則是加分。
對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數(主要是矩陣計算相關知識)最好也有一定的瞭解。
而對於數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。
拿手的應用工具
對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。
對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)視情況而定。
對於數據挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。
Python語言
對於初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。
對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。
對於數據挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。
業務理解能力
業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。
對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本瞭解就可以。
對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的瞭解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。
對於數據挖掘工程師，對業務有基本瞭解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。
邏輯思維
理工男都具有的思維。
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。
對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，瞭解分析對象之間的關聯關係，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。
對於數據挖掘工程師，邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。
大數據可視化工具
數據可視化說起來很高大上，其實包括的範圍很廣，做個PPT裡邊放上數據圖表也可以算是數據可視化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。
對於初級數據分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數據，就達到目標了。
對於高級數據分析師，需要探尋更好的數據可視化方法，使用更有效的數據可視化工具，如可視化工具tableau，根據實際需求做出或簡單或複雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。
對於數據挖掘工程師，瞭解一些數據可視化工具是有必要的，也要根據需求做一些複雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。
協調溝通
對於初級數據分析師，瞭解業務、尋找數據、講解報告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。
對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。
對於數據挖掘工程師，和人溝通技術方面內容偏多，業務方面相對少一些，對溝通協調的要求也相對低一些。
快速學習能力
哪個行業不喜歡愛學習的人呢？
無論做數據分析的哪個方向，初級還是高級，都需要有快速學習的能力，學業務邏輯、學行業知識、學技術工具、學分析框架……數據分析領域中有學不完的內容，需要大家有一顆時刻不忘學習的心。
以上就是對初級，中級、高級數據分析師三個等級能力的總結，為於你要來學習或步入數據分析師，你所需具備的底子或能力，也是一個考評的內容，你達標了嗎？
