就目前而言，很多人看到了數據分析行業的光明前景，于是就想進入數據分析的行業中，但是，想成為一名合格的數據分析師，需要掌握很多的技能，那么一名合格的數據分析師需要掌握哪些技能呢？現在的數據分析行業中有數據分析師、數據科學家、以及數據挖掘建模分析師三種職業，這三種職業的認定標準以及技能要求都是不一樣的，但是我們需要學習數據分析的基礎知識。那么數據分析分析師需要什么技能，數據分析行業都有什么職業呢？下面就由小編為大家解答一下這個問題。

一般來說，數據分析行業有三個層次，第一層次就是業務數據分析師。第二層就是數據挖掘建模分析師和大數據分析師。第三層次就是數據科學家?，F在就給大家好好解釋一下。

首先給大家講第一層次的業務數據分析師，業務數據分析師屬于初級分析師，主要指政府、金融、電信、零售等行業前端業務人員；從事市場、財務、、供應、咨詢等職位業務人員；非統計、計算機專業背景零基礎入行和轉行就業人員。業務數據分析師需要掌握的技能有：概率論和統計學知識，能夠運用Excel、R、Python、SPSS等一門專業分析軟件，有商業理解能力即可。

其次給大家說一下第二層次，第二層次就是數據挖掘建模分析師和大數據分析師。數據挖掘建模分析師和大數據分析師屬于同一級別，唯一不同的就是數據挖掘建模分析師和大數據分析師的方向及使用的工具略有不同。一般來說，數據挖掘建模分析師：一年以上數據分析崗位工作經驗。專指政府、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業專門從事數據分析與數據挖掘的人員。數據挖掘建模分析師技能要求：在第一層次的基礎上更要求掌握多元統計、時間序列、數據挖掘等理論知識，掌握高級數據分析方法與數據挖掘算法，能夠熟練運用PYTHON、R專業分析軟件，熟悉使用SQL訪問企業數據庫。而大數據分析師：一年以上數據分析崗位工作經驗。專指政府、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業專門從事數據分析與云端大數據的人員。大數據分析師技能要求就是在第一層次的基礎上要求掌握JAVA語言和Linux操作系統知識，能夠掌握運用Hadoop、Hive、Spark等專業大數據架構及分析軟件。

最后給大家說一下第三層次，第三層次就是數據科學家。數據科學家：三年以上數據分析崗位工作經驗。一般數據科學家就是行業數據分析資深人員。數據科學家技能要求：掌握前沿AI相關技術，負責制定企業數據發展戰略，發現企業數據價值，提升企業運行效率，增加企業價值。

由此可見，數據分析行業對技能和理論知識的要求還是比較高的，我們如果決定了進入數據分析這一行業的時候一定要努力的學習，這樣才能夠勝任這樣的工作。