數據分析師中國統計網

   基本技術怎么強調都不過分。這里的術更多是（計算機、統計知識）， 多年做數據分析、數據挖掘的經歷來看、以及業界朋友的交流來看，這點大家深有感觸的。

統計知識與數據挖掘

   你要掌握基礎的、成熟的數據建模方法、數據挖掘方法。例如：多元統計：回歸分析、因子分析、離散等，數據挖掘中的：決策樹、聚類、關聯規則、神經網絡等。 但是還是應該關注一些博客、論壇中大家對于最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時代，也許你工作中根本不會用到，但是未 來呢？

 對于A部門，

   在前面二點，更多要求你能按業務邏輯，來進行數據的提?。ǜ嗍菍?a href='/map/sql/' style='color:#000;font-size:inherit;'>SQL代碼從數據庫取出數據）。后面二點，更重要是對業務了解，更行業知識了解，你才能進行相應的數據解讀，才能讓數據產生真正的價值，不是嗎？

但大家一定不要忘記了一些基本的技術，不要把基礎去忘記了，如果一名數據分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。。你只有把數據先取對了，才能正確的分 析，否則一切都是錯誤了，甚至會導致致命的結論。新同學，還是好好花時間把基礎技能學好。因為基礎技能你可以在短期內快速提高，但是在行業、業務知識的是 一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉淀下來。

    數據分析師一定要嚴謹。而嚴謹一定要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦你用 mindmanagement，首先把你的整個思路整理出來，然后根據分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結構，慢慢你會形成一套自己的 思想。當然有空的時候去看看《麥肯錫思維》、結構化邏輯思維訓練的書也不錯。在我以為多看看你身邊更資深同事的報告，多問問他們是怎么去考慮這個問題的， 別人的思想是怎么樣的？他是怎么構建整個分析體系的。

四、業務、行業、商業知識。

這個放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點是決定你能否進入這個行業，那么這則是你進入這個行業后，能否成功的最根本的因素。 數據與具體行業知識的關系，比作池塘中魚與水的關系一點都不過分，數據（魚）離開了行業、業務背景（水）是死的，是不可能是“活”。而沒有“魚”的水，更 像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。

      如何提高業務知識，特別是沒有相關背景的同學。很簡單，我總結了幾點：

    標題寫著告誡，其實談不上，更多我自己的一些心得的總結。希望對新進的朋友有幫助，數據分析行業絕對是一個朝陽行業，特別是互聯網的不斷發展，一個不談數據的公司根本不叫互聯網公司，數據分析師已經成為一個互聯網公司必備的職位了。

                                                                                                               數據分析師