答案優(yōu)選目前很多想從事數(shù)據(jù)分析的，可能只會(huì)Excel，會(huì)做透視表，會(huì)VBA;進(jìn)階一點(diǎn)會(huì)寫(xiě)SQL，還懂點(diǎn)業(yè)務(wù);再專業(yè)一些，有統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，懂回歸、時(shí)間序列、假設(shè)檢驗(yàn)等等。這些對(duì)于專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，還都差了點(diǎn)火候。
如果你有心想發(fā)展成為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師，或者說(shuō)某業(yè)務(wù)的資深數(shù)據(jù)分析專家，從技術(shù)層面來(lái)講，你需要了解成為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師的路徑，6個(gè)步驟：
第一步：統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)
關(guān)于數(shù)學(xué)知識(shí)，大學(xué)課堂會(huì)學(xué)過(guò)一部分，如果是數(shù)學(xué)科學(xué)類的專業(yè)會(huì)學(xué)得更精深。關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，還是需要一定思維的鍛煉的。機(jī)器學(xué)習(xí)，可以看下西線學(xué)院的課程，有公開(kāi)課。
第二步：編代碼
如果希望擁有專業(yè)水準(zhǔn)的話，從編程基礎(chǔ)到端到端的開(kāi)發(fā)，一些技術(shù)的語(yǔ)言，比如R、Python、和一些商業(yè)軟件的SAS、SPSS等，以及深入的交互式學(xué)習(xí)，這些你至少精通幾門，其他懂一些最好。
第三步：懂?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)
數(shù)據(jù)分析大多應(yīng)用實(shí)際。企業(yè)數(shù)據(jù)常常被保存在MySQL、Oracle、Postgres、MonogoDB、Cassandra等數(shù)據(jù)庫(kù)中，所以這些數(shù)據(jù)庫(kù)你要了解甚至懂。
第四步：數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)報(bào)告
數(shù)據(jù)管理包括數(shù)據(jù)的清洗格加工ETL，目的是讓分析前的數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確和清晰，比如DataWrangler
數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析的前端展示，目的是讓數(shù)據(jù)呈現(xiàn)更清楚明了，更形象，比如tableau，spotfire
數(shù)據(jù)報(bào)告是通過(guò)不同工具將數(shù)據(jù)展示出來(lái)，可以和數(shù)據(jù)可視化歸類一起，但實(shí)際應(yīng)用中大多數(shù)都是通過(guò)PPT的承載方式來(lái)呈現(xiàn)。
目前市面上很多公司都使用商業(yè)智能的工具，比如FineBI。
BI工具是數(shù)據(jù)連接，數(shù)據(jù)處理和可視化為一體的工具，比起上方的純工具，能更好的適應(yīng)業(yè)務(wù)。
第五步：大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)是未來(lái)的必然趨勢(shì)，而大數(shù)據(jù)技術(shù)的類型也是多種多樣，hadoop,mapreduce,spark等等，多學(xué)會(huì)一種，層次也就不一樣。
第六步：積攢經(jīng)驗(yàn)，學(xué)習(xí)同行
以上都是理論和工具，但是實(shí)踐才是出真知，不管是剛接觸數(shù)據(jù)分析的職場(chǎng)人，還是專業(yè)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘分析的你，都希望在學(xué)習(xí)以上內(nèi)容的同時(shí)，多參加一些比賽，學(xué)習(xí)同領(lǐng)域的專業(yè)大神，訓(xùn)練自己在這方面的感覺(jué)。
當(dāng)然，在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，大多數(shù)人不一數(shù)據(jù)分析為主業(yè)，數(shù)據(jù)分析只是分析業(yè)務(wù)的一個(gè)工具，那第四步的內(nèi)容已經(jīng)能夠滿足日常對(duì)業(yè)務(wù)的分析了，當(dāng)然Excel和PPT的熟練掌握也是必須的。