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数字化时代的今天，人们每天在日常生活中都会产生海量的数据，作为与时俱进的企业和机构也纷纷投入数字化运营的热潮。
如今，数字化转型已经成为现代商业的流行语，并快速扩展至几乎各行各业，例如：电信业、制造业、零售业、银行业、医疗保健业，健身业等。
根据国际数据公司（IDC）最近的一份报告显示，全球大数据和业务分析市场在过去几年中一直在快速扩张，全球收入从2015年的1220亿美元跃升至2019年的1890亿美元，2022年更是预计高达2740亿美元！
海量的数据孕育了数据分析师这一大热岗位，企业的数字化转型更是亟需有才华的数据分析师。而如何把握住这一风口，成功转型为优秀的数据分析师呢？我们这就带你快速了解下成为数据分析师所需的十大必备技能！
01
数据可视化
LinkedInLearning最近进行的一项研究表明：
应届毕业生在首次进入职场时首先需要学习的硬技能便是数据可视化！
数据可视化是指通过图形或图片等形式展示数据结论，可以帮助分析师向非数据专业的对接方传达洞察和发现。
例如：通过数据可视化，数据分析师可以帮助哪怕没有数据经验的企业决策者一目了然地快速理解复杂的数据逻辑，从而准确掌握分析师想表达的业务洞察从而完成“数据驱动业务”的决策过程。
除了使用稍后会提及的Python，R和Excel等画图之外，常见的数据可视化工具包括大火的Tableau。
02
数据清洗
业界有句名言“Garbage In，Garbage Out”，意思是说基于脏数据所产出的分析结论也必定是垃圾一样不可相信的。
因此，数据清理可谓在数据分析师的日常工作中占据相当重要的地位。数据清理通常需要通过R，SQL或Python等语言剔除噪音/干扰数据，以确保数据驱动业务做出正确的决策。
03
MATLAB
MATLAB是一种编程语言，支持算法实现、矩阵操作和数据绘制等功能。MATLAB语言可以帮助分析师大幅减少通常花费在数据清理等预处理步骤上的时间。
此外，MATLAB语言还可以支持跨多个平台执行在其环境中构建的任何机器学习模型。尽管熟练掌握MATLAB更像是DS（Data Scientist数据科学家）的必备技能，但是鉴于其广泛的应用性，对MATLAB至少具备基本的理解可以帮助数据分析师和其他工种更好的工作配合哦！
04
R
R是数据分析中最普遍和最常用的语言之一。电气与电子工程师学会（IEEE）专业期刊Spectrum进行的一项民意调查发现，R在2019年最常使用的十大编程语言中排名第五。
R的语法和结构是为了支持分析工作而创建的；默认情况下，它包含几个内置的、易于使用的数据组织命令。R不仅可以处理复杂而大量的数据，还可以通过内置的package绘制出例如柱状图等多种类型的可视化图形哦！
05
Python
除了R语言，学习Python也是分析师的一大重要任务。电气与电子工程师学会（IEEE）专业期刊Spectrum进行的一项民意调查发现，Python在2019年最常使用的十大编程语言中排名第一！
不愧是自带大量数据处理操作的库，甚至是与人工智能（AI）有关的高级库的Python呀！Python对AI开发的适用性尤其令人瞩目。根据Statista发布的数据显示，人工智能软件市场有望实现154%的同比增长，并在2020年底预计高达226亿美元！
而掌握Python是数据分析师，尤其是渴望在大火的人工智能领域有一席之地的分析师，必备的通用语言，保持最新的技能。
此外，Python还有些辅助程序也同样可以帮助数据分析师高效地处理数据，例如：
  • Pandas（一种与Python编程语言共生的开源数据分析工具）
  • NumPy包（一种帮助Python用户完成科学计算任务的软件包）。
06
SQL和NoSQL

SQL从上世纪70年代创立至今，一直是数据分析领域的无价之宝。
在现代分析中，SQL一直是查询和处理关系数据库中数据的常用方法。在实际工作中，数据分析师通常需要率先使用SQL语言将目标数据从数据仓库中获取到，然后再通过SQL/R/Python等语言进行更深入的分析和可视化呈现。
因此，“巧妇难为无米之炊”，SQL可以说是分析师们完成一份独具商业洞察的分析报告所必不可少的基石。
SQL系统以对数据按照特定关系进行整理的方式闻名，MySQL更适配于较小体量的数据集，而互联网等公司以秒甚至毫秒为单位追踪的海量数据则更适合使用HiveSQL进行处理。
而NoSQL系统不会按照SQL的关系线组织数据集。相反，NoSQL框架可以以任何方式有效地组织非关系型数据。如果你想获得NoSQL结构方面的经验，可以尝试使用MongoDB这样的框架，它可以按照灵活的层次结构而不是表格关系来组织数据库。
07
机器学习
虽然机器学习并不像数据清理或学习编程语言那样是一种技能，但了解它可以帮助你在数据分析领域变得更有竞争力。
在分工较为明确的成熟企业，机器学习通常是日常跑模型的数据科学家的必备技能。而作为和数据科学家合作频繁的分析师们，对机器学习使用的相关工具和概念有一个全面的基本了解，可能让你在工作中交流沟通更丝滑！
08
线性代数与微积分
诚然，实操语言如R/Python/SQL很重要，但是理论基础是帮助数据分析师在数据道路上走得更远更稳的基础。
说到数据分析，拥有高阶数学理论基础可以让你在实际工作中一切“有据可依”而非“空中楼阁”。一些数据分析师甚至在本科期间选择数学或统计学专业，只是为了更好地理解支撑现实世界分析实践的理论！
💡数学研究的两个特定领域：
线性代数和微积分可谓是分析学的重中之重。
线性代数在机器学习和深度学习中广泛应用，它支持向量和矩阵等运算。
微积分同样用于构建目标/成本/损失函数，并通过特定的优化算法实现这些目标。
09
Excel

学习了那么多高端的数据处理语言，Excel可能会令许多分析师嗤之以鼻。的确，和R/Python/SQL等相比，Excel在处理大数据时往往出现卡顿或者彻底卡死的状况。
但是，Excel自带的某些功能和命令，例如透视表可以快速处理些小体量数据。此外， Excel有自己的编程语言VBA，用于创建宏或预先录制的命令。如果正确部署，VBA可以为分析人员节省大量时间，用于频繁执行的重复性项目，如会计、工资单或项目管理。
这样，即使没有高阶数据处理语言的培训，一些纯业务背景的同学也可以通过Excel完成日常工作中的简单数据分析哦！
10
批判性思维
除了上述硬核技能之外，数据分析师还需要具备Critical Thinking的技能才可以准确解读数据，并且发现数据背后的问题或者关联。作为分析师而言，数据处理只是工作的基本能力，而解读数据才是真正区分初级和高阶分析师的重点。
要想成为一名优秀的分析师，仅仅看数据是不够的；你需要理解它，并扩展到数字之外的商业含义。
💡当你接手一项分析任务时，可以试着思考一下：
  • 你所看到的数据有哪些规律？
  • 这些规律背后的含义是什么？
  • 含义说明了什么，又表明了业务哪些方面的不足？
日积月累如此“扪心自问”，相信你一定可以成为批判性思维技能的优秀分析师！
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