做数据分析需要学什么？

数据分析通俗点说就是为了解决问题的，要么是帮自己解决问题，要么是帮别人解决问题

1、自己解决问题

2、帮助别人解决问题
先看第一种，自己解决问题，如果你的主要工作并非数据分析，而是用数据分析来验证、解答你的问题，那其实主要学好数据分析的方法论、基本的统计学、懂excel的基本操作就够了，心情好可以学点python，但基本的工作环境99%用不到，没有excel那种操作的爽感，高级点的大型企业都有自己的数据平台，你只要理解数据与业务流程的关系即可，建立一套自己的分析体系即可，记住你的本职工作，是业务。

第二种，帮助别人解决问题，大致分为3个方向

1、给别人提供报告，这种很常见，这种对数据分析的要求最高，从问题的定义、界定的标准、数据提取、数据分析、数据呈现都要学，包含行业分析、业务模式、分析工具、呈现方式等，偏技术类的重点就是代码+算法，偏业务的就是思维体系+报告撰写能力。

2、给别人提供工具支持，这个很容易想到吧，就是大家常见的数据产品，这类主要是要增加数据的思维方式，比如如何抓取数据，如何设置埋点，同时还要做一些前端交互的设计，如数据呈现的方式、系统设计的业务逻辑、权限和功能板块的规划等，其实就是将被帮助人的需求转化为详细的技术需求，再跪着去求程序员帮你去开发优化。

3、还有一种是夹缝中生存，帮助别人（分析师、产品）解决问题，主要解决数据的清洗、建模、技术支持等，就有了数据工程师，平时主要是数据的ETL、各类表格的制作提取，还有了数据建模工程师，常年倒腾各类数据模型，评估模型，从而定期优化或者做新的模型，想不想数据分析师中的程序员？这类很多干久了都会开始迷茫，自己到底是干啥的？

这类没有给大家罗列具体要学的知识要点和学习方式，这类资源太多了，相比大家比我更有办法。

文源：小邓种草

做数据分析需要具备以下能力：

1. 很强的沟通能力：在项目前期要能与客户沟通，了解客户需求，同时数据分析师也要将自己的分析结果表达清楚。

2. 熟悉业务内容：每个数据分析师都必须做到熟悉业务，只有熟悉业务才能掌握客户需求，进而制定解决方法。

3. 快速准确地分析出最佳解决方案：了解业务之后，数据分析师要找出最有效的数据分析方法，来对数据进行分析。

做数据分析除了需要具备上述几种“软”技能，还要能够使用数据分析可视化工具和相关语法，如：excel、SQL语言等，将数据可视化可以让人更加理解数据。人类都是视觉动物，图形往往比密密麻麻的文字更易于理解。

DAP数据分析平台就是一款专门用于企业大数据平台构建的产品，它可以对从业务系统或者ODS中抽取来的海量数据进行高效存储、计算、分析并处理，最终将有价值的数据以可视化的形式进行展现，能够有效地帮助企业清晰地分析优劣势，从而调整企业策略，加快企业的信息化发展与整体竞争力。同时DAP数据分析平台还具备实时监控和预警功能。企业可以通过平台实时监控各项业务数据，及时发现异常和潜在风险。平台还可以设置预警阈值和报警机制，当数据超出预设范围时，自动触发报警，以便企业能够及时采取应对措施。

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