成為資料分析師需要具備的知識體系

優秀的資料分析師，不僅需要掌握良好的分析方法，同時還需要具備雄厚的知識體系。那麼成為資料分析師需要具備的知識體系包括哪些呢？

成為資料分析師需要具備的知識體系

第一階段：數理統計學。

統計學是資料分析最重要的基礎之一，是資料分析的基石和方法論。統計知識會要求我們以另一個角度看待資料。當你知道AB兩組的差異用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也會顯著提高。

第二階段：SQL資料庫語言。

作為資料分析人員，我們首先要知道如何去擷取資料，其中最常見的就是從關系型資料庫中取數，是以你可以不會R，不會Python，但是你不能不會SQL。主要了解資料庫查詢語言，where，groupby，orderby，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，leftjoin，limit，and和or的邏輯，時間轉換函數等。

成為資料分析師需要具備的知識體系

第三階段：資料可視化。

這幾乎是你正式進行資料分析的第一步，通過SQL拿到資料之後，我們需要使用可視化方法探索和發現資料中的模式規律。資料分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。實際上除掉資料挖掘這類進階分析，不少資料分析就是監控資料和觀察資料。

第四階段：資料分析與軟體應用。

如果你想快速入門而又不想學習程式設計，我推薦使用SPSS。SPSS軟體是世界三大統計分析軟體之一，以其易于操作、易于入門，結果易于閱讀的優點，一直備受資料分析人員的青睐，一般經過短期學習即可用SPSS做簡單的資料分析，包括繪制圖表、簡單回歸、相關分析等等。

第五階段：資料挖掘與軟體應用。

資料挖掘，英文是DataMining也叫作資料勘探，類似于采礦，但是資料是貧礦。我們需要結合行業課題，利用資料挖掘工具，建置資料挖掘模型，發掘規律和商業價值。另外資料挖掘是交叉學科，涉及統計學、計算機、機器學習、運籌學等多門學科，是一個運用廣泛和富有前景的學科領域。