大数据分析师需要什么技术

文章阐述了关于大数据分析师需要什么技术，以及大数据分析师主要做什么工作内容的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、大数据分析:菜鸟的逆袭之路
• 2、数据分析师要掌握哪些技能
• 3、常用的数据分析技术有哪些?
• 4、大数据分析师专业技能要求

大数据分析:菜鸟的逆袭之路

我们先搞清楚，大数据分析要学哪些内容，让自己的心中有一个大概的概念。一名合格的大数据分析师，需要熟练掌握Linux操作系统，了解shell等脚本编程；通数据抓取，数据清洗（ETL），数据仓库建模；了解HADOOP大数据平台架构，熟悉HDFS/HBase/Hive/MapReduce，熟练掌握Mapreduce程序开发。

首先，我们先来认识一下最常见的数据分析工具。基本上很多企业做常用的就两种：国内百度的百度统计，以及国外Google的Google Analytics（GA）。而通过对比使用，我们发现GA的数据统计更加的准确，而且实现的功能也更加齐全。

如何与同事交往，与上司交流，都是小菜鸟需要学习的事情，一个说话、动作不对，都可能让你自己出尽洋相。但是，职场菜鸟们始终该相信，方法总比困难多在职场这个小社会里，你只有做金子，才能让别人发现你，不断完善自己的专业技能、提高职业素养，从此才能走上职场的逆袭之路。

首先来说分析技能。Excel作为经典的数据分析工具，是数据分析师必备的武器库。灵活的Excel有两大经典利器，***表以及灵活的函数。而在函数中，尤为重要的便是Vlookup。这个函数是用于进行字段匹配的，在实际工作中应用非常广泛。Excel常用于基本的数据描述，并且可以处理的样本量非常有限。

改变过去的不足。根据查询智博创业显示。逆袭之路指的是在于改变过去的不足，成为一个更好的自己，并在此过程中克服一切困难与挑战。逆袭之路不是一帆风顺，而是一个需要经历风雨和阻碍才能获得成功的过程。逆袭不仅是从失败到成功的转变，更是在过程中积累经验、提升自我价值的一种体现。

菜鸟物流的物流模式主要是基于大数据、智能化和协同共享的平台化模式。首先，菜鸟物流通过大数据技术进行精准预测和路线规划。在庞大的物流网络中，数据的处理和分析能力至关重要。菜鸟物流利用先进的大数据技术，对商品的销售数据、用户的购买行为、物流的运输路线等进行深度挖掘和分析。

数据分析师要掌握哪些技能

1、数据分析师应具备哪些能力如下：要熟练使用 Excel、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言、撰写报告的能力、要打好扎实的 SQL 基础。

2、沟通（数据分析师必须具有较强的沟通能力，以便与利益相关者互动并向他们展示结果）。 技术技能（数据分析师将使良好的编程和技术技能更加成功。你至少应了解操作系统，数据库概念，SDLC方法等。）。 商业知识（具有良好的业务运作方式，如何赚钱，提高效率是数据分析师的重要力量）。

3、数据分析师是数据师Datician^det\\\n`的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。学习数据分析的基础技能数据分析要学统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具。掌握数据库的使用数据分析师经常使用数据库，要掌握数据库的使用。

4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。

5、具备技能 数据分析师要学会Exce掌握SQLServer或者Oracle的SQL语句、掌握可视化工具。 首先是Exce1，貌似这个很简单，其实未必。Exce1不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图、Columnchart、Bar chart、Area chart、饼图、雷达图、Combochar、散点图、win Loss图等，而且能实现更高级的功能。

6、大数据分析是近年来的热门技术，吸引了越来越多的新手加入。但是，对于零基础的菜鸟来说，学习大数据分析并不是一件容易的事情。本文将为大家指明学习大数据分析的明路，帮助那些还在迷茫中的菜鸟们逆袭成功。

常用的数据分析技术有哪些?

Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。

常用的数据分析技术方法有：逻辑树分析法、多维拆解分析法、PEST分析方法、对***析法、假设检验分析方法。逻辑树分析法 如果分析的目的是为了简化复杂的事情，你可以使用逻辑树分析法。著名的费米问题就是使用逻辑树分析法。这些估算类的问题可以分解成逻辑树，把一个复杂的问题细分为可以具体量化的问题。

描述性分析 通过描述性分析这一手段，我们可以分析和描述数据的特征。这是一个处理信息汇总的好方法。描述性分析与视觉分析相结合，为我们提供了全面的数据结构。在描述性分析中，我们处理过去的数据以得出结论，并以仪表板的形式展现出来。

大数据分析师专业技能要求

1、作为一名大数据分析师，需要掌握以下技能：数据库知识：理解数据库的基本架构、SQL语言以及常见的数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）。编程语言：熟练掌握一种或多种编程语言，例如Python、Java等。编程语言是进行数据分析和处理的基础。

2、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。懂管理。

3、数据分析师应具备哪些能力如下：要熟练使用 Excel、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言、撰写报告的能力、要打好扎实的 SQL 基础。

4、大数据分析师专业技能要求。根据查询相关资料，步骤如下：掌握一种数据库开发技术：Oracle、Teradata、DBMysql等，灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理。熟悉Linux系统常规shell处理命令，灵活运用shell做的文本处理和系统操作。

5、编程技能 C ++，Python，R，Java，Ruby和SQL需要基本的编码/编程技能。由于处理非结构化数据已成为日常任务，因此必须配备多种编码语言。计算框架熟悉Apache Storm，Apache Spark，MapReduce，Hadoop和Apache Flink等框架是有抱负的大数据分析师的必备条件。

6、操作数据挖掘软件是数据分析师的必备技能之一。它是大多数商业智能***的核心应用程序，数据挖掘软件可以帮助您从大量数据中发现见解。主要包括分类算法，聚类算法，相关性分析，连接分析等，是必须掌握的数据挖掘基本算法的研究。编程语言 精通编程语言可以使数据分析工作更加灵活。

关于大数据分析师需要什么技术，以及大数据分析师主要做什么工作内容的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。