近些年的大数据热度一浪高过一浪，越来越多的企业意识到数据分析师的重要性，很多人也开始投身于这个行业。那么数据分析师需要什么基础呢?现在就来看看吧。

数据分析师需要具备的基础

1、要打好扎实的 SQL 基础

SQL 基础之所以重要，是因为数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取而来的。有良好的 SQL 功底并能熟悉使用，不仅能提取到需要的数据，还能大大提高工作效率。尽管有部分数据可以通过报表等其他途径获得，但绝大多数的数据仍需要通过自己写 SQL 语句。

创建分析型数据库比精通多种算法更为重要。

如何创建分析基础是数据分析师需要培养的最重要技能之一。将事务性数据转换为可以分析的数据，需要真正了解我们正在处理的业务。这一点，加上批判性思维，是正确界定问题的基础。

数据分析师经常需要target来训练他的模型，但是事务性数据库通常没有准备好target。数据分析师必须明确客户何时需要放弃服务, 以便创建客户流失模型。并且需要定义什么是不良付款行为，即使难以预测到。创建目标和分析数据一致性并不是那么容易，它需要一个长期的调查过程。

事实上，数据分析的价值远大于将数据输入模型并评估性能指标的即插即用过程。同时对专业业务的理解和分析是做好一组数据分析的关键因素!

2、要熟练使用 Excel

Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具，数据分析师除了要熟练将数据用 Excel 中的图表展现出来，还需要掌握为生成的图表做一系 列的格式设置的方法，如：系列格式美化、三维格式美化，以及坐标轴和网格线设置等，图表可以与函数或宏等功能一起联用，制作出模拟图表或带有交互效果的高级图表，比如在中国地图上标注各省的人口分布等，实现这些能得到更好地数据分析和查看效果。

Excel 里面自带的数据分析功能，很大程度上能完成专业统计软件(R、SPSS、SAS、Matlab)的数据分析工作，这其中包括描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。熟悉使用 Excel 的各项功能对一名优秀的数据分析师来说非常重要。

3、要有统计学基础

统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学，其中的理论及依据就是数据分析的理论和依据。统计学是数据分析的理论基础，可以使数据分析更加系统化，以系统的数据科学作为数据分析的指导，才会更好地为数据分析服务。

没有统计学基础的分析师的职业发展之路不会长远，因为其在工作中可能会常常遇到不知道该用什么方法找寻数据规律的瓶颈，因此掌握数据分析的统计学基础知识是成为一名优秀数据分析师的基础，这也是在招聘数据分析师岗位时要求应聘者具有统计学知识的原因。当然，如果不是统计或数学专业，分析师还可以通过自学统计学相关书籍的方法学习。

统计学知识主要包含：用于集中趋势分析的平均数、中数、众数;用于离中趋势分析的全距、 四分差、平均差、方差、标准差;研究现象之间是否存在某种依存关系的相关分析;确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的回归分析;揭示同一个变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系的关联分析、R-Q 型因子分析;研究从变量群中提取共性因子 的因子分析;用于两个及以上样本均数差别的显著性检验的方差分析;概率及分布、参数估计、 假设检验等经典统计学内容。

数据分析师需要什么技能

具有Hive/Pig/Spark等大数据分析工具相关使用经验：hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

熟练使用SAS、5PSS、R、Excel等相关工具，并具有较好的报告呈现和数据解读能力：其中SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分;SAS分析核心;SAS开发呈现工具;SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。

熟悉MySQL等关系型数据库：MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是比较流的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是比较的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件。

数据分析师需要具备什么素质

一：良好的思考能力

海量的数据，很多时候就是一堆庞大的数字，并不能直观反映出价值。分析师要从业务角度出发进行理解，同时还要进行分析并发现其中规律，从而找到关键点和决定因素。继而形成个人的见解，所以没有良好的思考逻辑能力，何谈数据分析能力。善于可靠可以让你的知识体系更加系统化，在对数据进行分析的时候可以带来思路上更多的帮助。

二：善于沟通的能力

数据分析包含着数据、技术、业务等，数据分析师需要将这些转化成高层决策者可以理解的东西。中间跨度以及流程越长，就会有越多不同岗位或不同角色的人参与进来。正确的表达自己的要求和你的分析结果才能搭建起良好的沟通桥梁，这需要出色的沟通能力。在沟通的同时也可以听取到别人的想法和意见，这样可以获得更好的思路来帮助自己。让自己的分析理论更加完善并有说服力。

三：优秀的业务能力

业务能力是数据分析师几个素质中最重要的，业务方面的学习需要长时间的积累，一个优秀的分析师需要很长的周期。各位在学习中，要循序渐进。可以多研究别人的分析方法和分析报告，及时了解自己的弱点，在工作中不断的提高自己的业务能力。从你踏入分析师行业这个门槛，就要不断的进行业务上的知识积累和学习。