对商业数据分析来说，最重要的是行业知识和逻辑思维能力，行业知识往往是通过工作经历来获取，逻辑思维能力是后天锻炼的。下面小编给大家介绍大数据分析师需要学什么，一起来看看吧。

大数据分析师需要学的知识

1、统计概率理论基础。这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。

2、软件操作结合分析模型进行实际运用。关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

3、数据挖掘或分析方向性选择。其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。

4、数据分析业务应用。这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要。

数据分析师的必备技能

1、数据采集

所谓数据采集并不是我们理解的数据爬虫，尤其是我们在工作中遇到的数据很多都是来自系统内的数据，来自数据库的数据来自日志的数据。数据采集常用的手段有：SQL/Python，其中SQL是数据分析的必备技能，Python是加分项。

2、数据清洗

采集来的数据一般是不规整的，字段缺失或者有错误，分析的结果会出现各种异常。在数据清洗这一块就需要用到一些简单的统计学基础。

3、数据分析

对商业数据分析来说，最重要的是行业知识和逻辑思维能力，行业知识往往是通过工作经历来获取，逻辑思维能力是后天锻炼的。

4、数据可视化

让结论更加的容易理解，目前国内外的数据可视化的产品很多，我常用的有Tableau/Excel/Python等。

学习数据分析的书籍

1、《数据之美：一本书学会数据可视化设计》：这是一本教大家如何制作一张精美的可视化图表、挖掘大数据背后意义、足够系统的数据可视化入门书。

2、《数据之魅：基于开源工具的数据分析》：作者在书中详细分享了他从事数据分享工作的丰富经验，阐述了数据分析所涉及的概念和方法，包括如何用图形及表格来观察数据、如何建模分析数据等。

3、《社交网站的数据挖掘与分析》：目前，各类社交网站已经渗入大家日常生活中的各个角落，它们无时无刻不在产生着大量宝贵的社交数据，而这本书中便告诉了大家如何利用这些社交网络数据并通过可视化技术来挖掘出数据背后更深层次的价值。

4、《数据挖掘技术》：书中从技术、应用两个方面系统、全面地介绍了数据挖掘的商业环境、及其在商业环境中的应用。

5、《大数据时代》：作者认为大数据的核心就是预测，并前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在颠覆我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。