数据的获取需要sql工具，Excel可以应对小型数据的分析。还需要学习r语言、Python、spss等数据，这样才能够提供数据的挖掘能力。当然还需要学习数据库的内容，将数据纳入数据库的本领也需要掌握，学好了这些才能够做好数据分析。
数据分析师要学会什么技能
数据分析师要学会Excel、掌握SQL Server或者Oracle的SQL语句、掌握可视化工具。
首先是Excel，貌似这个很简单，其实未必。Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图、Column chart、Bar chart、Area chart、饼图、雷达图、Combo char、散点图、Win Loss图等，而且能实现更高级的功能。
包括透视表（类似于BI的多维分析模型Cube），以及Vlookup等复杂函数，处理100万条以内的数据没有大问题。最后，很多更高级的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的开发工具。
掌握SQL Server或者Oracle的SQL语句，虽然你是业务分析师，但如果取数据能少依赖于IT人员和IT工具（比如BI的多维分析模型，有时候并不能获取你想要的数据），对于做业务分析，无疑是如虎添翼，我曾经见过华为的会计能写七层嵌套的SQL语句，很吃惊。
包括join、group by、order by、distinct、sum、count、average，各种统计函数等。
掌握可视化工具，比如BI，如Cognos、Tableau、FineBI等，具体看企业用什么工具，像我之前用的是FineBI。
这些工具做可视化非常方便，特别是分析报告能含这些图，一定会吸引高层领导的眼球，一目了然了解，洞察业务的本质。另外，作为专业的分析师，用多维分析模型Cube能够方便地自定义报表，效率大大提升。
数据分析师要具备的基本知识
第一，数据思维,对数据敏感性要高,建立起兴趣,自己要刻意练习。
第二，业务能力,多关注行业分析报告,cda有很多原创文章。
第三，熟练使用数据分析工具,比如excel sql语言、spss python sas等,建议精通1-2门就好,以后需要其他工具工作中再学习。
第四，扎实统计和数学基础,比如微积分,线性代数 模型有聚类,关联分析、SVM、神经网络、贝叶斯网络、朴素贝叶斯、随机森林等。
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