Python|鸡汤来喽! 成为数据分析师的快速指南 excel|tableau

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你是一个热爱数据且热衷于成为数据分析师的人吗？你喜欢大海捞针吗？你总是好奇各种事物且经常思考吗？如果答案都是肯定的，那么数据分析师角色可能会非常适合您。

不是每个人都喜欢编码与数学统计这些知识的，但是，处理数据的热情，探索数据中隐藏的奥秘，以及以简单的方式呈现这些数据中隐藏的信息可能是您想要涉足的事情。本文将引导您了解数据分析师所需的技能、工具等其他信息，以帮助你成为一名专业的数据分析师。
技术能力
数据分析师的角色不需要计算机或数学的背景，即使你并非是技术人员出身，您也可以获得这个职位所需的技术技能。以下是胜任数据分析师角色所需的关键技术技能列表：
编程：您需要具备探索和分析庞大数据集的能力，可以使用 Power BI 和 Tableau 等数据可视化工具实现。然而，并非所有公司都能负担得起购买这些工具，因此，普遍的选择是使用Python、智分析等免费或者性价比高的数据工具。 Python是编码新手的最佳选择，它非常容易学习，是数据分析中使用最广泛的编程语言，您可以使用Python里的各种库快速进行数据分析， Python常用的库包括 Pandas、Matplotlib、Seaborn、Numpy 和 Scikit Learn 。

SQL的基本知识也很有帮助，因为它可以让您控制从各种来源访问数据。如果需要在报表平台上写SQL ，强烈推荐智分析，执行完代码后便可直接使用数据集做可视化的操作。

工具：数据可视化工具是驱动大多数数据分析师角色的动力，掌握这些工具不需要技术背景，大多数这些工具都是在单击和拖动的基础上工作的，重要的是你要了解这些工具进行数据分析可视化所需的各种功能。根据Gartner 的 2020 年魔力象限，市场上顶级的商业智能和分析工具是Power BI和Tableau ，您可以同时学习它们，也可以专注于其中一个并掌握。还有一款国产工具做的比较比较好的，那是智分析，这个工具有免费的云版本，具有数据分析所需的大部分功能，在可视化的表现上也是可圈可点。

Excel是另一种广泛使用的数据分析工具，但其功能被低估了，它的功能与 Power BI 的功能相当，因为 Microsoft 已将大多数 Power BI的功能（例如 Power Query 编辑器）引入了Excel 。此外， Excel中还有许多厉害的功能，例如数据透视表、数据操作公式和可视化图表等功能，可用于开发一些令人惊叹的仪表板。
业务/领域知识：掌握业务知识意味着你需要了解企业的业务环境、产品的竞争对手并对未来作出洞察。每个数据分析师都必须花费足够的时间来获取与问题相关的业务/领域知识，这将使您具备从不同角度理解问题并提出最佳解决方案的能力。
软技能
数据分析师有责任将数据分析的结果有效地呈现给你的每一个对象，这些对象可能包括上司、客户或者员工。因此您需要具备一些必要的软技能，才能将信息快速转化为易于理解的东西。以下是该角色所需的一些关键重点领域：
讲故事：您的仪表板由所有图表和数据组成，如果它只是色彩鲜艳且易于查看的话是不够的，仪表板中的每个项目都应该传达一条信息，在给定的时间范围内，您必须能够清晰地传达数据中的故事，而且，你的故事应该简洁、简单，并准确地突出问题领域。