大数据培训话题：对数据分析师的职业要求有哪些？

　　要想成为一名专业的Python数据分析师，就需要满足数据分析师的职业要求。数据分析师的职业要求可以总结为以下几个方面。

　　1.掌握统计相关的数学知识

　　与统计相关的数学知识是数据分析师必备的基础知识，数据分析师可以根据自己的能力和水平学习相关的统计学知识，初级数据分析师和高级数据分析师需要对统计学知识掌握的程度是不一样的。

　　如果是初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力就可以，如果了解常用的统计模型算法那会是加分项。

　　对高级数据分析师来说，只了解基础的统计学知识是不够的。统计模型的相关知识是高级数据分析师必备的能力，最好对线性代数(主要是矩阵计算相关知识)也有一些了解。

　　2.掌握数据分析工具

　　“工欲善其事，必先利其器”，要成为一名合格的数据分析师，会使用数据分析工具非常重要。这里所说的工具也就是数据分析软件，例如Excel、SPSS、SAS等。由于Excel通用性强、使用门槛低、功能强大，所以深受数据分析人员的喜爱，也就是数据分析师必须掌握的一个数据分析工具。当然，数据分析师也可以根据自己的能力选择性地掌握SPASS和SAS等进行高级数据分析的工具。

　　对于初级数据分析师来说，掌握Excel是硬性要求，必须熟练使用数据透视表和公式，会使用VBA(一种宏语言)则是加分项。

　　对于高级数据分析师来说，使用数据分析工具是核心能力。VBA是必备技能，至少熟练使用SPASS、SAS语言的其中一种，可以根据具体情况选择掌握其他分析工具(MATLAB)。

　　3.理解业务

　　对业务的理解是数据分析师所有工作的基础，无论是数据获取方案、指标的选取，还是得出最终结论，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

　　学习业务知识的方法有很多，以前的分析报告和取数案例都可以拿来研究，当然这也是一个循序渐进的过程。

　　4.掌握数据分析方法

　　做数据分析一定要了解数据分析的方法、应用场景、使用过程以及优缺点，能够根据具体情况在实际工作中灵活应用，确保数据分析工作能够有效地开展。

　　(1)基本的数据分析方法有：平均分析法、分组分析法、对比分析法、交叉分析法、结构分析法、综合评价分析法、矩阵关联分析法等。

　　(2)高级的数据分析方法包括：聚类分析法、回归分析法、类别分析法、因子分析法、对应分析法等。

　　在做数据分析时，应该在明确目的的前提下选择适合的分析方法。

　　5.了解基本设计原则

　　数据分析师需要通过图表把自己的分析结论和观点展现出来，根据相关的设计原则对图表进行调整，可以使数据分析结果一目了然。