数据分析不是“做统计”，如何做才能驱动增长？

最近很多人都在问：如何成为一名数据分析师？需要掌握哪些技能和工具？将来有没有发展潜力？…...

有很多半路转数据分析的例子。今天就来和大家分享一下，数据分析师需要哪些能力，以及未来的进阶路线，职场的小建议等。

首先，跟大家聊一下，数据分析师必备的4种能力。

>运用工具读取和分析数据

最基础的工具就是：Office软件，包括但不限于Excel、VBA、PPT、Word

数据提取工具：SQL、Hive SQL

分析工具：SPSS、SPSS Modeler、R、Python、SAS

>可视化工具

Excel、PPT、Tableau、ECharts、Power BI、Python、R、Java

>统计学基础

在实际工作中经常会遇到统计学的知识，比如显著性、置信度、离散度等等，它会让分析结果更加专业、严谨。经常在AB Test、数学模型、抽样检验里用到。

>建模能力常用模型

分类：预测用户可能发生某种行为概率，常用的分类模型有C5.0、决策树、随机森林、逻辑回归等，预测用户是否下单

聚类：按照个体特征分类，常用于给用户打标签

回归：常用于预测销量、人口等数据

评估：市面上分为2大类，回归和标准化模型，多用于对品牌投放、效果投放、会员积分的评估

从市场需求看，数据分析师已经成为绝大多数公司的关键岗位，需求量大、薪资高、上升空间大、门槛低。但要想真正成为一名优秀的数据分析师除了以上几点，还需要掌握更多相关的专业技能。

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初级：数据分析师基本功

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中级：从建模过程培养数学思维

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