資料分析師是需要學習很多的知識，大家進行資料分析知識學習的時候需要對資料分析知識有一個清晰的知識體系，重點學習其中的重點知識就能節約時間從而更高效地開始資料分析師的職業成長生涯。那麼大家知道不知道資料分析師需要重點學習什麼技能呢？下面就由小編為大家解答一下這個問題。

首先就是學習程式設計，如果學會了程式設計，那麼學起別的知識就能夠顯得十分輕鬆。一般來說，會不會程式設計就是區別初級資料分析師和高階資料分析師的分水嶺。如果想成為高階資料分析師的話，那麼一定要學習程式設計知識。有關資料分析的程式語言有Python和R語言。Python是面向未來的語言，無論從流行度、可用性還是學習難度來講，Python都是最好的入門語言。而R語言傾向於統計分析、繪圖等。統計學家或者學統計學的喜歡用R語言，大家在學習程式設計的話一定不要錯過任何一個。我們在學習Python的時候，一開始學習的都是基礎，當然了，如果做資料分析的話，基礎肯定是不夠的，既然是學習資料分析，肯定就要有資料才行，資料從哪裡來？需要從網際網路上獲取。大家都知道，網際網路上的資訊何其之多，必須要對其加以過濾處理，提取我們想要的資訊。這就要用到Python爬蟲，爬蟲主要就是為資料分析中的資料獲取來提供幫助的。

然後就是學習SQL了，大家在學習資料分析的時候，最難最重要的就是程式設計能力，如果掌握了程式設計，那麼後面的就顯得很簡單了。Sql就是資料庫，既然是跟資料打交道，就免不了要使用資料庫。就目前而言，主要有四種資料庫：分別是SQLite、MySQL、MongoDB、Redis。SQLite 是一個檔案型輕量級資料庫，它的處理速度很快，在資料量不是很大的情況下，可以使用SQLite。MongoDB 是一個面向文件的非關係型資料庫，它功能強大、靈活、易於拓展。Redis 是一個使用ANSI C 編寫的高效能key-value資料庫，使用記憶體作為主儲存器。MySQL 是一個應用極其廣泛的關係型資料庫，它是開源免費的，可以支援大型資料庫，很多中小型企業都是用的MySQL。

資料分析師需要的技能大致有這些：Excel、SQL、統計學及SPSS、Python/R等。建議從Excel開始，因為Excel是使用最多，也是最強大的資料分析工具，入門簡單，因為大部分人都接觸過Excel。

數學知識對於初級資料分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份資料集時，需要先進行了解資料集的質量，進行描述統計。而對於高階資料分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的瞭解。分析工具對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel資料透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。程式語言資料分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函式和工具的呼叫，R無疑有優勢。但是大資料量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程指令碼化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。當然其他程式語言也是需要掌握的。要有獨立把資料化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢資料、會快速寫程式分析資料。當然，程式設計技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。業務理解對業務的理解是資料分析師工作的基礎，資料的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於資料分析師對業務本身的理解。對於初級資料分析師，主要工作是提取資料和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本瞭解就可以。對於高階資料分析師，需要對業務有較為深入的瞭解，能夠基於資料，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於資料探勘工程師，對業務有基本瞭解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。邏輯思維對於初級資料分析師，邏輯思維主要體現在資料分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高階資料分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，瞭解分析物件之間的關聯關係，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於資料探勘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程式邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。資料視覺化資料視覺化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通訊息。聽起來很高大上，其實包括的範圍很廣，做個 PPT 裡邊放上資料圖表也可以算是資料視覺化。對於初級資料分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示資料，就達到目標了。對於稍高階的資料分析師，需要使用更有效的資料分析工具，根據實際需求做出或簡單或複雜，但適合受眾觀看的資料視覺化內容。協調溝通資料分析師不僅需要具備破譯資料的能力，也經常被要求向專案經理和部門主管提供有關某些資料點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。對於高階資料分析師，需要開始獨立帶專案，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些專案協調能力。

資料分析師需要的技能大致有這些：Excel、SQL、統計學及SPSS、Python/R等。建議從Excel開始，因為Excel是使用最多，也是最強大的資料分析工具，入門簡單，因為大部分人都接觸過Excel。

其實動漫也是屬於設計類的。設計包括動漫設計、產品設計、建築設計、數字多媒體設計等等專業。沒有哪個目前可以打包票說學了就好的，出來社會就有多牛的，但是如果說要學的比較全面的話，還是要學設計多一點，畢竟很多設計理論的東西，動漫是接觸不到的，只能說動漫設計會更加專業一點。

sql，方差、機率分佈等統計學基礎知識，TABLEAU，帆軟，PowerBi，EXCEL等統計工具，最重要的是對行業業務的瞭解