将来想从事统计分析和数据挖掘，需要哪些技能

从事数据统计分析和数据挖掘工作，整理了一下技能：

有较强的数学功底和扎实的统计学功底。在计算机技能方面，需要精通IBM IM/SPSS Clementine/SAS EM等工具，熟悉Unix *** 作系统，熟悉DB2/Oracle等大型关系数据库，具备Shell/Perl/TCL/C/C++等编程能力，能够自编挖掘算法、进行商业统计分析、预测。熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中的统计图形技术。

有一定的行业知识。当前数据挖掘应用主要集中在电信、零售、农业、银行、电力、生物、天体、化工、医药等方面，若你想从事某个行业的数据挖掘，还需要尽快深入了解这个行业。

良好的团队合作精神，能够主动和项目中其他成员紧密合作，因为数据挖掘涉及方方面面的关系，非常讲求公司内部的合作。

良好的客户沟通能力,要掌握一些CRM（客户关系管理）知识和理念，明确阐述数据挖掘项目的重点和难点，调整客户对数据挖掘的误解和过高期望，让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力。你还要善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，向客户提供有价值的可行性 *** 作方案。

这一行的职位除了技术要求很高的数据挖掘和算法工程师外，还有数据采集分析专员、市场数据分析师。数据采集分析专员的主要职责是把公司运营的数据收集起来，从中挖掘出规律性的信息来指导公司的战略方向。数据采集分析专员很容易获得行业经验，在分析过程中能够轻易把握行业的市场情况、客户习惯、渠道分布等关键情况，如果想在某行创业，从数据采集分析专员干起是一个不错的选择。而市场数据分析师是现代市场营销科学必不可少的关键环节，市场数据分析师可以根据产品结合目标市场顾客的家庭收入、教育背景和消费趋向分析出哪些地区的住户或居民最有可能响应公司的销售广告成为客户。可以说，他们能为直接面向客户的市场营销提供极大的帮助。

快速成为数据分析师的六招技能

近几年美国公布的相关数据分析中，薪酬最高、最吃香的行业中便有IT业。IT产业日益崛起，技术也被越来越多的人掌握，而往往最被看重的技能是：数据分析、风险管理、机器人技术、信息安全、网络技术。数据分析排名第一最受青睐。接收到这样的信号，一定有很多非专业人士也想成为数据分析师吧，如何速成数据分析师？下面的技能让你事半功倍。

技能一：理解数据库。

还以为要与文本数据打交道吗？答案是：NO！进入了这个领域，你会发现几乎一切都是用数据库 来存储数据，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。

技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。

数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。可以借助新型软件帮助自己迅速学会分析。如大数据魔镜可视化分析软件(“魔镜”)既可以满足企业需求，也可以适应个人需要，是进行数据分析的一个新型而精准的产品。

 技能三：懂设计

说到能制作报表成果，就不得不说说图表的设计。在运用图表表达数据分析师的观点时，懂不懂设计直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则才能让结果一目了然。否则图表杂乱无章，数据分析内容不能良好地呈现出来，分析结果就不能有效地传达。

技能四：几项专业技能

统计学技能——统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。

社会学技能——从社会化角度看，人有社会性，收群体心理的影响。数据分析师没有社会学基本技能，很难对市场现象做出合理解释。

另外，最好还能懂得财务管理知识和心理学概况。这些都将会使你做数据分析的过程更容易。

     技能五：提升个人能力。

有了产品可以将数据展示出来，还需要具备基本的分析师能力。首先，要了解模型背后的逻辑，不能单纯地在模型中看，而要放到整个项目的上下文中去看。要理解数据的信息，形成一个整体系统，这样才能够做好细节。另外，与数据打交道，细心和耐心也是必不可少的。

技能六：随时贴近数据文化

拥有了数据分析的基本能力，还怕不够专业？不如让自己的生活中充满数据分析的气氛吧！试着多去数据分析的论坛看看，多浏览大数据知识的网站，让自己无时无刻不在进步，还怕不能学会数据分析吗？

拥有这些技能，再去做数据分析，数据将在你手里变得更亲切，做数据分析也会更简单更便捷，速成数据分析师不再遥远。

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大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。

想要培养数据分析的能力，可以从两部分来着手：一是数据分析方法论的建立，二是数据分析从入门到精通的知识学习。

理论：是进行分析的基础

1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手；

2）基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力；

3）对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。

实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的

1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的；

2）多结合业务去看数据。数据从业务运营中来，分析当然要回归到业务中去，多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻；

3）了解数据的定义和获取。最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了；

4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多，就是这个原因。

也可以采用第三方的大数据服务平台，观向数据是一款整体的数据采集、分析、可视化系统，可以帮助企业品牌发展提供科学化决策。

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