数据分析师应该掌握的能力都有哪些

现如今，大数据越来越流行了，可以说现在无论是什么公司，都积累了大量的原始数据，数据的作用想必大家都是比较清楚的，而在这个信息对称的时代，数据分析师的工作将为公司指明发展的道路，在企业的地位备受重视。那么数据分析师需要学习什么知识呢？一般来说，需要学习数据库、数据整理、懂设计、专业技能、提升个人能力、贴近数据文化等等。

一、对数据库有充分的理解

大家都知道，一般工厂中有存放产品的库房，所以就不难理解数据库的意义了，一般来说，数据都是大量的，如果存放这些大量的数据就需要一个类似于工厂库房一样的东西里面，数据的存储是需要库房，就叫做数据库。数据分析师必须知道数据库的用途以及存在的意义，这是因为数据库是存储数据的地方。数据库有很多，如CouchDB，MongoDB，MySQL，PostgreSQL，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，这是数据分析师的一个基本能力。

二、能够掌握数据整理

数据分析师必须学会数据整理，所谓数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式。很多数据都不能直接的看到我们需要的东西，所以，通过整理数据就能够使数据可视化，就是创建和研究数据的视觉表现。数据报表是将数据分析和分析出的结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这些技能是做数据分析师的主要技能。

三、掌握专业技能

很多数据分析师需要有专业技能，这里说的专业技能有社会学技能、财物管理、统计学技能、以及心理学。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。对于社会学技能来说，从社会化角度看，人都有社会性质，收到群体心理的影响。倘若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。当然，如果还能懂得财务管理知识和心理学知识那就最好不过了。这些都将会使数据分析师做数据分析的过程更容易。

四、懂得设计

数据分析师应该会制作报表成果，还应该注重图表的设计。这样才能够让数据更直观的呈现在人们面前。在运用图表表达数据分析师的观点时，图表的设计会直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则以后才能让结果清楚明了。如果图表十分乱，这就不能够让数据直接的表现出来。

五、能够随时贴近数据文化

数据分析中如果能够对各个数据文化有一个了解的话，就能够对数据有一个更加充足的认知。如果数据分析师拥有了数据分析的基本能力，还是需要学习很多数据的知识，上面提到的内容就是数据的基本需要的知识，靠这些是远远不够的，还要对数据文化进行详细的研读，这样才能够提高数据的分析能力。

六、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。

拥有这些技能，再去做数据分析，数据也就比较容易多了，数据分析师要了解的知识就是上面提到的这些，需要学习的内容就是数据库、数据整理、懂设计、专业技能、提升个人能力、贴近数据文化等等。希望这篇文章能够帮助到大家。

数据采集器的作用

随着社会的发展趋势，企业为了提高工作效率，产出更多的产品，于是不断乎地推出新的产品，像数据采集器就是为了各大企业的仓库等进出货，商品盘点货等各种野外作业提供了方便快捷的作用。

关于数据采集器分类：

1批处理数据采集器：批处理数据采集器、无线数据采集器或称RFq。离线式工作，数据批量采集器后，通过USB线或串口数据线跟计算机进行通信。数据采集器内装有一个嵌入式 *** 作系统，应用程序需要在 *** 作系统上独立开发。数据采集器带独立内置内存、显示屏及电源。目前这种数据采集器已经用的很少，主要是缺乏数据处理能力，和移动工作的能力（只能通过USB和电脑有线连接）。

2工业数据采集器：数据采集器通过无线网络（WIFI,GPRS或Bluetooth）时时连接到本地应用软件数据库，数据进行时时更新。数据采集器内装有一个WINCE、windows mobile或andrios *** 作系统，内置无线通讯模块（WIFI,GPRS或Bluetooth）。采集器带独立内置内存、显示屏及电源。

数据采集器也分两种类型：

1在线式数据采集器：在线式数据采集器又可分为台式和连线式，它们大部分直接由交流电源供电，一般是非独立使用的，在采集器与计算机之间由电缆联接传输数据，不能脱机使用。

2便携式数据采集器：便携式数据采集器是为适应一些现场数据采集和扫描笨重物体的条码符号而设计的，适合于脱机使用的它由电池供电，与计算机之间的通讯并不和扫描同时进行，它有自己的内部储存器，可以存一定量的数据，并可在适当的时候将这些数据传输给计算机。几乎所有的便携式数据采集器都有一定的编程能力，再配上应用程序便可成为功能很强的专用设备，从而可以满足不同场合的应用需要。越来越多的物流企业将目光投向便携式数据采集器，国内已经有一些物流企业将便携式数据采集器用于仓库管理、运输管理以及物品的实施跟踪。场合。识读时，与在线式数据采集器相反，它是将扫描器带到条码符号前扫描，因此，又称之为手持终端机、盘点机。

最近很多人都在问我关于PQ、PP、PBI的问题，我感觉是时候带大家了解Excel的这些插件了。大家知道我极力推荐大家卸载2013之前的Excel，很大一部分原因就是因为Excel2013之后的版本集成了这些插件。那接下来的时间，就让我们看看这些简称都是什么意思？他们都能做些什么？

微软的BI发展战略

微软有一款企业级的产品叫SQLServer，相信有的同学肯定听说过。它是一款商业用的数据库产品（意味着是收费的），包含了数据处理过程中的各种内容。核心功能包括：数据清洗、数据建模、数据呈现。

而近几年微软的发展慢慢向个人市场倾斜，将这些功能开放到Excel这个产品中。通过Excel庞大的用户基数，迅速占领分析和BI市场。事实证明微软的战略是对的。下图为Gartner公司2020年分析与商业智能 BI 平台魔力象限。微软正处于这个领域领先的位置。

数据清洗工具PQ

PQ全称为PowerQuery，Power Query 是 Excel 中可用的三大数据分析工具之一。但在2016之后的版本中这个名字已经找不到了，但是大家还是喜欢称为PQ。因为其功能的强大微软在2016之后的版本已经将其内化入Excel

PowerQuery是一种数据连接技术，功能主要包含三个部分：连接(获取)、转换、合并。

连接其实就是获取数据的数据的能力。PowerQuery的数据获取能力很强 *** 作也很简单。按照分类来说可以分为以下几类：

1 文件类：Excel文件、CSV文件、JSON文件、XML文件等以文件存储的数据

2 数据库：SAP HANA、Mysql、SQLServer、Oracle等主流数据库

3 网页：PowerQuery通过简单 *** 作即可获取网页数据，俗称：爬虫。有了这个功能大部分的API，PowerQuery也能调用了

4 其他数据源：Facebook、Azure、ODBC、Hadoop等

还要一点就是PowerQuery已经在PowerBI中集成了Python和R语言，相信很快也会被集成在Excel中。有了Python和R的加持，PowerQuery的获取能力将更加强大，可以说PowerQuery将无所不能。所以我称其为最强手臂。

转换的能力就是将数据清洗为可用于分析的能力。关于转换这一点不是我们这篇短文能讲清楚的。你只用先了解以下几点就好：

1 PowerQuery转化数据是有专门的语言称为M语言

2 PowerQuery大部分功能只需要点击鼠标即可生成M语言

3 每一步 *** 作都可以生成一个表缓存，你可以在任何节点再引用

4 数据存储的空间有List、Record、Table，数据类型常用的有Text、Number、Date；

5 M语言其实是函数语言，通过 *** 作上面的对象来完成数据清洗工作；

合并能力就是将不同的表连接到一起。主要的合并方式有两种：合并和追加

1 追加最容易理解就是上下拼接在一起

2 合并是指将两种表根据一个或多个字段的关联关系横向拼接在一起

上面这点现在听不懂没关

1、通过大数据进行市场营销

通过大数据进行市场营销能够有效的节约企业或是电子商务平台的营销成本，还能够通过大数据来实现营销的精准化，达成精准营销。

通过分析大数据对消费者的消费偏好进行分析，在消费者输入关键词之后，提供与消费者消费偏好匹配程度较高的产品，节约了消费者的寻找商品的时间成本，使交易双方实现快速的对接。实现电子商务平台或是企业营销的高效化。在数据化时代，针对消费者进行针对性的营销能够实现精准营销，提升产品的下单率，提升电子商务 的营销效率。

2、实现导购服务的个性化

对于电子商务的平台来讲，往往都会针对用户提供一些推荐和导购服务。通过大数据的分析和挖掘能够实现导购服务的个性化。针对消费者的年龄、性别、职业、购买历史、购买商品种类、查询历史等信息，对消费者的消费意向、消费习惯、消费特点进行系统性的分析，根据大数据的分析针对消费者个人制定个性化的推荐和导购服务。

大数据的运用能够抵消电子商务虚拟性所带来的影响，提升竞争力，挖掘更多的潜在消费者。针对消费者的消费偏好，进行适宜的广告推广，提升产品的广告转化率，同时提供个性化的导购服务。

对于一些大型的电子商务平台来讲，产品种类繁多，想要提升消费者的消费量，提升消费者的下单率就要通过分析消费者的消费偏好，主动进行商品的推送。这种通过大数据进行分析的方式不仅仅能提升产品的浏览量，还能针对消费者的消费需求提供商品的推送，提升消费者的用户体验，进而提升消费者的忠诚度。

3、为商家提供数据服务

大数据的分析不仅仅能够帮助电子商务平台提升下单率和销售额，还能将大数据的分析作为产品和服务向中小型的电子商务商家进行销售。这样不仅仅能够提升平台的收益，还能帮助商家了解消费者的消费偏好、消费者对于该类 产品的喜好等信息，来帮助商家及时针对大部分消费者的消费偏好以及市场的动态，针对产品的性能等进行研发和调整。

扩展资料：

大数据的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

参考资料来源：百度百科-大数据

中普事务所审计系统V100产品，可实现年报审计、税务审计、IPO审计、财务审计、高新专项审计、清算审计、信贷风险审计、内部控制审计、注销清算审计、专项资金审计、尽职尽调审计、外币审计、经济责任审计、财务收支审计、离任审计、资产评估、财务数据分析、账证查询打印等业务。以中注协、中税协、各地等行业协会等最新版的《审计工作底稿指引》为基础，内置有数十套审计及税审工作底稿模版，并将风险评估底稿、控制测试底稿以及实质性测试底稿、审计报表及报表附注等设置在工作底稿模版中；软件功能及底稿全面支持企业年报审计、IPO审计（三年又一期）、税务审计等各项事务所审计的需要。通过功能强大的数据采集导入工功能，实现财务数据的获取，提供完整的调整分录编制功能，底稿、报表及附注自动取数生成审定数据。

功能亮点如下：

ü 支持年报审计、税务审计、专项审计等审计业务的实现；支持审计历史记录信息共用，通过审计业务模板切换，实现同单位、同年度不同审计业务项目的审计作业，避免繁琐的重复 *** 作，造成时间损失；

ü 全面支持IPO审计，可快速生成三年又一期的报表、底稿、附注、合并报表及合并附注等；

ü 系统采用流程化导航方式，指引性强， *** 作简便，易学易用；

ü 强大的数据获取能力，支持数据库直连采集、客户端网络采集、账套备份数据采集、Excel手工账导入等多种方式，以及支持财务软件国标和地方标准接口数据的直接转换；数据采集只读不写，保障财务系统安全性；

ü 严谨的项目管理功能，按年、按客户、按项目类型分组管理；项目立项可成立项目小组，项目负责人对组员进行工作安排、底稿分工；项目过程实时监控、复核；项目及已审信息支持跨年重用；

ü 数据查询分析功能丰富多样、执行速度快，支持各种表账证多级穿透查询分析；数据管理分类清晰，工作底稿、函证管理、审计调整、凭证抽查、账龄分析、报表审计、报表附注等；

ü 可自动批量生成银行与往来等询证函；可对函证发送与客户回函情况进行管理，相关信息自动生成到“函证结果汇总表”底稿中；可对无法收回的发出函证批量生成替代测试；

ü 自动快速生成底稿审定表、明细表（含科目明细、辅助核算明细、账龄明细）、检查情况表、附注数据等；底稿编辑时，可进行相关信息（科目、辅助核算、明细账、凭证等）的追溯查询、取数公式修改、重新取数、交叉索引、复核等 *** 作；

ü 附注编辑数据与工作底稿相关联，从Excel工作底稿中自动读取，并可自动将数据生成到Word格式附注中；

ü 包含 “新会计准则”、“会计制度”、“中注协”、“小企业”、“行政事业单位”、“民间非营利组织”、“税务审计”、“医院”、“内控审计”、“IPO审计”、“小企业验资”等若干个类别的最新审计底稿模版；

ü 底稿模版按照各行业协会及事务所审计需求进行设计，可以全面满足事务所的底稿使用要求，兼顾大型事务所及小型事务所审计的需要，业务伸缩性强；

ü 底稿模版支持用户修改与自定义设计，开放性强，用户可以随时随地进行个性化的审计模版调整；

ü 完善的调整分录编制与调整统计功能，可调整明细科目、辅助核算对象、报表项目、账龄区间结果等明细项，自动生成审定后的报表、底稿和附注数据；可自动生成重分类调整分录、利润及利润分配结转调整分录；调整分录支持跨年连续审计；

ü 底稿功能强大，支持自动读取分工科目底稿、不适用科目底稿批量检测、执行审计程序批量选择、适用底稿批量取数生成、表头信息批量变更、多级底稿复核、批量打印、批量导出等功能；

ü 支持审计报表、报表附注合并功能，完善的关联方统计、抵消分录与合并处理功能，可以帮助注册会计师们更好的完成审计合并报表及合并附注工作；

ü 存储了审计法规、审计准则、审计指南、审计案例及其他相关信息，审计人员在审计过程中可以随时查阅和引用；

ü 灵活方便的项目和财务数据备份与恢复功能，便于同项目不同机器之间单机版软件的数据交互，避免重复建项、重复导入，节省审计时间成本；项目工作记录多机合并功能，可将不同单机版软件中的单人分工内容进行合并汇总；

ü 灵活的软件应用模式，支持单机、多机联网使用。

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

参考链接：>

EXCEL表格有计算功能，有强大的数据处理功能。

比如在表格中输入 =3651235，回车，立即就能显示计算结果。一个简单的函数，就可以计算贷款的还款期数、每月还款额，不需要查数学用表，就能进行三角函数的计算等等。

如做一张学生成绩表，可以包括若干年级、若干个班，每人若干门学科的成绩。可以很快的统计出某一科有多少不及格的，以及优秀、良好各个段的人数，还可以进行排序，求每个人多科的平均分，等等。

还可以把复杂的实验数据，制成图表或曲线，使枯燥的数据变得更直观。

EXCEL在公司办公、财务、计划统计、科学实验等部门都可以应用，提高办公效率，减少复杂繁琐的计算工作。

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