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2)具备相关数据分析软件的使用经验SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……
3)至少精通使用IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS
Clementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常见数据挖掘软件中的一个进行数据挖掘的开发工作;
4)熟练使用至少一种网站流量分析工具(Google![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg/282bd5e014574c52b114cee77e67b3de.gif#pic_center
Analytics、Webtrends、百度统计等),并掌握分析工具的部署、配置优化和权限管理;
5)精通一种或多种数据挖掘算法(如聚类、回归、决策树等);
6)熟悉维基编辑者优先;
7)使用软件的要求;

三 数学知识

数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师,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即可,了解常用统计模型算法则是加分。

对于高级数据分析师,统计模型相关知识是必备能力,线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。

而对于数据挖掘工程师,除了统计学以外,各类算法也需要熟练使用,对数学的要求是最高的。

所以数据分析并非一定要数学能力非常好才能学习,只要看你想往哪个方向发展,数据分析也有偏“文”的一面,特别是女孩子,可以往文档写作这一方向发展。

四 分析工具

对于初级数据分析师,玩转Excel是必须的,数据透视表和公式使用必须熟练,VBA是加分。另外,还要学会一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。

对于高级数据分析师,使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。

对于数据挖掘工程师……嗯,会用用Excel就行了,主要工作要靠写代码来解决呢。

五 编程语言

对于初级数据分析师,会写SQL查询,有需要的话写写Hadoop和Hive查询,基本就OK了。

对于高级数据分析师,除了SQL以外,学习Python是很有必要的,用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

对于数据挖掘工程师,Hadoop得熟悉,Python/Java/C++至少得熟悉一门,Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

关于Python技术储备

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一、Python学习大纲

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二、Python必备开发工具

三、入门学习视频

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