数据分析师求职*的分析技巧

技能1：会使用基本的数据分析工具
也就是掌握基本的数据分析相关语言，包括但不**于统计编程语言（R或Python）,数据库语法（SQL）
技能2：基本统计学
需要熟悉并掌握统计检验、分布、较大似然估计等基本统计算法。
这是对所有公司来说都很重要的一项技能，因为企业管理者需要你的数据分析信息来支持决策。
技能3：所有的机器流行语
包括K-近邻算法，随机森林，集成方法。这个主要应用在具有大数据量或是产品以数据为驱动的公司。不过大数据量处理也可以由技能1中提到的R或Python实现。因此并不要求数据分析师精通每一门语言，对于一名出色的数据分析师，更重要的是对算法有一个广泛的了解并且能够灵活应用。
技能4：多变量微积分和线性代数
这项技能看似用不到，但实际上理解这些概念在以数据定义其产品的公司显得尤为重要，预测性能或算法优化方面的小的改进可以导致公司巨大的胜利。
技能5：数据整理
企业获得的初始未加工数据一般都是不规则，混乱的。因此需要数据分析具有很好的数据整理能力，来处理弥补这些数据缺陷、错误、冗余等。
技能6：数据可视化与通信
数据可视化，顾名思义就是将众多数据以直观的图表或其他一目了然的方式展现出来。这里的通信指的并不是通信工程，而是将你的发现描述传递给听众。
技能7：软件工程
作为一个数据分析师，如果你有软件工程的*背景，那么你将很受企业欢迎。这项技能在处理大量数据记录及产品开发时非常实用。
技能8：一个数据科学家的思维
你可能会觉得数据科学家的思维是一个很抽象很难理解的词。但它却是成为一名优秀的数据分析师所*的技能。数据科学家的思维主要可以正确思考如何去开发一款数据驱动的产品，能够分清计划的轻重缓急，以及如何与产品经理沟通。



本文转自上海西线学院官/

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