数据分析师必备的9大技能，大多数人只知道一半

数据分析中的工作最重要的就是数据处理工作，根据我做数据分析的经验，在整个数据分析流程中，用于数据处理的时间往往要占据70%以上，而数据仓库具有集成、稳定、高质量等特点，基于数据仓库为数据分析提供数据，往往能够更加保证数据质量和数据完整性。

六、数据挖掘工具

在做数据分析时，数据挖掘软件是其中必不可少的工具之一。它是大多数商业智能计划中的核心应用程序，数据挖掘软件同样也能够从大量数据中提取洞察力。

直接说需要学习的语言：MATLAB、Python、R。

1、MATLAB

虽然偏学术性，但是好上手，上手以后就可以跑一些算法，提高一些信心和学习的乐趣。教材看官方手册的Primer，然后就开始写脚本和函数，如果有看不懂的直接百度、google或者help。

2、Python和R

这两个放在一起，是因为网上关于这两个的争论太多了。我的顺序是首先学python，其次再是R。首先python，先看《Head First Python》，简单易懂，然后是《利用Python进行数据分析》和《机器学习实战》。第一本书主要是利用Python做数据挖掘的，基本提到Python学习都会推荐这本。第二本是理解机器学习的佳作，书中用到的语言就是Python，一边学语言，一边理解机器学习。

七、人工智能

严格意义上，人工智能与数据分析有着明显的界限，不属于同一领域，因此这一条是针对大数据分析科学家来说的，当你的分析能力还比较低时，可以略过不看此章。

机器学习、人工智能涵盖的知识层面太广太深，所以会建议采取 problem-based learning 的学习方式，先选定问题，然后找到资源来解问题，再更深入的去了解，解问题过程中，遇到的名词与知识。

八、挖掘算法

很多人认为数据挖掘需要掌握复杂高深的算法，需要掌握技术开发，才能把数据挖掘分析做好，实际上并非这样，其实算法并不难，只需要结合实际业务背景、以解决问题为导向就简单很多了，主要包括分类算法，聚类算法，关联分析，连接分析等，是学习数据挖掘必须要掌握的算法基础。

九、编程语言

比如python、r语言、java等等，你该使用哪种语言用于数据分析?恐怕这还得“视情况而定”。

如果你对晦涩的统计运算进行繁重的数据分析工作，那么你不青睐R才怪。如果你跨GPU进行NLP或密集的神经网络处理，那么Python是很好的选择。如果想要一种加固的、面向生产环境的数据流解决方案，又拥有所有重要的操作工具，Java或Scala绝对是出色的选择。

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（编辑：晋中站长网）

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