想要从激烈的求职环境中脱颖而出，拥有一项稀缺技能是”硬通货“。数据分析，恰恰就是一项能在求职中帮助你脱颖而出的硬技能。但是，梦想和现实之间隔着行动，那么数据分析师应该具备哪些技能呢？我们应该从哪些方面来展开行动，实现梦想呢？惊脉互联网求职为大家解答。

一、数据处理与收集技能

（1）数据处理：

熟练掌握多种数据收集方法。例如，能够使用网络爬虫技术（如 Python 中的 Scrapy、BeautifulSoup 等工具）从网页中提取所需数据，包括产品信息、新闻资讯、社交网络数据等。

了解数据库查询语言（如 SQL），可以从各种数据库（如 MySQL、Oracle、SQL Server 等）中提取数据。这包括能够编写复杂的查询语句，如多表联合查询、子查询，以获取用于分析的准确数据。

（2）数据清洗：

善于处理缺失值，知道何时用均值、中位数、众数填充，或者直接删除含有缺失值的记录。例如，在分析销售数据时，如果产品价格的缺失值较少，可以用均值填充；但如果某一产品大部分价格数据缺失，可能就需要考虑删除该产品相关的数据。

能够处理异常值，通过箱线图、Z - score 标准化等方法识别异常值，并根据业务场景决定是保留、修正还是删除异常值。比如，在分析用户行为数据时，如果发现某个用户的操作次数远远高于其他用户，可能是异常值，需要进一步调查是真实的高活跃用户还是数据错误导致的。

熟练进行数据格式转换，如将日期格式统一、字符串类型的数据转换为数值类型等，确保数据的一致性和可用性。

二、数据分析技能

（1）统计学知识

理解描述性统计，包括均值、中位数、标准差、方差等统计量的计算和含义，能够通过这些统计量快速了解数据的集中趋势和离散程度。例如，通过计算不同产品的销售数据的均值和标准差，可以对比产品销售的稳定性。

掌握概率分布，如正态分布、泊松分布等，能够根据数据的分布特点选择合适的分析方法。比如，在分析网站流量数据时，如果流量符合泊松分布，就可以利用泊松分布的特性进行预测和分析。

精通假设检验（如 t 检验、卡方检验等）和方差分析，用于比较不同组数据之间的差异是否显著，从而为决策提供依据。例如，通过 t 检验比较两种营销活动下用户购买转化率是否有显著差异。

（2）数据挖掘算法

熟悉分类算法，如决策树（如 C4.5、CART）、朴素贝叶斯、支持向量机等，用于对数据进行分类预测。例如，在客户流失预测中，可以使用决策树算法构建模型，根据用户的行为特征将用户分为可能流失和不太可能流失两类。

掌握聚类算法，如 K - Means、层次聚类等，能够将数据划分为不同的群组，发现数据中的潜在结构。比如，在市场细分中，通过聚类算法根据用户的消费行为、人口统计学特征等将用户分为不同的细分市场。

理解关联规则挖掘算法（如 Apriori 算法），用于发现数据集中不同变量之间的关联关系。例如，在超市购物篮分析中，通过关联规则挖掘可以发现哪些商品经常被一起购买。

三、数据可视化技能

（1）工具使用

熟练掌握专业的数据可视化工具，如 Tableau、PowerBI 等。能够使用这些工具创建各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等，以直观地展示数据。例如，使用 Tableau 制作交互式的销售数据分析仪表板，展示不同地区、不同时间的销售业绩。

会使用编程语言进行可视化，如 Python 中的 Matplotlib、Seaborn 等库。这些库可以提供更灵活的可视化方案，尤其是在进行定制化的可视化或者自动化生成报告时非常有用。比如，使用 Seaborn 绘制热力图来展示数据之间的相关性。

（2）设计原则

了解视觉设计的基本原则，如色彩搭配、构图原则等。选择合适的颜色方案，避免颜色过于刺眼或难以区分；合理安排图表元素，使信息能够清晰地传达给受众。例如，在制作报表时，使用对比强烈但协调的颜色来突出重点数据，同时保证图表的布局简洁明了。

四、编程技能

（1）编程语言

精通 Python 或 R 语言。Python 以其丰富的数据分析库（如 NumPy、Pandas、Scikit - learn）和通用性而备受青睐；R 语言在统计分析和数据可视化方面有强大的功能。以 Python 为例，使用 Pandas 库可以方便地进行数据处理和分析，如数据的读取、清洗、转换和分组操作。

能够编写高效的代码来处理大规模数据。例如，使用 Python 的生成器和迭代器来减少内存占用，或者使用分布式计算框架（如 Dask）来处理超出内存限制的数据。

（2）脚本编写与自动化

编写脚本进行数据自动化处理和分析。例如，编写 Python 脚本定期从数据源获取数据、进行清洗和简单分析，然后将结果发送给相关人员。这样可以提高工作效率，减少人工操作可能带来的错误。