数据分析经理-数据分析经理待遇

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析经理的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析经理的解答，让我们一起看看吧。

1. 毕业生想从事数据分析行业需要具备哪些技能？
2. 零基础怎样学数据分析？

毕业生想从事数据分析行业需要具备哪些技能？

数学知识:高等数学，统计学，概率论，线性代数(推荐用书：商务与经济统计原版13版)

数据库sql与excel(推荐用书：试用SQL和Excel工具 excel数据处理分析)，这个很重要

一门编程语言：python或R，(推荐用书：python入门到实践，利用python进行数据分析)

一些数据的算法：线性回归、Logistic回归、决策树、贝叶斯、SVM、随机森林、K均值和关联规则，这几个算法比较重要，推荐用书（数据挖掘导论）

加分项：熟悉数据库管理系统，例如mysql等

技术技能

1、编程语言

零基础学习大数据分析工作，需要有一定的编程能力，编程能力是可以练习与提升的。小白建议学习Python

2、数据分析处理技术

想成为大数据分析师，你要可以使用软件、系统和数据，将这些元素放在一起，从原始数据中提取有意义的洞察，这需要就有技术方面的技能。数据挖掘工具SAS、SPSS，数据MySQL、MongoDB，大数据处理框架Hadoop、Storm等。

3、数据展现工具

数据展现即数据可视化的部分，数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。可视化***工具Excel、PPT等，可以参考***s://***.toutiao***/i6584961126356746760/

沟通技巧

作为数据分析师，在为决策提供洞察的过程中，你不仅可以通过数据进行沟通，还可以与利益相关者、同事、数据提供者、系统所有者、其他很多人沟通。

加米谷大数据开发9月零基础班，已开课可试听；大数据分析10月零基础班，预报名中...

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零基础怎样学数据分析？

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来回答一下这个问题。

数据分析目前是数据价值化的主要方式之一，也是大数据主要的落地应用方式之一，随着大数据技术逐渐普及到广大的传统行业，对于职场人来说，掌握一定的数据分析技术还是有必要的。

数据分析目前有两种主要的分析方式，一种是机器学习的方式，另一种是统计学方式，对于基础比较薄弱的学习者来说，可以从统计学方式开始学起。

通过统计学的方式进行数据分析可以使用多种工具，比如Excel就是比较常见的数据分析工具，在分析结构化数据，以及数据量并不是特别大的情况下，Excel还是比较方便的。对于职场人来说，Excel可以应付大多数情况下的数据分析任务。如果对于数据分析有进一步的要求，接下来就需要学习数据库知识了，重点在于Sql语言的学习，掌握数据库之后可以继续学习BI工具的使用，BI工具的数据分析功能还是比较强大的。

机器学习也是目前比较流行的数据分析方式，相比于统计学方式来说，机器学习的数据分析方式可以应对更加复杂的数据分析任务。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，机器学习的核心是算法设计，基础是数据收集。机器学习式的数据分析是一种基于“模型”的数据分析方式，目前在人工智能领域，通过构造模型能解决大量的问题。学习人工智能也可以说是学习如何构造各种“模型”，以及如何让模型能够动态适应各种场景。

通过机器学习的方式来完成数据分析可以从编程语言开始学起，比如Python就是不错的选择。一方面学习Python可以完成“爬虫”的编写，这样就可以解决数据来源的问题，另一方面Python也是机器学习比较常见的实现语言，Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会在很大程度上提升实现的效率。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

到此，以上就是小编对于数据分析经理的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析经理的2点解答对大家有用。