sas数据分析师-sas数据分析师证书含金量

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

1. 入门使用SAS数据分析工具，需要具备编程写代码吗？
2. BI数据分析师应聘要求？

入门使用SAS数据分析工具，需要具备编程写代码吗？

SAS在数据分析方面是很权威的一个软件，集成了很多统计、机器学习、运筹学等算法在里面。

SAS现在并没有被广泛使用，主要用在金融、医药、高校以及一些传统行业领域。主要原因是收费，而且费用不菲。

学SAS可以不用写代码，SAS提供了SAS EG、SAS EM等拖拽式的GUI界面工具，很好用，简单拖拉几下数据结果就出来了。

R、Python是开源的语言，需要写代码，而且运行时是基于内存的，即运行代码时是把数据放在计算机内存来运行，这会占用很多计算***而导致机器慢。（当然，这种情况实际也有解决方案了）。

SAS是商用的软件，不是基于内存的，对海量数据的处理和分析效率很高。

主要不好的地方就是收费较贵。

很多企业现在都是用Python和R。

BI数据分析师应聘要求？

数据分析师最重要的是要具备结构化分析思维、业务理解能力和数据分析能力，数据分析师主要有以下几个任职要求：

1）结构化分析能力。具有严密的逻辑思维能力，能够系统的分析一个问题或者一个主题，而不是零散的分析某些点，分析过程严谨、合理，层次分明，遇到了问题大体知道该从哪些方面着手，而不是一团浆糊，大胆***设，小心求证，这是数据分析师最基本、最重要的能力。

2）业务理解能力。所有的数据分析都要落脚到业务，对业务的深入理解必不可少，对业务的洞察不能于弱产品经理、运营人员，还要熟悉所拥有的数据，作为数据和业务的桥梁，关注业务指标和工作方向，也是很重要的能力。

3）数据分析能力。工具是用来辅佐数据分析的，数据分析人员没有一两件趁手的数据分析工具是不行的，包括excel、SAS、Python、R、SPSS、IBM modeler等，熟悉SQL、Shell语言，还要熟悉Hadoop、Spark等大数据架构，了解逻辑回归、决策树、神经网络等流行的机器学习算法，熟悉数据仓库的知识，不需要懂多广多深，只要够日常工作就行。

4）沟通表达能力。能够和业务方很好的沟通，挖掘业务人员需求，了解产品和运营的工作***和方向，构思数据产品，能够推动数据化运营，并能够分享、扩散数据化运营思维，不一定要求有多牛逼，但是至少能够表达清楚自己的意见。卓越的数据分析师就应该能讲故事、能吹牛逼，不断去扩大自己和数据分析的影响力。

5）创造性思维能力。能够积极主动思考数据运用场景，创造性解读数据包含的信息，提出创造性的解决方案和建议，创新数据应用，具有这种能力的人较少，具有的人有很大的加分，创造性思维来自勤于思考和广阔的视野。

6）项目推动能力。能够推动数据分析结果的落地执行，有相应的方***，并不断量化数据分析成功，扩大数据分析的影响力，具有这种能力的人较少。

7）报告撰写能力。能够熟练撰写数据分析报告，报告有逻辑、美观大方，数据分析师的工作离开不各种各样的分析报告，算是分析师的一种基本功力。

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