转载 数据分析师岗位要掌握哪些编程语言？

数据分析师岗位要掌握哪些编程语言？数据分析师工作流程简化描述成数据获取整理-数据分析-生成数据报告几个关键环节，数据分析师最常用的工具Excel和Python，Excel适用一些数据量并不大还有它的重复性并不算强的大量的工作场景，使用Python语言对大量的数据进行更深入、更强大的数据分析。

数据分析师使用编程大大提高了工作效率;但目前来讲已经有很多功能十分强大以及易用的数据分析工具，如Excel、Tableau、SPSS等，做数据分析的基本能力使用这些工具也能完成简单的数据分析工作。

如今各大互联网公司都在讲大数据，数据的存储基本上在各种大数据平台和数据库中，还有必要掌握Hive、HDFS、MySQL等的使用，对SQL的熟练掌握是不可避免。

数据分析师一般分为两种，其中一种是面向业务，对各业务线、产品经理、运营以及各部门领导的需求提供支持，帮助他们分析业务、了解业务，发掘出业务中的问题并提供解决方案;另一种是比较宏观以及庞大的分析，没有指定的需求方，需要自发地进行探索，主动找到公司业务中存在的问题，弄清公司发展的趋势对于公司发展的方向做出指引。

数据分析岗位潜力巨大，现在已经进入了一个信息高速发展的时代，从如今的趋势来讲的话，数据推动业务发展、数据辅助业务决策已经成为了大势所趋。如果抓住了这个风口，抢占了这个先机并且顺应大数据时代号召的人，薪资待遇如让人羡慕不已。数据分析师确实是高薪职业，大部分公司提供待遇10K以上;且着工作经验的累积和技能树的完，薪资超过30K的也大有人在。

数据分析师大体工作流程可以简化描述成：数据获取整理—数据分析—数据报告几个关键环节。如果零基础的小白想成为一名数据分析师应该从哪开始学习？先从数据分析师最常用的工具Excel和Python。

1、基础能力：使用Excel完成最基本简单的数据分析工作
Excel大家都已经非常熟悉了，针对于Excel来讲它非常适用一些数据量并不大还有它的重复性并不算强的大量的工作场景，如果跳脱出这个基础条件，需要使用它去处理一些海量的数据以及大批量的任务时，它就会存在效率低(数据量大时会卡死)、复用性不强等一些问题。

2、进阶能力：使用Python语言进行更深入更强大的数据分析
Python是近几年来比较火的编程语言之一。在大数据分析领域来讲，Python这门编程语言的运行效率一定是基础简单的Excel让人望尘莫及，除此之外对于图表的交互性和工作可复用性来讲也不是一个Excel 所能比拟的。

当工作到一段时间后，开始有了经验有了进阶的能力时，不能满足于现状，仅仅使用EXCEL，开始转向对Python技能的探索，新的职业大门会向你敞开——无论是Web开发，操作系统、运维、数据开发、机器学习等都离不开Python。Python是一个不练习就学不会的技能。

3、从技术到业务：数据分析师的基本素养
数据分析师这个岗位针对于大数据的一些处理往往都是为业务服务的，所以这就需要让数据分析师具备合格的职业素养以及更高的职业水平与能力，他们需要熟知业务痛点以及需要，从而使用自己的专业知识，从数据中提取出有价值的结论。有意从事数据分析的同学，还一定要结合具体项目来实践自己的数据技能。