随着大数据时代的到来，数据分析的重要性越来越受到各行业大佬的认可。 应届生秋招期间，各行业都会开设大量数据分析师职位，且申请门槛并不高。 相反，薪资福利不错，未来的发展转型也会顺利。 这是一个非常划算的职位。
那么数据分析师需要具备哪些基本能力呢？
首先，个人综合素质至关重要。 近年来，各大公司的笔试题目都与公务员考试类似。 他们主要测试以下能力。 这些能力都是通过在学校的日常积累来积累的，然后再考一些大公司的笔试题。 不大。
第二，SQL能力。 数据分析师面试时几乎100%会考察SQL能力。 他们可能会在笔试中被问到 SQL 问题，也可能会在面试时被问到 SQL 问题。 一般情况下，您可以准备HIVE SQL。 SQL的语法类似，面试官不会严格评判你的语法。 ，这只取决于你陈述的逻辑。 SQL 是最简单的代码。 B站很多人一小时就掌握了SQL。 如果你抽出几个小时，绝对可以完成面试。
三、EXCEL数据分析能力。 面试时，很多公司都会直接给你一份excel数据，让你根据指定问题进行处理。 需要掌握最基本的排序、过滤、条件过滤等，以及常用的函数如vlookup、countif、sumif等，以及汇总、数据透视表、常用柱状图、折线图等功能。 最好专攻数据分析。 明白了。
第四，基于业务场景进行数据分析的能力。 这个没有办法提高，只能通过实习或者专项训练来提高，而这是在学校很难学到的。 比如这种开放式问题：一家电商公司推出了一款新产品，希望该产品能够畅销。 如果你是一名数据分析师，你会设置哪些指标来监控产品销量并给出指标的定义？ 和意义。
五、python、R、spss建模与分析能力。 这个区域是一个奖励。 对数据分析师的要求低于数据挖掘工程师和机器学习算法工程师。 大多数公司不需要这个区域，但大型制造商确实需要它。 这方面的强化比较慢，需要结合起来。 价值专业是投入产出比最低的技能之一。
如果你想提高面试成功率，就必须多做准备。 数据分析师的门槛较低。 只要学生认真准备，找到满意的职位是很容易的。 今年和我交流的同学都是数据分析方向的。 我很快就会收到多个报价。 我个人在这方面做过专门的分析。 数据分析岗位在未来十年仍将供不应求，因为大量传统行业才刚刚起步。 随着混合云的大规模部署，未来数据分析在支持公司运营方面将变得越来越普遍。
最后，这是百度百科提供的数据分析师的能力领域列表。 这是对一个优秀数据分析师的要求。 应届生可以尝试对照一下，明确改进的方向。
