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数据分析，您***需要接触的是数学，编程和技术。但是，不能否认，作为数据分析人员，您需要对公司所在的行业，——个行业的发展趋势，客户痛点，竞争对手和其他信息有一定的了解。

毕竟，如果您手头有食物，请不要内心惊慌，并为面试做好准备，以确保面试的质量。

事实证明，如果您确实具有满足公司需求的实力和能力，不仅很难找到数据分析工作。好的工作确实是一个选择问题。

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请再问一遍，您是否真的喜欢数据分析，您能忍受数据处理的孤独感吗？如果是这样，请开始学习并给您一些建议。

1.将数据分析作为一种能力来训练自己，以证明自己在当前团队中的良好数据分析技能并为内部迁移做好准备。如果内部传输失败，您可以考虑迁移到我之前分析过的行业，但是我强烈建议您仍然需要学习系统开发的编程技能，并对商业智能系统（BI和CRM）有所了解，这可能申请数据分析的优势。如果您没有应用数据分析的经验，那将更加困难。雇主将测试您对统计和数据挖掘模型的知识以及工具的使用。

2，在公司找一些有共同爱好的同事学习数据分析，通常会咨询数据分析精良的同事，那是山上的石头，可以攻玉。

3，扎实学习一两个数据挖掘软件，根据您的编程基础，建议您可以学习SAS或R，并协助学习SPS***odeler。如果您没有编程基础或想短期内发挥作用，则还可以先学习SPSS。 SAS SPSS基本上可以满足大量企业的需求，并且这三个都将更好。

4，了解公司的运作方式，产品的开发方式，如何进行客户研究以锁定客户需求，如何进行产品营销，这需要不断的工作积累和广泛的阅读。

5.当您开始学习时，请阅读一些有趣的数据分析书，然后系统地学习统计知识（贾俊平编辑的推荐教科书1010310第五版），然后快速在线收集软件操作视频和案例。然后逐一分析模型，进行学习和总结，并结合实际工作中的问题进行探讨。

6.当您获得一定程度的学习后，参加一些数据分析师的***认证，进一步整理知识结构，并认识一些志趣相投的朋友和老师，这对您也非常有帮助。

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要成为一名成功的数据分析师，您需要掌握两项主要技能：硬技能（包括一些数据分析软件）和软技能（良好的沟通能力，PPT技能）。

硬技能（Ha***kills）

知识体系

统计的基本知识和对机器学习的理解：大多数消费者分析与描述统计方法（均值，中位数，有效位数等）是分不开的

电脑软件

对于数据分析人员而言，可以收集和处理每个项目的70％至80％的数据。他们需要首先考虑需要哪种数据，例如时间范围是一年还是十年。选择所需的数据后，您需要输入一个或多个数据库来收集数据。***后，您需要对数据进行一些处理以查看是否存在缺失值或离群值。

在此过程之后，将获得可靠的数据，然后输入核心数据分析。为了更好地从数据中提取所需的信息，数据分析人员通常使用以下软件。查询语言和统计语言主要用于进行一些初步的数据分析。例如，您可以制作一些图表并查看数据的分布以了解数据。脚本语言可用于建模或检验假设。因此，总的来说，这些软件就像数据分析师的菜刀一样，是必不可少的工具。

查询语言（SQL）；蜂巢; Pig脚本语言（ScriptingLanguage）：Python； Matlab统计语言（StatisticalLanguage）：R； SAS; SPSS数据表（电子表格）：Excel