数据分析师，分为两类：一类是商业分析师（偏业务方向），拥有丰富的业务经验和行业见解，使用Excel就能解决80%的问题，主要看对业务的理解与思路；另一类是偏算法的数据挖掘分析师，主要靠编程能力，英语不好只会影响你学习的效率，编程虽然需要英语基础，但是现在翻译软件已经很准确了，不认识的东西，上网查查就知道，编程主要看你的思维与逻辑能力，常用的东西，一遍不认识，100遍就脸熟了，1万遍总会记住的，熟能生巧。

所以，英语不好，只会影响你学习的效率，但不会影响你学习的效果，有志者事竟成。

大数据归根结底是计算机和数学，与英语的关系并没有那么大

本公司目前在招聘一些大数据分析师，我们欢迎所有对数据分析感兴趣的人来试试，符合条件的可以投递简历（可培养！！！）投递方式见下方，更多岗位信息关注本公司公众号，欢迎主动与我们联系。（1、签订正式合同、五险一金；2、须大专及以上学历；3、无经验者由项目经理带；4、在京工作一年后要求回当地的工作的，可申请调回当地省会城市的分公司或合作企业工作；5、每日简历投递量非常大，欢迎主动与我们联系！！）

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就目前我们这个互联网大数据时代来说，不管人人都是产品经理，联数据分析每个人每天都会碰到。你手机里的app，你上网的痕迹，你每天都在和各种各样的数据打交道，都在归置自己身上的数据标签和数据信息。

这是一个大数据的时代，也是充满机遇的时代。各个行业都在进行数字化转型，想依靠数据来竞争，大家都相信得数据者可以得到“天下”，想目前世界500强的企业当中，90%的公司都建立了数据分析的部门，数据分析这个职业也变得热门起来。

数据分析师该掌握什么基础技能？

入门级的数据分析师，肯定不要好高骛远，先把Excel玩转再说，不要以为Excel就是个简单的表格工具，它的强大你想象不到。

当然想成为一个成功的数据分析师单单掌握Excel是肯定不够的，因为这只是一个数据分析的呈现，真正的数据分析师必须要通过数据现象的查看来完成对产品的营销策略、运营策略的优化，不仅是对业务需要有一定的了解，还需要掌握各种数据分析的技能，从能力上来增长自己。

一个合格的、高级的数据分析师应该掌握的技能：

统计分析：大数定律、抽样推测规律、秩和检验、回归、预测；可视化辅助工具：excel、BI工具、python大数据处理框架：Hadoop、storm、spark数据库：SQL、MySql、DB数据仓库：SSIS、SSAS数据挖掘工具：Matlab、R语言、python人工智能：机器学习挖掘算法：数据结构、一致性编程语言：Java、python数据可视化能力：EasyV、DataV、raydata【这个很重要、可以说是一大热门趋势】