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　　同學你好！數據分析師崗位要掌握哪些編程語言?數據分析師的工作流程被簡化描述為數據采集和排序-數據分析-生成數據報告。數據分析師最常用的工具是 Excel 和 Python。 Excel適用于一些數據量，重復性不大。大量工作場景，使用Python語言對海量數據進行更深入、更強大的數據分析。

　　數據分析師使用編程大大提高了工作效率;但目前有很多強大易用的數據分析工具，比如Excel、Tableau、SPSS等，使用這些工具做數據分析的基本能力也是可以完成簡單的數據分析工作。

　　如今，各大互聯網公司都在談論大數據。數據的存儲基本上是在各種大數據平臺和數據庫中。掌握Hive、HDFS、MySQL等的使用也是很有必要的，掌握SQL是必然的。 .

　　數據分析師一般分為兩類，一類是面向業務的，為各業務線、產品經理、運營、各部門領導的需求提供支持，幫助他們分析業務、了解業務、發現業務。問題并提供解決方案;另一種是比較宏觀和龐大的分析，沒有指定的需求端，需要自發探索，積極發現公司業務中存在的問題，明確公司的發展趨勢。出準則。

　　數據分析職位的潛力是巨大的?，F在我們已經進入了一個信息化高速發展的時代。從目前的趨勢看，數據推動業務發展、數據輔助業務決策已成為大勢所趨。如果你抓住這個機會，抓住這個機會，順應大數據時代的號召，薪水和待遇都會令人羨慕。數據分析師確實是一個高薪職業，大多數公司提供10K以上的薪水;并且隨著工作經驗的積累和技能樹的完成，工資超過30K的人很多。

　　數據分析師的一般工作流程可以簡化描述為：數據采集與排序-數據分析-數據上報幾個關鍵環節。如果一個零基礎的新手想成為一名數據分析師，他應該從哪里開始?從 Excel 和 Python 開始，這是數據分析師最常用的工具。

　　1、基礎能力：使用Excel完成最基本、最簡單的數據分析工作

　　Excel大家都非常熟悉。對于Excel來說，非常適合數據量不大、重復性不強的大量工作場景。如果脫離了這個基本條件，就需要用它來應對。當數據量大、任務批量大時，會出現效率低(數據量大時卡頓)、復用性不強等問題。

　　2、高級能力：使用Python進行更深入、更強大的數據分析

　　Python是近年來比較流行的編程語言之一。在大數據分析領域，Python編程語言的運行效率肯定是簡單的基礎Excel無法企及的。此外，在圖表的交互性和復用性方面，它也無法與 Excel 相提并論。的。

　　工作一段時間后，當你開始積累經驗和進階能力時，不能滿足于現狀，用EXCEL開始探索Python技能，一扇新的職業大門將開啟你——無論是web開發、操作系統、運維、數據開發、機器學習等等，都離不開Python。 Python 是一種不經過實踐就學不來的技能。

　　3、從技術到業務：數據分析師必備能力

　　大數據數據分析師的職位往往是業務服務，所以這需要數據分析師具備合格的專業素養和較高的專業水平和能力，他們需要熟悉業務痛點和需求，這使您可以利用自己的專業知識從數據中提取有價值的結論。有意從事數據分析的學生還必須結合具體項目練習數據技能。

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