同学你好！数据分析师岗位要掌握哪些编程语言?数据分析师的工作流程被简化描述为数据采集和排序-数据分析-生成数据报告。数据分析师最常用的工具是 Excel 和 Python。 Excel适用于一些数据量，重复性不大。大量工作场景，使用Python语言对海量数据进行更深入、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;但目前有很多强大易用的数据分析工具，比如Excel、Tableau、SPSS等，使用这些工具做数据分析的基本能力也是可以完成简单的数据分析工作。
如今，各大互联网公司都在谈论大数据。数据的存储基本上是在各种大数据平台和数据库中。掌握Hive、HDFS、MySQL等的使用也是很有必要的，掌握SQL是必然的。 .
数据分析师一般分为两类，一类是面向业务的，为各业务线、产品经理、运营、各部门领导的需求提供支持，帮助他们分析业务、了解业务、发现业务。问题并提供解决方案;另一种是比较宏观和庞大的分析，没有指定的需求端，需要自发探索，积极发现公司业务中存在的问题，明确公司的发展趋势。出准则。
数据分析职位的潜力是巨大的。现在我们已经进入了一个信息化高速发展的时代。从目前的趋势看，数据推动业务发展、数据辅助业务决策已成为大势所趋。如果你抓住这个机会，抓住这个机会，顺应大数据时代的号召，薪水和待遇都会令人羡慕。数据分析师确实是一个高薪职业，大多数公司提供10K以上的薪水;并且随着工作经验的积累和技能树的完成，工资超过30K的人很多。
数据分析师的一般工作流程可以简化描述为：数据采集与排序-数据分析-数据上报几个关键环节。如果一个零基础的新手想成为一名数据分析师，他应该从哪里开始?从 Excel 和 Python 开始，这是数据分析师最常用的工具。
1、基础能力：使用Excel完成最基本、最简单的数据分析工作
Excel大家都非常熟悉。对于Excel来说，非常适合数据量不大、重复性不强的大量工作场景。如果脱离了这个基本条件，就需要用它来应对。当数据量大、任务批量大时，会出现效率低(数据量大时卡顿)、复用性不强等问题。
2、高级能力：使用Python进行更深入、更强大的数据分析
Python是近年来比较流行的编程语言之一。在大数据分析领域，Python编程语言的运行效率肯定是简单的基础Excel无法企及的。此外，在图表的交互性和复用性方面，它也无法与 Excel 相提并论。的。
工作一段时间后，当你开始积累经验和进阶能力时，不能满足于现状，用EXCEL开始探索Python技能，一扇新的职业大门将开启你——无论是web开发、操作系统、运维、数据开发、机器学习等等，都离不开Python。 Python 是一种不经过实践就学不来的技能。
3、从技术到业务：数据分析师必备能力
大数据数据分析师的职位往往是业务服务，所以这需要数据分析师具备合格的专业素养和较高的专业水平和能力，他们需要熟悉业务痛点和需求，这使您可以利用自己的专业知识从数据中提取有价值的结论。有意从事数据分析的学生还必须结合具体项目练习数据技能。
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