数据分析师发展，所需技能要求-新东方前途出国

A类：商业分析师 特点：上手快、深入难 

主要的工作：帮助业务、市场以及管理层做一些数据的洞察，还原数据的本质，讲述数据的故事，要很清楚的了解市场要什么？用户爱什么？ 

需要掌握的： 

硬性技能：SQL、EXCEL、PPT 

软性技能：表达能力、视觉思维、逻辑性强、思维清晰，特别是沟通能力！！！ 

掌握的方法论：ABtest、AAARRR、SWOT、RFM、28原则、5W2H等 

掌握的统计学：常规统计指标（均值、中位数、分位数、T检验等)、回归、聚类、因子、决策树、逻辑回归等，这些足够了 

加分项：图表可视化、结构化思维、金字塔原理、千万级数据处理经验（这类一般1年遇不到几次） 

注意：掌握一些宏观数据的获取方式，没事的时候多收集一些，自己根据所在行业而定，从事互联网或者移动互联网的话，最好掌握一种自助式BI工具，比如Google Analytics、百度统计、taklingdata、神策数据等 

总结：不一定技术强、算法掌握牛，但一定要能深入行业、深入场景 

B类：初级分析师 表哥表姐表神图爹图奶 

主要的工作：协助业务或者上级完成一些常规的需求，这类一般是别人要什么，我们做什么，但是在不同的行业，不同的部门做的事情差异还是很大 

需要掌握的： 

硬性技能：SQL、EXCEL、PPT、python\spss\R任选其一，根据场景而定 

软性技能：沟通能力、抗打击能力、数据管理能力（数据库和数据字典） 

掌握的方法论：ABtest、AAARRR、SWOT、RFM、5W2等，不知道也能干 

掌握的统计学：常规统计指标（均值、中位数、分位数等)、回归、聚类、因子、决策树、逻辑回归等，这些足够了，但基本高级的模型用不上，定位决定 

加分项：图表可视化、语言表达、书写表达 

突破：要自己根据环境主动参与一些讨论，承担一些从无到有的分析，从被动变为主动 

总结：纯人工智能提数机 

C类：数据分析师 每个人的梦想，独当一面 

主要的工作：除了被动的常规分析外，还要能主动发现业务存在的问题，会用数据找事，梳理业务发展与指标体系之间的关系，从日常监督分析开始，更多的是专题性的分析，无中生有 

需要掌握的： 

硬性技能：SQL、EXCEL、PPT、python\spss\R任选其一，tableau\powerbi，也要懂一些BI工具、市面上流行的数据产品 

软性技能：沟通能力、表达能力、逻辑思维强 

掌握的方法论：ABtest、AAARRR、SWOT、RFM、28原则、5W2H，用户及产品生命周期等 

掌握的统计学：常规统计指标（均值、中位数、分位数等)、回归、聚类、因子、决策树、逻辑回归、机器学习等，这些足够用了 

加分项：图表可视化、PPT展示、系统性思维、在行业有很多认识和沉淀 

要点：算法、技术、工具、业务混为一体，样样都要懂 

总结：这类目前市场上很紧缺，被称为稀缺动物 

D类：BI工程师 分析师中的程序员，很纯的那种 

主要的工作：和数据的ETL打交道多，主要做数据规范、数据仓库、业务需求报表开发、多维度呈现等 

需要掌握的： 

硬性技能：数据库技术、数据仓库、Informatica, Datastage，Kettle，还有一些厂家的展示产品Business Objects, Cognos，常用梳理工具 

ERwin、echarts等 

软性技能：理解能力、表达能力、思维缜密 

掌握的方法论：无，基本人家让干啥咱干啥 

掌握的统计学：常规统计指标（均值、中位数、分位数等)、回归、聚类、因子、决策树、逻辑回归等， 

加分项：技术过硬，有过大型BI建设经验，既能干DBA又能干BI、视觉思维 

突破：这些人比一般的数据分析师更懂底层，缺少的只是与业务的融合，看自己的定位了 

总结：绝对的苦逼，容易吐血那种，常常怀疑人生 

E类：算法工程师 就是你们班技术最强那个人 

主要的工作：做算法、搞研发、创新算法 

需要掌握的： 

硬性技能：数据库技术、hadoop、python、R、spark等等 

软性技能：理解能力、表达能力、思维能力 

掌握的方法论：懂一些常见的即可 

掌握的统计学：各种算法都要精通，而且在不同的场景下，要自己开发新算法 

加分项：算法很熟悉、技术没得说、学历高 

总结：工资高、压力大，经常断片 

F类：大数据分析师 现在改名了，叫人工智能专家 

主要的工作：做算法、建平台、构建大生态、做产品，搞优化 

转自：大数据分析和人工智能