成为Python数据分析师，需要掌握哪些技能?

未来5年最稀缺最赚钱的职业和技能是什么？

访问了很多MBB和BAT的高管后，我们发现这四个字几乎占据80%的话题——数据分析。

据统计，北京地区每天急需10000+的数据分析人才，1年经验的数据分析岗位有一半月薪在20k以上。

一家权威数据调研机构报告显示，到2025年中国数据人才缺口或将达到200万；中国商委会数据分析部的统计显示：未来中国基础性数据分析人才的缺口将达到1000万+。

数据分析师需要具备的技能

• 熟悉Excel数据处理

• 数据敏感度较强

• 熟悉公司业务和行业知识

• 掌握数据分析方法

• 相关分析法
• 回归分析法
• 聚类分析法
  
• 判别分析法
  
• 主成分分析法
  
• 因子分析法
  
• 对应分析法
  
• 时间序列
  
• 对比分析法
  
• 分组分析法
  
• 交叉分析法
  
• 结构分析法
  
• 漏斗图分析法
  
• 综合评价分析法
  
• 因素分析法
  
• 矩阵关联分析
  
• 基本分析方法
  
• 高级分析方法

数据分析师的三大任务

• 分析历史
• 预测未来
• 优化选择

数据分析师要求的8项技能

• 统计学

• 统计检验、P值、分布、估计
• 基本工具
• Python
• SQL
• 多变量微积分和线性代数
• 数据整理
• 数据可视化
• 软件工程
• 机器学习
• 数据科学家的思维
• 数据驱动
• 问题解决

数据分析师要求的三大能力

• 统计学基础和分析工具应用

• 计算机编码能力

• 特定应用领域或行业的知识

数据分析很重要的学科基础是数学，但是数学不好也没有关系，可以用Python来帮助学习。

Python不仅是一门编程语言，而且是数据挖掘机器学习等技术的基础，方便建立自动化的工作流；

Python入门不难，它对数学要求并不是太高，重要的是需要知道如何用语言表达一个算法逻辑；

Python有很多封装好的工具库和命令，我要做的是用哪些数学方法解决一个问题，并构建出来。

要想快速入门Python数据分析，就要使用好Python相关的工具包：

（1）Python最大的特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算社区，采用python进行科学计算的趋势也越来越明显。

（2）由于Python有不断改良的库，使其成为数据处理任务的一大代替方案，结合其在通用编程方面的强大实力，完全可以只是用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序，其中：

• 常用数据分析库
• Numpy
• Scipy
• Pandas
• matplotlib
• 常用高级数据分析库
• nltk
• igraph
• scikit-learn

（3）作为一个科学计算平台，Python的能够轻松集成C、C++以及Fortran代码。