正文

銷售數(shù)據(jù)分析需要學(xué)哪些（銷售數(shù)據(jù)分析難嗎）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-07 04:00:04 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 259 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于銷售數(shù)據(jù)分析需要學(xué)哪些的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全球各地，相關(guān)業(yè)務(wù)請撥打電話：175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目錄:

1、數(shù)據(jù)分析需要學(xué)習(xí)哪些?
2、數(shù)據(jù)分析需要掌握些什么知識(shí)?
3、數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)什么
4、數(shù)據(jù)分析都要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容?

銷售數(shù)據(jù)分析需要學(xué)哪些（銷售數(shù)據(jù)分析難嗎）

一、數(shù)據(jù)分析需要學(xué)習(xí)哪些?

1、數(shù)學(xué)知識(shí)

數(shù)學(xué)知識(shí)是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識(shí)。對于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，了解一些描述統(tǒng)計(jì)相關(guān)的基礎(chǔ)內(nèi)容，有一定的公式計(jì)算能力即可，了解常用統(tǒng)計(jì)模型算法則是加分。

對于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，統(tǒng)計(jì)模型相關(guān)知識(shí)是必備能力，線性代數(shù)(主要是矩陣計(jì)算相關(guān)知識(shí))最好也有一定的了解。

而對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，除了統(tǒng)計(jì)學(xué)以外，各類算法也需要熟練使用，對數(shù)學(xué)的要求是最高的。

所以數(shù)據(jù)分析并非一定要數(shù)學(xué)能力非常好才能學(xué)習(xí)，只要看你想往哪個(gè)方向發(fā)展，數(shù)據(jù)分析也有偏“文”的一面，特別是女孩子，可以往文檔寫作這一方向發(fā)展。

2、分析工具

對于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，玩轉(zhuǎn)Excel是必須的，數(shù)據(jù)透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學(xué)會(huì)一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析工具，SPSS作為入門是比較好的。

對于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)視情況而定。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師……嗯，會(huì)用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。

3、編程語言

對于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，會(huì)寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。

對于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，除了SQL以外，學(xué)習(xí)Python是很有必要的，用來獲取和處理數(shù)據(jù)都是事半功倍。當(dāng)然其他編程語言也是可以的。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會(huì)用……總之編程語言絕對是數(shù)據(jù)挖掘工程師的最核心能力了。

4、業(yè)務(wù)理解

業(yè)務(wù)理解說是數(shù)據(jù)分析師所有工作的基礎(chǔ)也不為過，數(shù)據(jù)的獲取方案、指標(biāo)的選取、乃至最終結(jié)論的洞察，都依賴于數(shù)據(jù)分析師對業(yè)務(wù)本身的理解。

對于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，主要工作是提取數(shù)據(jù)和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結(jié)論，擁有對業(yè)務(wù)的基本了解就可以。

對于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，需要對業(yè)務(wù)有較為深入的了解，能夠基于數(shù)據(jù)，提煉出有效觀點(diǎn)，對實(shí)際業(yè)務(wù)能有所幫助。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，對業(yè)務(wù)有基本了解就可以，重點(diǎn)還是需要放在發(fā)揮自己的技術(shù)能力上。

業(yè)務(wù)能力是優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師必備的，如果你之前對某一行業(yè)已經(jīng)非常熟悉，再學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，是非常正確的做法。剛畢業(yè)沒有行業(yè)經(jīng)驗(yàn)也可以慢慢培養(yǎng)，無需擔(dān)心。

5、邏輯思維

這項(xiàng)能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨(dú)拿出來說一下。

對于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達(dá)到什么樣的目標(biāo)。

對于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，清楚每一個(gè)指標(biāo)變化的前因后果，會(huì)給業(yè)務(wù)帶來的影響。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，邏輯思維除了體現(xiàn)在和業(yè)務(wù)相關(guān)的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

6、數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化說起來很高大上，其實(shí)包括的范圍很廣，做個(gè)PPT里邊放上數(shù)據(jù)圖表也可以算是數(shù)據(jù)可視化，所以我認(rèn)為這是一項(xiàng)普遍需要的能力。

對于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報(bào)告，能清楚的展示數(shù)據(jù)，就達(dá)到目標(biāo)了。

對于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，需要探尋更好的數(shù)據(jù)可視化方法，使用更有效的數(shù)據(jù)可視化工具，根據(jù)實(shí)際需求做出或簡單或復(fù)雜，但適合受眾觀看的數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，了解一些數(shù)據(jù)可視化工具是有必要的，也要根據(jù)需求做一些復(fù)雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。

7、協(xié)調(diào)溝通

對于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，了解業(yè)務(wù)、尋找數(shù)據(jù)、講解報(bào)告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。

對于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，需要開始獨(dú)立帶項(xiàng)目，或者和產(chǎn)品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項(xiàng)目協(xié)調(diào)能力。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，和人溝通技術(shù)方面內(nèi)容偏多，業(yè)務(wù)方面相對少一些，對溝通協(xié)調(diào)的要求也相對低一些。

二、數(shù)據(jù)分析需要掌握些什么知識(shí)?

我們先從整體上了解數(shù)據(jù)分析師要掌握的技能有哪些，然后再從具體職位類別來看，不同的職位具體要掌握的技能有哪些。

這樣你就能根據(jù)自己的實(shí)際情況，有針對性的準(zhǔn)備和學(xué)習(xí)。

一、數(shù)據(jù)分析的勝任力模型是什么？

從整體上來看，數(shù)據(jù)分析師需要掌握的能力有很多，從總體上可以分為以下幾類，這些能力構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析師的能力模型。

1）理論基礎(chǔ)，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)

2）數(shù)據(jù)分析工具，常用的分析工具有 Excel，SQL，Python 等

3）可視化工具，常用的有 Excel，商業(yè)智能(Business Intelligence,BI)

4）業(yè)務(wù)知識(shí)，包括常用的指標(biāo)、某行業(yè)的業(yè)務(wù)流程

5）數(shù)據(jù)分析思維，包括常用的分析方法

6）通用能力，包括 PPT、溝通能力

下面我們來詳細(xì)看下每一種能力的要求。

理論基礎(chǔ)：統(tǒng)計(jì)學(xué)
數(shù)據(jù)分析背后的理論基礎(chǔ)是統(tǒng)計(jì)學(xué)。所以，掌握了統(tǒng)計(jì)學(xué)以后我們才能去看懂?dāng)?shù)據(jù)表達(dá)的意義是什么。舉個(gè)例子，給你一家公司員工的工資，是平均值能代表這家公司的工資水平，還是中位數(shù)能代表？
如果沒學(xué)過統(tǒng)計(jì)學(xué)，那么可能只認(rèn)識(shí)這里的平均值，而不知道中位數(shù)這個(gè)知識(shí)。但是，如果你學(xué)過了統(tǒng)計(jì)學(xué)就會(huì)知道，中位數(shù)比平均值更能反映出數(shù)據(jù)的集中表現(xiàn)。
統(tǒng)計(jì)學(xué)的內(nèi)容比較多，詳細(xì)又可以分為兩類內(nèi)容：描述統(tǒng)計(jì)分析、推論統(tǒng)計(jì)分析。
什么是描述統(tǒng)計(jì)分析？
對大量信息進(jìn)行歸納是處理數(shù)據(jù)時(shí)最基本的任務(wù)。中國約有 14 億人，一張記錄每位中國人的姓名和收入的電子表格包含了我們衡量這個(gè)國家經(jīng)濟(jì)健康狀況所需的所有信息，通常我們也將多個(gè)數(shù)據(jù)集合在一起的東東叫「簡稱數(shù)據(jù)集」。但這張信息過量的表格其實(shí)相當(dāng)于什么都沒有告訴我們。這就是讓人覺得諷刺的地方：經(jīng)常是數(shù)據(jù)越多，事實(shí)越模糊。
因此，我們需要簡化，將一系列復(fù)雜的數(shù)據(jù)減少為幾個(gè)能夠起到描述作用的數(shù)字，正如奧運(yùn)會(huì)體操比賽中，我們將一套多難度組合的復(fù)雜動(dòng)作濃縮為一個(gè)得分：9.8 分。
描述統(tǒng)計(jì)分析就是將一系列復(fù)雜的數(shù)據(jù)減少為幾個(gè)能夠起到描述作用的數(shù)字，用這些有代表性的數(shù)字來代表所有的數(shù)據(jù)。這樣在面對一大堆數(shù)據(jù)時(shí)，你可在不知道所有數(shù)據(jù)的情況下就能知道數(shù)據(jù)的整體情況。
這就好比，我們通常一說起美女，能想到的是這樣幾個(gè)指標(biāo)：長腿，大眼睛，臉蛋好看。雖然全國有那么多美女，你也沒有見過全部的美女，但是你卻能通過這樣幾個(gè)代表美女的指標(biāo)就可以大概知道什么是美女。

同樣的，描述統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)鍵點(diǎn)在于，找到幾個(gè)關(guān)鍵的數(shù)字來描述數(shù)據(jù)的整體情況。那么，問題就來了，能擔(dān)當(dāng)起這樣重要責(zé)任的數(shù)字有哪些呢？描述數(shù)據(jù)的整體情況，我們可以用 4 個(gè)指標(biāo)來做，分別是：平均值、四分位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)分。例如，前面我們在拿到工資數(shù)據(jù)，就可以用「中位數(shù)」這樣的數(shù)字來描述工資的整體情況。

所以，描述統(tǒng)計(jì)分析就是掌握 4 個(gè)指標(biāo)：平均值，四分位數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)分。

什么是推論統(tǒng)計(jì)分析？

推論統(tǒng)計(jì)分析就是通過樣本來推斷出總體。需要掌握的知識(shí)包括概率分布、中心極限定、如何用樣本估計(jì)總體、置信區(qū)間、假設(shè)檢驗(yàn)。例如，互聯(lián)網(wǎng)常用的 AB 測試背后的原理就是假設(shè)檢驗(yàn)，如果不掌握推論統(tǒng)計(jì)分析，那么連 AB 測試的結(jié)果也看不懂，更不用說完成一個(gè) AB 測試實(shí)驗(yàn)。

2.數(shù)據(jù)分析工具

很多人看到現(xiàn)在 Python 很火，就不管自己的能力水平如何，就一頭扎進(jìn)學(xué)習(xí) Python 的大潮，最后發(fā)現(xiàn)其實(shí)自己學(xué)不會(huì)，或者學(xué)完用不上。

這其實(shí)是不對的，真正工作里最常用的數(shù)據(jù)分析工具其實(shí)是 Excel，SQL。所以，如果你的零基礎(chǔ)，不建議一上來就學(xué) Python，而是先學(xué)會(huì) Excel 分析數(shù)據(jù)，然后學(xué)會(huì) SQL。

這樣你學(xué)會(huì)了常用的分析工具，然后再學(xué) Python 才是加分項(xiàng)。同時(shí)，這樣學(xué)習(xí)的順序還有一個(gè)好處，如果你是零基礎(chǔ)沒學(xué)過編程，一上來學(xué) Python，大概率是學(xué)不會(huì)的。但是如果你學(xué)過用 Excel、SQL 處理數(shù)據(jù)，那么就具備了一定的基礎(chǔ)，再學(xué) Python，很多概念就會(huì)理解起來比較容易。

這就好比，一個(gè)嬰兒不是一上來就學(xué)習(xí)跑步（Python），而是先把走路學(xué)會(huì)，具備了走路（Excel、SQL）的基礎(chǔ)，再跑步就容易多了。

需要注意的是，除非是工作必須要求的，其他少部分公司用的工具其實(shí)不需要學(xué)習(xí)。比如有些公司要求其他編程語言，例如 R、SPSS、SAS 這些工具。

現(xiàn)在 Pyhon 已經(jīng)是人工智能排名第一的編程語言了，大部分公司要求 Python，很少部分的公司要求其他的編程語言，所以學(xué)習(xí)市場要求最多的那個(gè)技能才能找到更多機(jī)會(huì)。如果你學(xué)習(xí)了少部分公司才要求的工具，那么意味著你找工作或者跳槽只能選擇這些公司，而會(huì)錯(cuò)失其他大部分公司的求職機(jī)會(huì)，對你整個(gè)職業(yè)生涯不利。

TIOBE 編程語言排行榜是全球編程語言流行趨勢的一個(gè)指標(biāo)，每月更新，官網(wǎng)地址（https://www.tiobe.com/tiobe-index）。下圖是 2021 年 2 月份排名前 10 的編程語言的變化圖，其中橙色曲線是 Python，我們會(huì)發(fā)現(xiàn) Python 的流行趨勢越來越高。

3.可視化工具

常用的可視化工具包括 Excel、商業(yè)智能（BI）。

一般的可視化圖表用 Excel 里的圖表功能就可以實(shí)現(xiàn)，而且使用起來也方便。如果是要經(jīng)常做報(bào)表，并且要求實(shí)現(xiàn)報(bào)表自動(dòng)化，那么就需要用到商業(yè)智能（BI）工具。

那什么是商業(yè)智能(BI)呢？

微軟官方給的定義是「使用用于自助服務(wù)和企業(yè)商業(yè)智能 (BI) 的統(tǒng)一、可擴(kuò)展平臺(tái)（該平臺(tái)易于使用，可幫助獲取更深入的數(shù)據(jù)見解），連接到任何數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。」

毫無懸念，看這種官方定義就是看不懂。簡單來說就是把數(shù)據(jù)導(dǎo)入商業(yè)智能(BI)工具中，就可以快速對數(shù)據(jù)可視化。例如下圖就是把數(shù)據(jù)導(dǎo)入用商業(yè)智能(BI)工具中，通過可視化數(shù)據(jù)來分析。

IDC《2019 年下半年中國商業(yè)智能軟件市場數(shù)據(jù)跟蹤報(bào)告》顯示，在中國商業(yè)智能軟件子市場中，報(bào)表分析仍是目前市場最主要的需求，2019 年全年年市場份額占比為 79.0%。高級(jí)分析和預(yù)測分析市場份額占比 21.0%（下圖）。

常用的商業(yè)智能（BI）工具有哪些呢？

目前使用最多的商業(yè)智能（BI）工具是 Power BI、Tableau、帆軟，選擇其中任意一種學(xué)習(xí)就可以了。

4.業(yè)務(wù)知識(shí)

因?yàn)閿?shù)據(jù)分析是用來解決具體行業(yè)問題的，需要從業(yè)務(wù)的角度出發(fā)，了解各個(gè)指標(biāo)，以及每個(gè)指標(biāo)之間的關(guān)系，還需要聯(lián)系業(yè)務(wù)去理解數(shù)據(jù)。所以，工作中數(shù)據(jù)分析脫離不了業(yè)務(wù)，在分析中要找到導(dǎo)致問題發(fā)生的根本原因，而不只是單純的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

因此需要具備某個(gè)行業(yè)的業(yè)務(wù)知識(shí)才能去理解這個(gè)行業(yè)里的術(shù)語、業(yè)務(wù)問題等。

業(yè)務(wù)知識(shí)包括某個(gè)行業(yè)的常用指標(biāo)、業(yè)務(wù)流程。需要注意的是，不同行業(yè)的指標(biāo)、業(yè)務(wù)流程是不一樣的，所以需要學(xué)習(xí)的時(shí)候針對你的目標(biāo)行業(yè)去學(xué)習(xí)準(zhǔn)備。例如，下圖分別是金融信貸行業(yè)、在線教育行業(yè)的業(yè)務(wù)流程。

金融信貸行業(yè)業(yè)務(wù)流程（來自書《數(shù)據(jù)分析思維》）

在線教育業(yè)務(wù)流程（來自書《數(shù)據(jù)分析思維》）

如果是剛?cè)腴T，這塊內(nèi)容做到了解即可，等進(jìn)入工作以后，再慢慢深入業(yè)務(wù)，積累業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)。具體某個(gè)行業(yè)的常用指標(biāo)、業(yè)務(wù)流程可以看書《數(shù)據(jù)分析思維》，這本書里涉及了 10 多個(gè)行業(yè)的指標(biāo)、業(yè)務(wù)流程。

5.數(shù)據(jù)分析思維

在數(shù)據(jù)分析相關(guān)的職位里經(jīng)常會(huì)寫這么一條招聘要求「具備數(shù)據(jù)分析思維」。在工作或者面試中，會(huì)經(jīng)常聽到分析思維、分析思路、分析方法。這三個(gè)詞語有什么關(guān)系呢？其實(shí)簡單來說，它們都是指分析方法。

數(shù)據(jù)分析思維需要你掌握 10 種常用的分析方法。

數(shù)據(jù)分析 10 種常用的分析方法

如果你的分析目的是想將復(fù)雜問題變得簡單，就可以使用邏輯樹分析方法，例如經(jīng)典的費(fèi)米問題就可以用這個(gè)分析方法。

如果你的分析目的是做行業(yè)分析，那么就可以用 PEST 分析方法，例如你想要研究中國少兒編程行業(yè)。

如果你想從多個(gè)角度去思考問題，那么就可以用多維度拆解分析方法，例如找相親對象，需要從多個(gè)角度去分析是否合適。

如果你想進(jìn)行對比分析，就要用到對比分析方法，例如你朋友問自己胖嗎，就是在對比。

如果你想找到問題發(fā)生的原因，那么就要用到假設(shè)檢驗(yàn)分析方法，其實(shí)破案劇里警察就是用這個(gè)方法來破案的。

如果你想知道 A 和 B 有什么關(guān)系，就要用到相關(guān)分析方法，例如豆瓣在我們喜歡的電影下面推薦和這部分電影相關(guān)的電影。

如果你想對用戶留存和流失分析，就要用到群組分析方法，例如微博用戶留存分析。

如果你想對用戶按價(jià)值分類，那么就要用到 RFM 分析方法，例如信用卡的會(huì)員服務(wù)，就是對用戶按價(jià)值分類，對不同用戶使用不同的營銷策略，從而做到精細(xì)化運(yùn)營。

如果你想分析用戶的行為或者做產(chǎn)品運(yùn)營，就要用到 AARRR 模型分析方法，例如對拼多多的用戶進(jìn)行分析。

如果你想分析用戶的轉(zhuǎn)化，就要用到漏斗分析方法，例如店鋪本周銷量下降，想知道是中間哪個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)出了問題。

6.通用能力

通用能力包括 PPT 制作分析報(bào)告、溝通能力。

在工作中，要經(jīng)常做分析結(jié)果做成數(shù)據(jù)分析報(bào)告，然后展示給業(yè)務(wù)部門、上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)、客戶等，而這種展示數(shù)據(jù)分析報(bào)告的場景常用的工具就是 PPT，所以就要求你會(huì)用 PPT 制作數(shù)據(jù)分析報(bào)告，有較好的的文字、書面總結(jié)能力。

職業(yè)社交網(wǎng)站領(lǐng)英發(fā)布的《2018 新興工作崗位報(bào)告》報(bào)告里說，最大的技能缺口是軟技能，比如口頭交流、領(lǐng)導(dǎo)力和時(shí)間管理等。這份報(bào)告中建議，職場人士需要在快速變化的工作環(huán)境中，學(xué)習(xí)并保持軟技能，因?yàn)閾碛羞@些技能的人才具備更大的職場優(yōu)勢。

其實(shí)，任何職位都需要溝通能力，但是，數(shù)據(jù)分析師對溝通能力的要求更高。因?yàn)?，?shù)據(jù)分析師解決的是實(shí)際的問題，需要跨部門溝通業(yè)務(wù)，做好的數(shù)據(jù)分析報(bào)告也要展示給各個(gè)部門、領(lǐng)導(dǎo)、客戶，只有好的溝通能力，才能讓你的分析結(jié)果得到用戶的認(rèn)可。那么這些通用能力如何提升呢？最直接的方式，就是通過寫文章來提升。

通過寫作可以同時(shí)提升你下面 3 個(gè)能力：

1）邏輯能力

寫作的本質(zhì)其實(shí)是把一件事情講清楚，而邏輯能力強(qiáng)的人寫出來的內(nèi)容，讀起來更順暢。

2）文字表達(dá)能力

數(shù)據(jù)分析師要經(jīng)常做數(shù)據(jù)分析報(bào)告，和通過郵件匯報(bào)分析結(jié)果。這體現(xiàn)的其實(shí)就是文字表達(dá)能力，提高這個(gè)能力的辦法就是不斷去寫作。

3）溝通能力

寫作其實(shí)就是把想說的話通過文字和你的用戶去溝通。另外，經(jīng)常在社群里提問和解答他人的問題，也可以提高你的溝通能力。你會(huì)看到不同人提問的水平是不一樣的，有的人可以完整的把一個(gè)問題描述清楚，有的人說完，其他人也不明白他的問題是什么。這其實(shí)就是體現(xiàn)了溝通能力。

二、不同職位的數(shù)據(jù)分析能力要求有什么不一樣？

經(jīng)過前面的分析，我們從整體上知道了數(shù)據(jù)分析師需要掌握的能力。但并不是說，這些能力全都掌握了你才能找到一份數(shù)據(jù)分析師的工作。因?yàn)椴煌穆毼坏囊蟛灰粯拥摹Ｔ凇堵殬I(yè)發(fā)展前景：數(shù)據(jù)分析師的晉升通道》章節(jié)我們知道了數(shù)據(jù)分析相關(guān)職位的分類。

我把勝任力模型中的這些能力對應(yīng)到不同的職位，就可以清楚的看到對應(yīng)職位的能力要求（下圖）。

有一個(gè)誤區(qū)，很多人以為只要掌握了分析工具，就掌握了數(shù)據(jù)分析，其實(shí)不是的。從圖中，我們可以看出。各個(gè)數(shù)據(jù)分析職位都需要的能力是：業(yè)務(wù)知識(shí)、分析思維、PPT、溝通能力。這些能力才可以讓你從一個(gè)只會(huì)舞弄工具的普通職場人變成真正解決業(yè)務(wù)問題的職場高手。

很多人以為數(shù)據(jù)分析師需要掌握很高大的工具，其實(shí)不是的。例如騰訊里有一個(gè)崗位叫「商業(yè)數(shù)據(jù)分析師」，這聽起來很高大上。其實(shí)這個(gè)職位對應(yīng)的就是上圖初級(jí)數(shù)據(jù)分析師的能力要求，也就是理論基礎(chǔ)（描述統(tǒng)計(jì)分析），分析工具（Excel），可視化工具（Excel）。

上圖中黃色標(biāo)出的是相對于前一職位多出來的能力。中級(jí)數(shù)據(jù)分析師在初級(jí)數(shù)據(jù)分析師要求的能力上增加了分析工具（SQL），可視化工具（商業(yè)智能 BI）。高級(jí)數(shù)據(jù)分析師在中級(jí)數(shù)據(jù)分析師要求的能力上增加了理論基礎(chǔ)（推論統(tǒng)計(jì)分析），分析工具（Python）。

Excel、SQL、Python 要掌握到什么程度？

我們知道了數(shù)據(jù)分析師最常用的分析工具是 Excel、SQL、Python。那么問題就來了，這些分析工具具體掌握哪些內(nèi)容呢？

三、數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)什么

數(shù)據(jù)分析師要學(xué)習(xí)以下幾點(diǎn)：

一、統(tǒng)計(jì)學(xué)

對于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析來說，并不需要掌握太復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)理論。所以只要按照本科教材，學(xué)一下統(tǒng)計(jì)學(xué)就夠了。

二、編程能力

學(xué)會(huì)一門編程語言，會(huì)讓處理數(shù)據(jù)的效率大大提升。如果只會(huì)在 Excel 上復(fù)制粘貼，動(dòng)手能力是不可能快的。

三、數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)分析師經(jīng)常和數(shù)據(jù)庫打交道，不掌握數(shù)據(jù)庫的使用可不行。學(xué)會(huì)如何建表和使用 SQL 語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，可以說是必不可少的技能。

四、數(shù)據(jù)倉庫

許多人分不清楚數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的差異，簡單來說，數(shù)據(jù)倉庫記錄了所有歷史數(shù)據(jù)，專門設(shè)計(jì)為方便數(shù)據(jù)分析人員高效使用的。

五、數(shù)據(jù)分析方法

對于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析人員來說，可以看一下《精益創(chuàng)業(yè)》和《精益數(shù)據(jù)分析》，掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法，然后再根據(jù)自己公司的產(chǎn)品調(diào)整，靈活組合。

六、數(shù)據(jù)分析工具

SAS、Matlab、SPSS 這些工具經(jīng)常有人推薦。

關(guān)于數(shù)據(jù)分析師的學(xué)習(xí)可以到CDA認(rèn)證機(jī)構(gòu)咨詢一下，CDA行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)由國際范圍數(shù)據(jù)領(lǐng)域的行業(yè)專家、學(xué)者及知名企業(yè)共同制定并每年修訂更新，確保了標(biāo)準(zhǔn)的公立性、權(quán)威性、前沿性。通過CDA認(rèn)證考試者可獲得CDA中英文認(rèn)證證書。

四、數(shù)據(jù)分析都要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容?

1、數(shù)學(xué)知識(shí)

2、分析工具

3、編程語言

對于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，會(huì)寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。對于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，除了SQL以外，學(xué)習(xí)Python是很有必要的，用來獲取和處理數(shù)據(jù)都是事半功倍。當(dāng)然其他編程語言也是可以的。

4、業(yè)務(wù)理解

5、邏輯思維

這項(xiàng)能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨(dú)拿出來說一下。

對于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達(dá)到什么樣的目標(biāo)。對于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，清楚每一個(gè)指標(biāo)變化的前因后果，會(huì)給業(yè)務(wù)帶來的影響。

6、數(shù)據(jù)可視化

以上就是關(guān)于銷售數(shù)據(jù)分析需要學(xué)哪些相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。