永洪相伴，福气盈溢2024！

对于数据分析师来说，数学、业务理解、数据敏感很重要。

数据分析基于现场数据，服务于现场，

走好服务，讲好故事

编程能力：数据分析师通常需要使用编程语言（如Python、R、SQL等）来处理和分析数据，以及构建自动化的数据处理流程。

统计学知识：对统计学原理的理解可以帮助数据分析师进行数据的有效解释和推断，以及进行假设检验和建模分析。

数据清洗和处理能力：数据分析师需要能够清洗和处理原始数据，包括处理缺失值、异常值和重复值等。

数据可视化：能够使用可视化工具（如Tableau、Power BI、matplotlib等）将数据转化为易于理解和传达的图表和图形。

数据库知识：了解数据库的基本原理和SQL语言，能够从数据库中提取和处理数据。

业务理解能力：理解所在行业的业务需求和背景，能够将数据分析结果与业务实际情况结合起来，提供有针对性的数据分析解决方案。

沟通能力：能够清晰地向非技术人员解释数据分析结果，并与团队成员合作，共同解决问题。

数据分析，统计学加业务知识

基础：BI可视化，基础数据库
进阶：人工智能，统计学

首先，sql是必备的，不管是BI软件中，还是编程中都会用到。其次，至少要学会两种BI工具的使用，要有作品集，最好参加官方举行的比赛。最后就是需要懂一些python编程，机器学习算法模型、数据分析模型，要结合具体的业务。

数据分析，数据挖掘，机器学习，数据处理和管理，数据可视化，大数据框架，沟通和团队合作，数据安全和隐私保护，解决问题和分析思维

统计学，融合业务

业务、分析、工具、平台，都重要