哈喽各位小可爱！最近翻看了一下自己的小红书，感觉从刚开始分享到现在，真的是进步了不少呢！现在已经成为了一个成熟的数据分析师，想和大家简单聊聊数据分析师应该具备的能力、技术技能和数据分析思维，还有职场软技能哦！💼📈\nSQL\n几乎90%以上的工作都离不开SQL，不会SQL简直就像缺了灵魂一样！工作中的临时取数据需求，就需要你能够使用SQL分析出业务需要的数据，然后导出到Excel里。✅ 熟悉基本的增删改查语句及函数，包括select、where、group by、having、order by、delete、insert、join、update等，可以做日常的取数或简单的分析。✅ 熟悉如何优化SQL语句，以期达到最高查询效率。了解事务、锁、索引、约束、视图、元数据等概念，并且学会使用hive SQL、spark SQL、pymysql等工具。\nPython\nPython是数据分析的得力助手，要重点掌握Pandas数据结构、Matplotlib库、Pyecharts库及Numpy数组。要做一个相关业务的报表需求，就需要写Python实现自动化处理。另外，因为业务需求，可能需要跨库连接两个表，也是需要用Python来完成的。💻\n我的一些日常\n数据采集： 首先要确定完成分析工作所需的数据是否存在，如果之前未采集，可以通过数据埋点、市场调研等方式进行采集。\n数据清洗： 这一步有时候会是整个分析工作中耗时最多的，但它是至关重要的。因为数据的质量最终也决定了分析的准确性。数据清洗通常会对数据的缺失值、异常值以及重复值进行处理，也会对数据的格式内容进行清洗。\n数据分析： 数据清洗好后就可以进行分析工作。根据我们的分析需求及目的进行分析方案的确定及分析方法的选择。常见的分析方法有：漏斗分析、相关性分析、5w2h分析、逻辑树分析法、用户画像分析、RFM用户分群、对比分析等。\n数据可视化： 对于数据分析的结果，我们通常会选择可视化的方式来呈现。相比起数字表格，图像会更加直观。可视化可以选择excel、tableau、powerbi等工具。这就是我的一些日常，希望对正在努力成为数据分析师的你们有所帮助哦！💪📊#数据分析师 #数据分析转行 #数据分析我在行 #数据分析求职 #职场干货 #职场日常 #数据分析日常
