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数据分析师应该掌握的能力都有哪些?

撰写报告的能力 在撰写报告时，深入地思考，深入分析，逻辑严谨，结论有说服力，能提前预测数据趋 势，能从问题中引申出解决方案，提出有指导意义的分析建议，这些都是一名优秀的分析师所体现的特质。

业务能力 数据分析工作的重中之重就是业务能力，只要真正的在实践领域从事过，就会真正的明白业务知识是你分析的根本。而业务知识的学习是需要时间积累的。业务知识的培养是将远远超过技术工具的学习。

数据分析师需要熟练使用 Excel、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言、撰写报告的能力。

娴熟的业务能力 只有在实践领域做过数据分析的工作，才会明白所有分析的重中之重都是业务知识本身。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力， 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。

懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

相关问答

Q1: 数据分析需要掌握哪些知识?

数据分析需要学习以下几点：统计学。编程能力。数据库。数据仓库。数据分析方法。数据分析工具。

数学知识：数学是每一位数据分析师必学的基础知识，对于初级数据分析师来讲，必须要具备一定的公式计算能力，并且要了解常用的模型算法。

数据分析需要学四部分，即数学知识、分析工具、分析思维、开发工具及环境。数学知识：数学知识是数据分析师的基础知识。

Q2: 学习数据分析要哪些基础

数据分析需要学习以下几点：统计学。编程能力。数据库。数据仓库。数据分析方法。数据分析工具。

数学知识：数学是每一位数据分析师必学的基础知识，对于初级数据分析师来讲，必须要具备一定的公式计算能力，并且要了解常用的模型算法。

要进行数据分析，需要学习以下几个关键方面： 统计学基础：统计学是数据分析的基石，包括概率论、抽样与估计、假设检验等。掌握统计学基础知识可以帮助你理解数据的分布、变异性和相关性等重要概念。

数学知识 数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

Q3: postgresql的语法与mysql有什么区别

PostgreSQL 的稳定性极强， Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步，然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的，相比之下，PG数据库这方面要好一些。

PostgreSQL 和 MySQL 是将数据组织成表的关系数据库。这些表可以根据每个表共有的数据链接或关联。关系数据库使您的企业能够更好地了解可用数据之间的关系，并帮助获得新的见解以做出更好的决策或发现新的机会。

PostgreSQL数据库的源代码要比MySQL数据库的源代码更容易读懂，如果团队的C语言能力比较强的话，就可以在PostgreSQL数据库上做开发，比方说实现类似greenplum的系统，这样也能与现在的分布式趋势接轨。

身份验证 MySQL 在数据库级管理身份验证。 基本只支持密码认证。

但是在该字段有赋值插入之后，就有区别了，pg赋值插入的时候是改变了字段的值但是没有改变序列的值，所以再次缺省赋值插入时依旧是顺序获取对应序列的下一个值。

请问oracle的sql语句优化和mysql的sql语句优化是一样的吗 基本相同，都遵循SQL语言的语法规则。在SQL指令码上两者最大的区别是函式不一样和个别关键字不一样。比如Oracle里没有limit关键字，所以Oracle实现分页比MySQL麻烦。

Q4: 如何提高postgresql查询性能

1、PostgreSQL本身已经包含了一个规划器用于寻找最优规划，我们可以通过使用EXPLAIN命令来查看规划器为每个查询生成的查询规划。

2、可以通过使用 pg_resetxlog 恢复数据库，但是会造成部分数据无法找回，数据丢失；也可以通过备份恢复，同样也会丢失部分数据。

3、这个在开发环境上是好的，而在运营中慢的话。而且你的描述中说明服务器的性能是好的，那么一般就是你的这个表的数据分布不均匀。

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