軟件工程師和系統工程師各位可能不陌生，分析師和產品經理在一些大項目上也會見到，不過大多數情況由軟件工程師客串，系統工程師就是運維人員，保障基礎的硬軟件系統、應用系統穩定運行。很多很多的系統就這樣的開發著、運行著，生產著數據。那么問題來了，生產的數據除了完成業務所需的基礎功能外，還能不能有其它應用呢？回答是肯定的，能夠發掘數據、研究數據的人，我們稱之為數據分析師，阿里稱之為數據科學家。

數據分析師需要掌握什么技能呢？他不需要生產數據，也不需要維護數據，要做的是提取數據、分析數據、展現數據。所以數據分析師要有良好的操作數據的技能也就是SQL，分析數據的技能（統計數學基礎，各種BI工具、SPSS軟件等），展現數據的技能（EXCEL的圖表功能）這些，還要會一些靈活好用的編程工具（Delphi，Python），觀察能力和感知力，當然還要有良好的書面和語言表達能力，下面分述。

操縱數據（SQL）

操縱數據而不是操作數據，操縱就是要做到盡可能地控制。如何做到盡可能呢，一般存放在關系型數據庫中，比如兵器譜前三的Oracle、MySQL、SQL Server中，市場保有率高，新增使用量也比較大。那么數據分析師怎么和這些關系型數據庫打交道呢？結構化查詢語言（SQL），這個東西的功能簡單的說就是CRUD（Create, Retrieve, Update, Delete）增查改刪，其它的稱呼是增刪改查，增刪改、查等等。增刪改的操作大多是業務系統或者數據采集端完成的，數據分析師側重查。要想操縱數據那就要盡量深入、多樣的了解數據庫產品。一般意義上的數據抽取后再研究的模式在數據量大、數據安全等因素影響下，已越來越不現實。掌握主流數據庫的查詢技能是獲取所需數據的根本性手段。

分析數據的技能

這里主要是指以統計學為主的數學方法，說的太多都是理論，介紹幾本書。

1）《統計學習方法(第二版)》作者李航，男，畢業于日本京都大學電氣電子工程系，日本東京大學獲得計算機科學博士學位。北京大學、南京大學兼職教授。曾任日本NEC公司中央研究所研究員，微軟亞洲研究院高級研究員與主任研究員、華為技術有限公司諾亞方舟實驗室主任。現任今日頭條人工智能實驗室主任。就沖著頭條大腦這一條就該讀這本書：

2）《統計學》大學教材SPSS軟件版，這個是本科統計學的教材，作者團隊的另一本書《統計學（第7版）》是教育部和國家統計局推薦的統計學教材，不過我推薦的是使用SPSS實踐版本的教材，兩種技能都學了。

3）《統計學(第六版)》[美] 威廉·M.門登霍爾（William M.Mendenhall）著，關靜 等譯，統計學的權威教材，有精力的可以學習：

有了上面的著作作為理論基礎和實踐指導，接下來就需要軟件來配合實踐了。工欲善其事必先利其器，這里推薦IBM公司的SPSS軟件和微軟的Excel，Excel這個工具大家經常使用，不過從Excel2013后加入的PowerQuery大家不一定熟悉，這里推薦閱讀微軟的官方文檔，以及和PowerQuery有緊密關系的PowerBI，都是統計分析的優秀工具，重點說說IBM SPSS軟件，這是統計業內的最知名的軟件，行業內廣泛使用。

編程工具

數據分析師需要編程嗎？特定情況下需要的。數據分析師的編程主要是為了更好的呈現數據和整理數據，比如有些動態的呈現數據的要求，通過選擇選項實時展示分析結果，這樣的要求使用專用的分析工具太繁瑣，這時候就需要將數據封裝在展示軟件內。再者就是有些數據的處理比較麻煩，SQL語句解決不了，這時候也要借助編程工具來達到目的。推薦的展示工具是Delphi，整理、獲取數據的工具是Delphi和Python。

觀察能力和感知力

這個是最為重要的能力，數據所展現出來的100個人眼中有100個哈姆雷特，角度不同數據的魅力也不同，這就要求數據分析師有良好的觀察能力和感知力，能夠從業務、用戶的表達入手，去探討、解析數據，讓分析結果盡快而又高效展現出來。

書面和語言表達能力

這個能力就是要讓數據分析活起來，書面和語言是活起來的最直接有效的手段，用戶理解接受了分析結果也就使數據分析有了生命力。

以上是數據分析師的一些剪影描述，各種大潮一浪又一浪地迎面而來，數據分析師是潮水退后留在沙灘上的珍珠，在潮水中歷練成珍。

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