我是Jacky：

本人现在做数据分析相关的工作有半年多了，今天聊聊这一路走过来的心得体会，以及日常的工作。

1.需要掌握哪些技能？

（1）掌握SQL技能

为什么说SQL最重要？

就我目前工作来说，几乎90%以上的工作都必须用到SQL，不会SQL工作就没法进行下去了。

一般来说，公司的各项业务数据都是存放在数据库中的，方便管理和保存，而SQL是操作数据库的语言，是跟数据库打交道必备的基本素质。

采集的数据保存到数据库的表里，这些数据都叫业务库的原始数据，显然不能直接用。这时，SQL就发挥作用了。

比如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。

SQL最重要的是不断练习，学会基本的SQL知识点一行，然后找常用的面试题多练习，这样即使面试有SQL笔试题也不会慌。

（2）Python是加分项

我目前的工作没有Python也是无法完成的。比如说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。或者因为业务需求，需要跨库（不同的数据库之间）连接两个表，也是需要用Python来完成的。

那么，Python学到什么程度？

Python基础的语法，以及常用的数据分析包（pandas,numpy）要会使用。

（3）数据可视化

目前工作用的可视化工具是开源的superset，所有的报表就是在上面呈现出来，供业务人员使用。

每个公司可能用的可视化工具都不一样，如果要学可以学下excel、tableau、power-BI等工具，学会了某一个，其他的工具也就自然会了。

2.日常工作是做什么的？

每天早上会看下邮件，确认下发送给各业务部门的数据报表有没有发送成功。

在可视化工具上看各相关报表的数据有没有异常和遗漏，一般情况下有问题，产品经理会第一时间发消息过来，但是事先检查一遍会更好。

有问题的指标，要使用常用的分析方法来找到问题发生的原因，并提出建议。

然后是按照排期完成自己负责的业务模块的需求，需求排期一般是在每周一开会确认好。

每个需求都要仔细看需求文档，并跟产品经理充分沟通，确保两边对需求的理解是一致的。之后就开始动手写SQL或Python。

遇到技术上不明白的就找同事协助帮忙，最后保证按时完成相关需求就好了。

产品经理会核对数据的准确性，完成审核，这样一个需求就可以结束了。

最后说一下，面试数据分析是有相当大概率考SQL笔试的，所以一定要重视，然后保持心态稳定，把自己的优势都说出来，一般情况下，你SQL笔试过了面试就基本上过了，祝各位想用数据分析提升职场竞争力的小伙伴都能够成功。

我是猴子，中科院硕士/前IBM高级软件工程师/豆瓣8分《数据分析思维》作者，我在知乎知学堂上线了一个数据分析课程，结合IBM项目经验和国内互联网大厂一线业务案例，讲解常用模型+逻辑框架，还有常用数据分析工具带练+业务实操带练，数据分析技能和思维两条腿走路，让你成为真正的数据分析师，而不是数据处理工具人。

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