1，当一个财务分析师需要哪些知识2，数据分析需要掌握哪些知识3，数据分析师要掌握哪些技能4，想当数据分析师要选什么专业5，数据分析师需要学习哪里内容1，当一个财务分析师需要哪些知识
经济类的知识，像统计、会计，现在一般要研究生学历，两年工作经验。只要用你，年薪很可观。高级财务分析师的职责： 1.协助财务总监制定年度预算2.完成月度财务滚动预测3.完成月度财务报表分析4.审核立项，密切监控各个部门，产品的预算执行情况5.与网站运营人员，对主要产品和项目进行投入产出分析6.与销售团队密切配合，深入进行收入分析7.监控固定资产的使用效率8.定期编制运营分析报表，及时反映业务运营和财务状况9.研究业内和竞争对手的信息有了高级财务分析师资格证书，说明你具备从事这项工作的基本要求。可以应聘这个岗位。
2，数据分析需要掌握哪些知识
数据分析师需要学习的内容1、统计学我看一些人推荐了不少统计学的专业书籍，很多人读《概率论与数理统计》，其他统计相关的内容也没怎么看过。对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。2、编程能力学会一门编程语言，会让你处理数据的效率大大提升。如果你只会在excel上复制粘贴，动手能力是不可能快的。我比较推荐python，上手比较快，写起来比较优雅。3、数据库数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用sql语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。4、数据仓库许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。5、数据分析方法对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 sql 基础，熟练使用 excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（r、sas、python、spss），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
3，数据分析师要掌握哪些技能
所谓数据分析师，是指不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。因此，想要成为一名优秀的数据分析师，应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景是不可少的。其次，作为一名数据分析师、至少需要熟练spss、statistic、eviews、sas、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。此外，想要成为一名优秀的数据分析师，还得考虑数据分析的应用，这就需要学习专业本身的同时还能补充些其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。懂业务大数据分析人才需要熟悉行业业务发展与知识，公司业务及产品流程，并有自己独特的见解，能迅速根据具体业务发展与数据情况建立业务数据分析模型。懂管理大数据分析人才需要懂得数据管理，一方面是搭建数据分析框架的要求，确定分析思路，运用营销、管理知识来做指导；另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的建议。懂分析大数据分析人才需要懂得数据分析，需要能够掌握数据分析基本原理与有效的数据分析方法，并能灵活运用到实际工作中，对于展开数据分析起着至关重要的作用。懂工具大数据分析人才需要懂得数据分析技术，数据分析技术是实现数据分析方法理论的技术支撑，面对大数据，我们必须依靠强大的数据分析技术帮助完成数据分析。懂设计大数据可视化分析人才需要懂得数据可视化设计，能够有效的表达数据分析观点，使分析结果一目了然，可视化的设计就显得非常重要，良好的可视化设计能够增强分析结果。如果这些你不会，建议去光环大数据培训一下，方便以后就业。
4，想当数据分析师要选什么专业
数据分析行业逐渐被企业和从业者青睐，很多人给小编留言，咨询从事数据分析选择什么专业更占优势？今天，我们也来聊聊。一、数学专业正所谓“学好数理化，走遍天下都不怕”，数据分析无外乎是从大量凌乱数据中发现隐含的规律，数学往往让人逻辑思维更严密，对数据更加敏感。二、统计学专业统计学是数据分析的基本功，贯穿数据分析的全过程，同时，系统学习统计学后，会对数据的理解与分析能力更专业，更深刻。三、计算机科学与技术专业数据分析会接触的很多工具和编程语言，如果你是计算机专业出身，在编程方面更占优势，在工具使用时，上手更快。四、社会学专业从经济学角度看，人具有经济性，会追求利益最大化。但从社会学角度看，具有社会性的人还会受社会群体心理影响。有社会学背景的数据分析师，能更合理解释市场现象。五、营销学专业数据分析师需为企业的营销决策提供支持，懂营销的数据分析师，思路会更清晰、更开阔。六、财务管理专业财务管理问题是企业选择投资项目的依据、评价财务状况的指标、评估决策效果的量尺，懂财务管理的数据分析师能更精准把握规律。七、心理学专业人才是企业稳定发展的基石，用户是企业的衣食父母。想提升市场占有率，企业就必须先提高人心占有率，因此，懂心理学的数据分析师，能更准确探测员工或用户的真实想法。所以，并非只有数学、统计学、计算机等理工科背景的人才能从事数据分析，其他背景专业的人，尤其是文科生也有同等的机会。毕竟，选择大于能力，能力大于专业，兴趣和努力决定我们未来能走多远。数据分析不是it行业，无需精通过多编程语言，数据分析更注重实操和业务能力，且现今数据分析工具，如：python、powerbi等已比较容易入门。从事数据分析，真正要提升的是逻辑思维能力、敏锐的洞察能力、良好的沟通表述能力……这些无需靠背景，通过努力也可拿下。硬实力：数据分析师需要学生有一定的数学、计算机背景，从这个出发点来说，数学、统计、计算机科学等专业可以从事数据分析工作。这三个专业的同学可以虽然可以处理大量数据，并且拥有很强的数据分析能力，但是这类同学对于business 和 marketing缺乏了解。软实力：软实力要求学生懂业务、懂管理，从这个出发点来说，信息管理、市场营销、电子商务、社会学、金融学等专业毕业后也可以从事数据分析相关工作。不过，这几个专业在业务方面可能专业度非常高，但是缺点也是非常明显的：缺乏很强的数学和计算机背景，在实际操作中缺乏相关的专业技能。更本质的看，数据分析是一种技能，人人可以学，学了都有用。这是个要用数据说话的年代，懂点数据相关知识可以更好的服务工作与学习。数据分析师一般是计算机或者数学相关专业。成为一个合格的大数据分析师应该学习和掌握以下技能： 统计分析：大数定律，抽样推测规律，秩和检验，回归分析，方差分析等； 可视化辅助工具：excel，ppt，思维导图，visio； 大数据处理框架：hadoop，kaffka，storm，elk，spark； 数据库：sqlite，mysql，mongodb，redis，cassandra，hbase； 数据仓库/商业智能：ssis数据仓库，ssas ssrs，dw； 数据挖掘工具：matlab，sas，spss； 人工智能：机器学习相关知识； 挖掘算法：数据结构，一致性，常用算法； 编程语言：python/r，ruby，java； 计算机对数据存储和保存了大量数据，包括科学家和工程师也都了丰富的研究和应用尽可能多的提取数量。然而想从大量数据中洞察出真正和有用的，更高价值的数据，都是需要人工干预的。这些人有丰富的行业经验和洞察力，而且对业务有深刻了解，并且能够使用好数据分析的工作，例如excel，spss，python/r等。这种职位一般存在于高科技公司，例如paypal和google，相信以后人工智能、大数据、云计算创业的很多中小型企业，对此职位的需要也会越来越多。 对以上知识进行有重点的学习，解决的方法是让各种技能达标： 初级数据分析师需要快速学习能力80分，数学知识40分，分析工具使用程度70分，编程语言30分，业务理解80分，逻辑思维80分，数据可视化能力40分，协调沟通能力80分。 高级数据分析师要达到快速学习能力80分，数学知识70分，分析工具使用程度90分，编程语言60分，业务理解90分，逻辑思维80分，数据可视化能力90分，协调沟通能力80分。 总之，成为分析师的重要点并非数学知识和编程能力，最重要提是业务理解和协调能力，所以针对不同的行业的分析师，要学习的行业知识也不尽相同，需要对症下药，实施不同学习策划和路径。
5，数据分析师需要学习哪里内容
1、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。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。所以数据分析并非一定要数学能力非常好才能学习，只要看你想往哪个方向发展，数据分析也有偏“文”的一面，特别是女孩子，可以往文档写作这一方向发展。2、分析工具对于初级数据分析师，玩转excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，vba是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，spss作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，vba基本必备，