【数据分析师要学什么】成为一名合格的数据分析师，需要掌握多方面的知识和技能。从基础的数学与统计学，到数据分析工具的使用，再到实际业务场景的理解，都是不可或缺的部分。以下是对“数据分析师要学什么”的全面总结。
一、核心学习
1. 数学与统计学基础
数据分析离不开对数据的量化理解和处理，因此扎实的数学和统计学基础是前提。包括概率论、统计推断、假设检验等基本概念。
2. 编程语言能力
掌握至少一门编程语言是数据分析师的基本要求，常用的有Python、R、SQL等。其中Python因其丰富的数据分析库（如Pandas、NumPy）而成为主流选择。
3. 数据处理与清洗
真实数据往往存在缺失、重复、异常等问题，数据分析师需要具备数据清洗、转换、整合的能力，确保数据质量。
4. 数据分析与可视化
使用工具如Excel、Tableau、Power BI进行数据可视化，帮助将复杂的数据以直观的方式呈现给非技术人员。
5. 机器学习与数据挖掘
对于进阶数据分析师而言，了解基本的机器学习算法（如回归、分类、聚类）以及数据挖掘技术有助于提升分析深度。
6. 业务理解与沟通能力
数据分析最终是为了支持决策，因此良好的业务理解能力和沟通技巧同样重要，能够将分析结果转化为实际建议。
二、学习内容一览表
| 学习模块 | 具体内容 | 工具/语言 |
| 数学与统计学 | 概率论、统计推断、假设检验、回归分析 | 无（基础理论） |
| 编程语言 | Python、R、SQL | Python、R、SQL |
| 数据处理与清洗 | 数据清洗、数据转换、数据整合 | Pandas、NumPy、OpenRefine |
| 数据分析与可视化 | 描述性分析、探索性分析、图表制作 | Excel、Tableau、Matplotlib |
| 机器学习与数据挖掘 | 监督学习、无监督学习、分类、聚类、回归 | Scikit-learn、TensorFlow |
| 业务理解与沟通 | 行业知识、业务流程、报告撰写、沟通表达 | 无（软技能） |
三、学习路径建议
1. 入门阶段：从基础数学和统计学开始，熟悉Python或R语言。
2. 进阶阶段：学习数据处理与清洗，掌握常用分析工具。
3. 实战阶段：参与真实项目，结合业务场景进行数据分析。
4. 深化阶段：学习机器学习和高级分析方法，提升数据洞察力。
总之，数据分析师的学习是一个持续积累和实践的过程。只有不断更新知识、提升技能，才能在数据驱动的决策中发挥更大的作用。