3、 3.编程能力 Excel。 透视表(Pivot Table)是做数据分析的必备技能。 透视表可以帮你迅速汇总数据，看到各类型数据的直观特征就像是让你站在更高的视角看待数据。 作为进阶，Excel自带的函数、各种插件，以及VBA也是很好的工具。

2、 ● 有获取外部数据的能力，如爬虫 ● 会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告 ● 熟悉常用的数据挖掘算法：以回归分析为主 其次是数据分析的流程，一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。

1、 1、熟练Python语言基础，掌握数据分析建模理论、熟悉数据分析建模过程；2、熟练NumPy、SciPy和Pandas数据分析工具的使用；特别是Pandas和Numpy，Pandas是Python中一种数据分析的包，而Numpy是一个可以借助Python实现科学计算的包，可以计算和储存大型矩阵。

4、 第一：统计学知识。 （推荐学习：Python视频教程）这是很大一部分大数据分析师的短板。 当然这里说的不是简单的一些统计而已。 而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。 差不多应该是理工科的高等数学的知识，甚至还高一点儿。