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21世纪是数据时代。从2009年1月左右开始，美国对数据分析师的需求已开始大幅增长。因此，在美国，数据分析师已成为***热门的职业之一。
成为合格的DataAnalyst需要什么技术背景？成为数据分析师需要很多硬和软的技能。通常，所需的技能可以大致分为四类。
首先是对行业的知识和兴趣。作为合格的数据分析员，除了具有分析数据的能力外，更侧重于“ BusinessSense”，它可以帮助客户解决实际问题。
第二点是具有基本的统计分析和模型知识。因为数据分析师每天都在用统计数学技能来解释他们的一些问题。在数据分析中，线性回归和决策树是两个常用的基本统计模型。
第三点是将使用数据处理软件。此技能可以帮助数据分析人员节省一些时间来进行人工检测和分析，并为商业分析留出更多时间。另一方面，还可以减少一些人为错误。 SQL和EXCEL是我们通常提到的数据处理软件，它们通常用于少量数据的分析。 R和Python更具开源性和灵活性。现在，越来越多的公司希望其数据分析人员不仅可以使用SQL和EXCEL，而且还希望他们可以具有使用R和Python编写代码的更多功能。
***后一点是通用数据分析人员与数据分析人员之间的分界线，即沟通能力。面对老板，我们需要积极分享我们的想法，说服他，并证明我们的分析是正确和有价值的。面对客户，沟通技巧更为重要。由于许多客户没有相应的学术背景，因此他们可能不了解数学和统计信息，因此在这种情况下，我们需要用一种更易于理解的语言来解释数据分析结果。
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程式语言
越来越多的人使用python编程，尤其是在人工智能领域。
R在非人工智能领域也得到了广泛的应用，通常美国统局使用R；
？制药公司通常使用SAS，但其他研究人员对R的使用却非常多。
Matlab使用率正在下降
电脑技巧
Hadoop平台：更多来自互联网和***公司；
SQL数据库：传统零售，***等使用较多；
非结构化数据：用于媒体，自然语言和社交网络；
非技术方面
领域知识：***，游戏，社交网络，***等应精通一方面；
沟通技巧：在工作中慢慢培养的书面和口头沟通技巧；
持续学习：各种技术模型不断发展，必须不断改进
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从总体工资分布来看，数据分析中的职业工资普遍较高，大多数人每月工资在10k-25之间，但这只是拉狗所显示的工资。具体细节尚不清楚。
从不同城市的工资分布来看，在北京工作的数据分析师的中位数约为2万，是******高的。其次是上海，杭州和深圳。如果要发展，***好在北方，上海，深圳和杭州。
从不同学历的薪资情况来看，学历越高，薪水越高，大专生也有一定的劣势。我认为数据分析应该对数学有一定要求。毕竟，大学已经学习了数理统计和***数学。线性代数。
根据北京和上海工作经验的不同工资分配，可以得出结论，如果有一些工作经验去北京，上海所获得的工资就更高。
对北京北上广深所要求的数据分析师职位数量的分析获得了238个。
根据对公司所在行业的词云地图的分析，对数据分析师的需求***大的行业主要是Internet，电子商务和***领域。