一名合格的数据分析师应该掌握

1. 网页爬虫：Python或R
2. 数据存储：Excel或者Tableau、MangoDB等
3. 数据清洗：数据缺失处理等
4. 数据分析：线性回归等
5. 数据可视化：Python或R的可视化包

1. 统计知识
2. 运筹学知识
3. 机器学习知识

数据清洗

欢迎关注我的个人微信公众号：『运筹OR帷幄』阅读完整推文：

在我的数据分析讨论群里经常有人提到转行数据分析师，但简历投出去总是石沉大海，没有面试，又或者接到面试不知道面试的侧重点在哪里，看过很多面经，有提到算法的，有提到业务分析，所以不知道如何下手准备，今天就来聊聊自己关于转行数据分析以及如何准备的一些拙见。

数据分析中有很多的分支，而每一个分支就就决定了一个工作岗位的方向，从而也就决定了面试考察的侧重点。

数据分析行业需要掌握的技术技能

EXCEL : 各种计算函数，solver， 自带的data analysis工具， v-lookup， pivot table

针对数据科学工作准备简历要有：

项目经验

你在学校参加数据科学的项目，能够写入简历么？这些项目经历能够使你大放异彩么？

你的专业课程之外完成的数据科学项目，最能说明问题。因为如果你愿意花费自己的空闲时间完成一些项目，则能显示出一个人对数据科学的热情。更重要的是，课外项目的完成，在一定程度上能够显示出你的能力。

团队工作

基本来说，HR6分钟就可以确定要不要你了。

他会从你的仪态、神情，看出你是不是对这个岗位很有自信。所以一般面试，自信很重要，给人的第一印象就会很好。不要把面试当做一个屠宰场，面试进去就是提高的，就积极表现你的专业素养，作为一个职业人，还哆哆嗦嗦的像小学生中学生肯定不行。

项目。企业在问你项目的时候，他可能想知道你曾经做过的项目跟他的项目合不合，你有没有能力去胜任即将给你的工作。我们永远不可能做一模一样的项目，一辈子也不可能做一模一样的项目，因此你解决问题的能力非常强。这就要求去面试的时候，讲做过的项目的时候要说得非常清楚。如果你连你以前做过什么项目都讲不清，你让别人怎么相信你能做好这个工作。每一个细节你都要说得清楚，你为什么要做这个东西？当时为什么要这么决定等等，他想知道你解决问题的能力。