3. 数据库管理 SQL
与数据库交互的标准语言称为 SQL（结构化查询语言）。作为数据分析师，您需要访问和修改大型关系数据库中的数据。使用 SQL，您可以合并多个数据集以生成报告、提取特定信息点并根据特定要求过滤数据。
借助 Codecademy 或 W3Schools 上适合初学者的培训，您可以开始学习 SQL。从简单的 SELECT 语句开始，然后逐步学习更复杂的主题，例如子查询和 JOIN。由于几乎所有的数据分析工作都涉及查询数据库，因此掌握 SQL 非常重要。
4. 使用 Power BI 或 Tableau 进行数据可视化
以视觉上吸引人的方式呈现数据至关重要，和见解。您可以使用 Tableau 和 Power BI 等可视化工具将原始数据转换为非技术受众可以轻松理解的交互式仪表板、图表和图形。
由于这些工具的设计非常人性化，只要具备一些编码技能，每个人都可以 华侨资料 开始创建可视化。熟练使用 Tableau 或 Power BI 创建仪表板可以大大增强您有效传达数据见解的能力。
5. 使用 R 或 Python 编程
虽然并非总是必需的，但学习Python 或 R等编程语言可以极大地扩展你的入门级数据分析师技能。在数据科学和分析领域，这些语言通常用于自动执行数据操作、执行复杂的统计分析和创建预测模型。
Python 之所以如此受欢迎，是因为它有许多内置的数据分析专用库，例如 NumPy 和 Pandas，而且使用起来非常简单。R 同样有用，但更专注于统计计算。首先要熟练掌握数据集操作、任务自动化和探索性数据分析。