在数据分析行业火热的今天，越来bai越多的人都掌握了数据分析的相关知识，而在数据分析工作中，我们需要掌握一些技巧才能够更好地提高数据分析工作效率进而少走弯路。那么大家是否知道数据分析师应该懂得的技巧是什么呢？下面我们就给大家介绍一下数据分析师应该懂得的技巧。
选择正确的角色
在数据科学行业有很多不同的角色。比如：数据可视化专家，机器学习专家，数据科学家，数据工程师等。根据不同的背景和工作经验，进入一个角色可能比另一个角色要容易的多。举个例子，如果你是一个软件开发人员，对于你来说从事数据工程师就不是很困难的事情。所以，如果你不清楚你要成为什么角色，那么如何开始和怎么提升技能对于你来说就更困难了。
如果你不清楚他们之间的差别或者你不确定自己可以成为什么时，应该怎么办呢？
下面是我的几条建议：
向行业内的人士了解每一个角色承担的工作是什么。
向别人请教。向他们请求一点时间，并提出相关的问题，我相信没有人会拒绝一个需要帮助的人的。
找出你想要的和你擅长的，选择适合你的研究领域的角色。
在选择角色时要记住一点:不要盲目的进入一个角色。你应该首先清楚地了解这个领域需要什么，并为之做好准备。
选择一个工具/语言并坚持下去
一般来说，我们需要选择一个合适的工具，这样我们就能够做好数据分析工作，子啊面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。
在众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研究的重要助力，也成为数据科学家所必须掌握的知识技能。然而，现实情况的复杂性决定了并不存在解决一切问题的终极工具。
实际研究过程中，需要根据实际情况灵活选择最合适的工具，才能更好的完成研究探索。在传统分析和商业统计中，我们有三个工具，分别是Excel、SPSS、SAS。这三个工具对于研究人员而言并不陌生。学好这三个工具相当于迈上了走向数据分析师的第一步。
完整地学习一门课程
对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。
对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。
业务理解
业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。
对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。
对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
业务能力是优秀数据分析师必备的，如果你之前对某一行业已经非常熟悉，再学习数据分析，是非常正确的做法。刚毕业没有行业经验也可以慢慢培养，无需担心。
快速学习
无论做数据分析的哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。
快速学习非常重要，只有快速进入这一行业，才能抢占先机，获得更多的经验和机会。
可以从图上看到，Python在数据分析中的泛用性相当之高，流程中的各个阶段都可以使用Python。所以作为数据分析师的你如果需要学习一门编程语言，那么强力推荐Python～
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