学习数据分析，做大数据紧缺人才
数据分析师：数据分析到底适合于哪些人才
数据分析师并不要求对于数据或统计知识要求多高，最主要的工作就是数据挖掘。数据分析是通过对已有数据进行计算，分析数据的走势，然后再与实际的背景相结合，通过描述性的分析来得出数据分析结果，常用的统计模型经常会应用到数据分析过程中。
但是，目前数据挖掘或大数据变得热门起来，即使是简单的统计模型，数据挖掘师们也需要亲自操作。从统计的角度上来看，数据分析师需要知道最基本的概率论以及数据统计的知识，还需要知道回归分析、时间序列分析以及多元统计分析等知识。
数据分析师除了要懂得这些知识之外，还需要通过软件来实现或展示。如果是外企或者是医药类的企业，那比较适合于SAS，这是目前一款比较权威的统计软件。而对于社会科学或者经济类的公司而言，比较适用的统计软件则是SPSS，其操作起来相对比较简单，所以对于人才的需求并不大。
最近也有比较流行的统计软件，而这也是大数据时代发展的趋势。此外，数据分析软件是开源的，如果直接使用别人写好的程序包则更为方便。所以，数据分析师们可以根据自己的习惯或者通用的行业标准等来学习两种以上的数据分析软件，而且要保证可以熟练使用。
最近两年来，对于数据分析师们要求比较多的就是数据库知识以及相关软件。正是由于海量的数据存在，数据分析才需要存储、提取以及维护等专业的软件。总之，数据分析师们不仅要有一定的统计知识，也需要掌握一定的统计软件以及数据库管理知识。也就是说，数据分析行业对于数据分析师的要求是非常高的，要掌握专业知识、软件操作技能，还需要一定的沟通协作能力。
未来的制造业要的不是石油，它最大的能源是数据.