数据可视化与报告，是将数据分析结果以直观的方式展示给决策者的关键技能。这不仅需要专业知识，还需要良好的设计感与逻辑思维。机器学习与数据挖掘，是数据分析师的高级技能。通过这些技术，能够从海量数据中提取有价值的信息，预测未来趋势，解决复杂问题。
数据可视化：通过图形化手段清晰有效地传达信息。初级数据分析师应能使用Excel和PPT制作基本图表；高级数据分析师则需要根据需求制作适合受众观看的数据可视化内容。
当Excel就解决不了这么大的数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。业务学习：业务理解对于每一位数据分析来说是基础的知识，主要包括获取方案以及指标的选取还有最终结论洞察等各个方面的内容。
数据分析师，一个在信息爆炸的时代中扮演关键角色的职位，需要掌握一系列核心技能以应对复杂的数据分析挑战。以下为成为一名数据分析师所需的基本内容与知识。首先，统计学是数据分析师的基石。掌握统计学能帮助数据分析师理解数据背后的规律与趋势，而无需深入研究复杂理论。
数据分析师学习的课程大致分为三类：计算机科学、统计学和领域专业知识。初学者应掌握基础工具和业务知识，职业发展可深入算法等相关技术。计算机科学课程内容包括：计算机科学与编程入门（使用Python），涵盖计算机软件和硬件系统工程、算法简介、人工智能等。
数据分析师要学习以下几点：统计学对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。编程能力学会一门编程语言，会让处理数据的效率大大提升。如果只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。
