再有就得学习一门计算机语言，这里通常得会SQL语言，数据分析离不开数据，数据从哪儿来，一般都是数据库，操作数据库的语言就是SQL语言，会了这种语言基本上就可以获取相应的数据。
再有就是学习一门分析语言，初级的分析可能用Excel即可，可能还会用到SPSS等，但是大量的数据需要一门专业的数据分析语言进行操作，这里一般是Python、R等，会一种基本上就够用了。
分析了结果就得展现给大家，这时候就得会一定的做PPT能力，做得美观些，让人看起来很舒服，所以可以学一些美学知识。
当然你得会讲，这里就得掌握一定的表达能力，工作上一定要有表达能力，无论你做不做数据分析师，都得有个好的表达能力，这方面是可以锻炼的。
还有就是要有一定的业务能力，作为数据分析师目的是服务业务，如果不了解业务那么很难做到有的放矢，可能分析完了背道而驰，这需要平时多关注企业的业务内容。
关于数据分析师要学哪些内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
在大数据被广泛运用的今天，数据已经成为企业之间非常重要的竞争点之一。而作为与数据打交道最密切的职业——数据分析师，也将迎来了黄金就业期。据艾瑞研究统计，在过去的两年中，由于各行各业新聘用了80万名数据科学家，数据科学岗位的短缺问题已大大缓解；但是今天市场上仍然有成千上万的空缺职位，其中大部分在美国和中国。
图 1：数据分析概念图
一、常用分析技能：
数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，有不少分析方法和技巧。下面介绍几种比较常用的数据分析技巧。
数理统计基础：
在进行数据分析之前，掌握一定的数理统计的方法及原理是有必要的。比如了解数据的类型及各种数据类型的特点。在进行数据处理的过程中，不通的数据类型适用的方法也是不一样的。因为我们进行数据分析的目的，是需要借助对数据的分析得出一定的结论，因此，我们还需要了解一些数据统计特征背后的意义。比如，在使用IBM SPSS Statistics对数据进行相关分析时，我们需要了解分析结果中的显著性指标的含义。
数据库原理以及相关知识：
在进行数据分析时，在绝大多数的情况下，需要处理的数据并不会是很少的。尤其是在大数据技术被广泛使用的今天，数据库的使用更是数据分析过程中不可缺少的一环。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据的整理，到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。即使很多时候原始数据并不需要自己整理，但是具备数据库原理以及相关知识，并具有一定的代码能力的话，一定能为你的工作锦上添花。
熟练使用Excel、IBM SPSS Statistics等数据分析软件：
在进行数据分析时，我们常常需要借助电脑软件进行辅助，毕竟，人脑的数据处理能力是远远不及计算机程序的。Excel是微软公司的办公软件Microsoft
Office的组件之一。作为最常见的办公软件之一，我们使用的Excel的功能只是其中的冰山一角。Excel除了制作普通的电子表格，还有很多高级的应用场景。例如，数据透视功能，可以将一组数据通过一个数据透视表演变出很多符合不同分析需求的表格，从而能够从多角度对数据进行分析。但是我们需要进行专业的统计分析时，就需要用到更加专业的软件加以辅助，例如IBM
SPSS Statistics。
二、常用分析软件
除了上述几种常用的分析技巧，一款好用且功能强大的分析软件也能让数据分析师事半功倍。虽然Excel常用且功能强大，但是当我们想要对大量数据进行统计分析时，Excel就会显得力不从心了。这时我们就需要使用到更加专业的统计软件——IBM
SPSS Statistics 。SPSS在数据分析领域的地位是不言而喻的。
图 2：SPSS数据界面利用 SPSS Statistics，您可以：
通过用户友好型界面，分析并更好地了解您的数据，解决复杂的业务和研究问题。
借助高级统计程序，更快地了解大型复杂的数据集，帮助确保高精度和高质量的决策。
使用扩展、Python 和 R 编程语言代码，与开源软件集成。
通过灵活的部署选项，更轻松地选择和管理您的软件。
小结
掌握数据分析技巧以及熟练使用数据分析软件，是数据分析师的两大核心竞争力。想要成为一名优秀的数据分析师，可以先从掌握常用的数据分析方法以及SPSS软件开始。