Ⅰ 做了一个excel销售数据表，里面有分时分类汇总，求打败，以此提升自己
实现分时分类汇总，很简单啊，使用透视表功能一键实现。还能任意组合统计、分析、查询。
Ⅱ 入行大数据分析师必备技能有哪些
成为大数据分析师：您需要的关键技能
优秀的解决问题能力
扎实的数字技能
Excel熟练程度和查询语言知识
数据可视化方面的专业知识
良好的沟通能力
关键要点
1.优秀的解决问题能力
解决问题是大数据分析师应具备的最重要技能之一。大约90%的分析与批判性思维有关，并且知道要提出的正确问题。如果您提出的问题基于对业务，产品和行业的了解，那么您将获得所需的答案。大数据分析就是要提出一个问题(即“为什么我们不卖更多的红色自行车?”)，并执行必要的调查任务以找到答案。
大数据分析主要涉及对遇到的问题进行逻辑思考。如果您熟悉数据的挑战和细微差别，您将更快地得出正确的结论。如果红色自行车卖得不好，那为什么会这样呢?是因为其他颜色的范围更大吗?红色自行车的价格通常高于其他自行车吗?红色自行车是否仅以山地自行车形式提供，因此不鼓励城市居民购买?大数据分析师通过使用他们的逻辑来理解数据可以更快地得出结论。
2.扎实的数字技能
许多大数据分析师并非来自数字世界，通常是来自业务或营销背景。随着您的发展，完全有可能增加对这一领域的了解。虽然不一定是“技能”，但对于任何有抱负的大数据分析师来说，拥有数字天赋无疑是一件好事。您需要从正规教育或其他经验中获得一定程度的数字专业知识。您可以学习与大数据分析相关的大多数数字技能，例如回归分析，它涉及检查两个或多个变量及其关系，而无需回到学校。
在统计方面有充分的基础也是有益的。您需要对查询有所了解，查询是计算机用来执行任务的命令。在分析中，这些命令用于从数据集中提取信息。精通应用科学和线性代数的知识将使您更轻松，尽管如果这对您来说还是个谜，请不要放任。
3.精通Excel和查询语言知识
如前所述，Microsoft Excel的知识是有效大数据分析的一项基本技能。这是一个电子表格程序，全球数百万人使用它来存储和共享信息，执行数学和统计运算以及创建总结重要发现的报告和可视化效果。对于大数据分析人员来说，它是一个强大的工具，可用于快速访问，组织和处理数据以获取和共享见解。大数据分析师每天都会使用Excel，因此您将必须从数据透视表中真正了解您的VLOOKUP。是否想找出红色自行车卖得最多的地方?好奇红色自行车的平均价格是否高于蓝色自行车?Excel可以帮助提供此类问题的答案。
除Excel之外，分析人员还需要熟悉至少一种查询语言。这些语言用于指示计算机执行特定任务，包括许多与大数据分析有关的任务。用于大数据分析的最受欢迎的语言是SQL和SAS，而诸如Python和R之类的编程语言则具有各种专用于分析数据的强大程序。
许多可用的语言执行不同的功能或适应某一特定行业。SAS主要用于医疗行业，而SQL通常用于从数据库检索数据。如果您对自己想从事的行业有所了解，那么进行一些研究并找出它们使用的语言是有益的-为您最感兴趣的行业量身定制学习是一个明智的举动。
4.数据可视化方面的专业知识
很难处理一个复杂的主题并以简单的方式介绍发现的结果，但这正是大数据分析师的工作!这是关于将您的发现转化为易于消化的信息块。用数据讲述一个引人入胜的故事至关重要，而其中很多都涉及视觉辅助工具的使用。图形和饼图是说明数据发现的一种流行且极为有效的方法。
Microsoft Excel和Tableau都拥有大量用于可视化数据的选项，使您能够以准确的方式显示结果。入行大数据分析师必备技能该技能在于知道如何最好地呈现数据，以便您的发现自己说话。技术专业人员之间倾向于用复杂而深奥的语言说话，但是要成为一名出色的大数据分析师，就是要通过简单的可视化轻松，有效地传达发现。
5.良好的沟通能力
除了能够可视化您的发现之外，大数据分析师还必须能够口头交流发现的结果。大数据分析师与利益相关者，同事和数据供应商不断合作，因此良好的沟通技巧至关重要。你和别人说话有多好?您可以有效地将技术信息分解为简单的单词吗?这是与数据可视化紧密相关的一项关键技能，这一切都在交付中!
Ⅲ 数据分析师的技能要求有哪些
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
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Ⅳ 我想学一下物流管理方面的知识和技能，应该从哪里入手呢，英语，excel技能，数据分析还是物流师证书啊
物流管理知识很广，学校里大部分都是纯理论的，没有实际意义，建议多浏览国内的专业物流论坛或者物流专业博客，比较好的有物流沙龙或者尚西博客。要学习excel和数据分析，建议看看国内比较专业的博客，尚西博客。这个博客专注于物流数据分析、物流行业excel编程和物流职场交流。这个博主开发了自己的两套教程：《尚西物流数据分析实战宝典V1.0》和《物流行业excel编程高清视频教程》，听说还不错，你自己可以网络下吧。
Ⅳ 数据分析师要掌握哪些技能
数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具，SQL是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，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。
逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
Ⅵ SEO 搜索引擎优化需要哪些技能
据传说SEO技巧很简单，坚持灰常难。坚持就是SEO的秘密
Ⅶ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能
数据分析师需要的技术技能：
1、统计分析
2、可视化辅助工具
Excel、PPT、Xmind、Viso
3、大数据处理框架
Hadoop、Kafka、Storm、ELK、Spark等
4、数据库
MySQL、MongoDB、Redis、Hbase等
5、数据仓库
SSIS数据仓库、SSRS、DW2.0
6、数据挖掘工具
Matlab、SAS、SPSS、R、Python
7、挖掘算法
数据结构、一致性、常用算法
8、编程语言
Python、R、Ruby等
9、沟通技巧
这项工作需要与多个部门的不同人员密切合作
Ⅷ 数据分析人员通常所需用用到的excel函数有哪些
Vlookup、index match ,sumif,sum数组函数。建议系统学习下《物流数据分析实战宝典》和《物流excel编程高清视频教程》，里面有很多数据分析的excel函数
Ⅸ 我应该去学excel，还是access2000或其他
以下为个人意见：
access是针对大型数据库而设计的，因为当时的excel未成熟，对处理大型数据力不从心。其实两者功能差不多，
access做出来的效果让人感觉像是自己做了个软件，有点成就感，而且功能强大。
excel在越来越成熟的今天，对处理能力上也有较大的进步，而且日常应用十分广泛，直观，易上手等优点。结合函数、宏等功能实现复杂数据处理。可以说其能力不在access之下。并且函数、vb也十分好玩。很多人还玩上了瘾。^-^
个人建议：熟悉excel日常简单操作后，开始入手函数领域然后学习vb宏。到时对付access就不在话下了。
但：从函数到vb也不是易事，只有一步步进行。