数据分析师所需掌握的技能和知识广泛，涵盖了数据库管理、SQL语言、统计学基础、数据可视化、机器学习、数据挖掘、编程、数据处理、商业分析与行业领域知识。具体来说，

1. 数据库管理和SQL语言的掌握是基础，这涉及到理解不同类型数据库的特性，以及如何有效地建立、维护数据库，并利用SQL语言进行数据查询和操作。

2. 统计学与数据可视化是核心技能，它们用于数据预处理、清洗、分析与图形化表示。统计学原理指导数据分析师正确应用统计方法，而数据可视化则是展现分析结果的有效手段。

3. 机器学习与数据挖掘是数据分析的高级技术，让分析师能够运用算法对数据进行深入挖掘和预测建模，为决策提供科学依据。

4. 编程和数据处理技能是实现数据分析任务的关键。掌握至少一种编程语言如Python、R或Java，能够高效地进行数据处理、分析与可视化。

5. 商业分析与领域知识则是将技术转化为实际价值的关键。理解业务流程与商业模式，具备商业分析能力与行业知识，能够将数据分析结果转化为具有商业洞察力的见解。

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文章来源：天狐定制

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