初级数据分析师应具备扎实的概率论与统计学功底，熟练使用excel、spss或sas等至少一种主流数据分析工具，能够紧扣业务目标，灵活运用常见分析方法完成数据处理、清洗、建模与价值挖掘。需具备较强的商业洞察力，能针对实际问题设计合理的分析路径，输出结构清晰、论证充分、结论明确的数据分析报告，切实支撑管理决策与业务优化。
1、 精通Excel核心功能，系统掌握常用函数与公式、单元格格式设置、高级筛选与排序、模拟运算表、数据透视表、动态图表制作及打印配置。重点强化数据清洗、标准化加工、抽样分析与自动化报表构建能力；熟练编写宏与VBA脚本，提升重复性任务处理效率，全面增强数据整合与分析效能，胜任多场景下的数据交付需求。
2、 深入学习Tableau平台，涵盖数据源连接与管理、可视化画布操作、基础与进阶图表（如热力图、甘特图、瀑布图等）构建、地理空间地图呈现、复杂数据聚合与计算字段应用，以及基础统计指标集成。掌握Tableau与R语言的协同分析机制，实现统计模型结果的直观可视化，并能通过Server或Public高效发布与共享交互式仪表板，显著提升数据叙事能力与业务沟通效率。
3、 系统学习ECharts前端可视化框架，覆盖十二大核心图表类型：折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、和弦图、力导向图、地理地图、仪表盘、漏斗图、事件河流图等。同时熟练配置七大交互组件——标题、提示框（Tooltip）、图例（Legend）、值域选择器（DataZoom）、区域缩放（Brush）、时间轴（Timeline）与工具箱（Toolbox），支持多图表联动响应、混合布局渲染及响应式适配。结合后端API接口，可快速构建高交互性、强表现力的数据看板，广泛适用于运营管理后台、实时监控大屏及移动端数据展示等多样化应用场景。
4、 掌握数据挖掘全流程技术栈，能基于Oracle数据库进行数据建模、存储与查询管理，深入理解SQL语法及关系型数据库运行机制。以Excel为起点开展数据预处理与简易算法验证；进阶掌握SPSS Modeler可视化建模工具，独立完成聚类分析（如K-Means）、线性/逻辑回归建模、ARIMA时序预测等典型任务，贯通从原始数据清洗、特征工程到模型训练与评估的完整链路，为数据驱动决策提供坚实的技术支撑。
本文档主要讲述的是用Apache Spark进行大数据处理——第一部分：入门介绍；Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 在这个Apache Spark文章系列的第一部分中，我们将了解到什么是Spark，它与典型的MapReduce解决方案的比较以及它如何为大数据处理提供了一套完整的工具。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感
5、 熟悉PPT、XMind与Visio三款办公协作工具的基础操作即可：Visio用于绘制标准业务流程图与系统架构图；XMind辅助梳理分析思路、构建结构化思维导图；PPT则聚焦于成果汇报与数据故事讲述。学习重心在于提升数据分析报告的专业表达能力与逻辑传达效果。
6、 培养产品化思维：掌握BRD（商业需求文档）、MRD（市场需求文档）、PRD（产品需求文档）的撰写逻辑与关键要素，理解竞品调研与对比分析方法论，熟悉数据类产品的规划逻辑、功能设计与迭代路径。深入把握各类文档在产品生命周期中的定位与作用，并能围绕1–2款主流APP，独立输出结构完整、内容翔实的产品分析文档。
7、 统计学是数据分析的底层基石：初级阶段侧重掌握描述性统计核心概念，如均值、中位数、方差、标准差、分布形态等；随着能力进阶，需逐步拓展至推断统计、假设检验、相关与回归分析等更深层次方法的应用。
8、 数据分析遵循标准化闭环流程：涵盖数据采集、清洗去噪、格式转换、结构化存储、多维可视化呈现及最终的业务解读与决策建议。分析师不仅需掌握技术手段，更需积累扎实的行业认知，深度理解所服务领域的业务逻辑、关键指标与运营痛点，唯有“懂业务+懂数据”，才能真正释放数据价值，驱动科学、可持续的业务增长。
