中级需要有更强的沟通技巧和分析能力。你的工作不仅仅是回答问题，更重要的是要让你的回答易于理解。如果你总是满口专业术语，业务人员是听不懂的。比如，如果公司某月的销售额大幅下滑，你就需要构建一套数据指标体系，来清晰地描述当前的情况，分析销售额下降的原因以及公司的运营状况。然后，要将这些分析整理成一份简洁明了的报告，让业务或老板一眼就能看出问题所在，同时还需要给出未来操作建议。
想要做好数分析的工作，具备以下几点
统计学基础
统计基础知识学习，主要是掌握分析原理和培养基础的统计学思维，包括概率论基础知识、描述统计学、推断统计学、统计分析模型等。
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Excel和Power BI可视化
只要可以通过Excel快速整理数据，然后通过可视化把数据完整有效的数据结果呈现出来并用PPT做还不错的汇报就差不多了。
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SQL
SQL一定要熟练掌握！Excel你只要掌握常用的函数、图表和数据透视表，但是SQL是数据分析的核心工具，一定要做到心中有数。
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业务知识体系
数据分析师重要的能力还是对业务知识的了解程度，对业务的认识和解读深刻比计算机科学能力重要的太多了。在学会计算机知识和操作的基础上，再对业务的认知程度高，对数据敏感，能从数据中发现非常有价值的东西，真正促进了业务的增长，那你就是一名优秀的数据分析师。
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如果真心想在数据分析行业发展，发展前景大概分以下3方面
专职只做数据分析文员：投入周期短，收益上限限制也较大。在一个小企业可以做到一个数据组长，再大一点儿的有自己的独立的数据部门。
如果你技术方面很强，有编程功底，可以考虑去做一些数据产品。做BI，或者做算法工程师之类的。专业的算法工程师“钱”景可是很可观的。年薪几十万很常见。
如果你擅长做运营或者业务，也可以考虑到业务部门工作。像一些数据运营，用户运营，营销策略等岗位，这些岗位对数据依赖程度也很高，因为背业绩目标，所以资源会像业务部门倾斜，发展空间比较大。
数据库注意功能
1
数据存储与管理：可以将大量的数据按照特定的结构存储在磁盘等存储设备上，实现数据的持久化存储。同时，数据库能够对数据进行有效的管理，包括数据的组织、分类、索引等，以便快速地定位和访问数据。
2
数据查询与检索：提供强大的查询功能，用户可以使用特定的查询语言（如 SQL）来获取所需的数据。通过编写查询语句，用户可以根据各种条件对数据库中的数据进行筛选、排序、分组等操作，快速得到满足自己需求的结果。
3
数据更新与维护：支持对数据的插入、更新和删除操作，允许用户随时对数据库中的数据进行修改和维护，以保证数据的准确性和及时性。
4
数据安全与保护：通过用户认证、权限管理等机制，确保只有授权的用户才能访问和操作数据库中的数据，防止数据泄露和非法篡改。同时，还能通过数据备份和恢复功能，在数据丢失或损坏时进行恢复，保证数据的完整性和可用性。
数据库常见类型
关系型数据库
以表格的形式存储数据，由行和列组成，支持 SQL 语言，通过事务处理和约束实现数据一致性，如 MySQL、Oracle、SQL Server 等，适用于对数据一致性要求高、有复杂事务处理的场景，如银行系统、电商订单系统。
非关系型数据库
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文档型数据库
以文档形式存储数据，如 MongoDB，适用于存储和处理半结构化或非结构化数据，像社交媒体中的用户生成内容、企业的文档管理系统。
键值对数据库：以键值对形式存储，如 Redis，读写速度快，常用于缓存系统、实时数据处理、分布式系统中的配置管理。
列存储数据库：按列存储数据，如 Cassandra，适合处理大规模的分布式数据存储和分析，常用于大数据分析、物联网数据存储等场景。
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