原标题：Python+SQL+Tableau神组合，金融/咨询/互联网等抢着要的商业分析必备技能！

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随着大数据时代的到来，越来越多的公司开始重视数据驱动，商业分析师成为了近年来炙手可热的职业。

学子们为能够成为商业分析师趋之若鹜，各大高校也纷纷增设相关专业。根据Glassdoor数据，商业分析师在美国的平均年薪超过了8万多刀，也成了通过H1B申请几率最大的岗位之一。

随之而来的是，近些年Python／SQL／Tableau这些商业分析常用语言广受追捧，出现了一波学习热潮。

那么，小编今天就来带大家了解商业分析师，以及这些面试必备的数据分析语言！

01

什么是商业分析师

商业分析师以商业知识为基础，数理编程为手段，从数据分析出发，以决策优化来创造价值，服务于IT、互联网、游戏、通信、金融、医药、咨询、零售等各个行业。

因此，一个优秀的数据分析师需要具备商业洞察、数据统计与分析方面的能力。商业分析师日常的数据分析工作分三大类：Descriptive(各种图表), Predictive(一些简单数学模型) ，以及 Prescriptive。

需要掌握的数据技能有：

首先是数据库和SQL。

数据都是存储在系统里面的，你要分析数据，首先要知道怎么把数据按照你想的方式提取出来。这就需要用SQL写代码提取数据。

其次是学习怎么在统计软件中进行编程，最典型的工具是R和Python。

这里的编程是统计编程，和真正编网站的C语言、Java很不一样，也容易得多，但仍是类似的编程思维。

有时会用到机器学习。

机器学习基本上是代替和补充前面所说的回归分析等统计模型方法。做的事情几乎是一样的，就是建模，但做的方法是计算机的，也都是用R或者Python的代码来实现。

用Tableau让数据可视化。

通过数据可视化帮助业务分析的洞察结果更加直观的呈现出来。

让我们一起来了解，Python／SQL／Tableau究竟是什么，它们为什么对商业数据分析这么重要！

02

商业分析利器——

Python／SQL／Tableau

最近，小编发现这条关于Python的朋友圈广告，引起了不少朋友的围观和调侃：

“重要还用你说？！”

“知道了，知道了，可不可以别天天发”

“想学啊，可是好像来不及了”

“我已经在Python工程师了，可还是要苦逼加班！！！”

这几年，随着大数据时代和AI的崛起，Python以简洁实用的语言优势，成为了现象级语言，在各大语言排行榜名列前位，全民学Python的话题铺天盖地……

Python 是商业数据分析、人工智能领域必不可少的工具，应用领域极其广泛，囊括了网络爬虫，数据分析，数据挖掘，机器学习，深度学习，人工智能、开发，测试，运维，等等。

Python 方向岗位的薪水在水涨船高，成为目前最有潜力的编程语言之一。

除了商业分析师，应用Python的主要相关岗位还包括：

图片来源：程序人生

Python全栈开发工程师(10k-20K)

Python运维开发工程师(15k-20K)

Python高级开发工程师(15k-30K)

Python大数据工程师(15K-30K)

Python机器学习工程师(15k-30K)

Python架构师(20k-40k)

Python的火热，刺激了市场的需求，国内某求职网站显示，全国 Python 工程师的平均月资能够达到 25160 元，其中 20 - 30K 的工程师数量更是接近三成。

图片来源于职友集

SQL，是一种数据库查询和程序设计语言。在商业数据分析的招聘中，SQL是必考的能力之一。

Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是大数据时代从来就不缺数据，很多公司的数据都放在数据库中，这时候就需要学习操作数据库的语言SQL。

在使用Tableau进行数据可视化之前，我们需要对原始数据进行大量的整理及精细化处理工作，这一步的技术平台首选数据库SQL。

SQL作为数据分析的核心技能(图：拉勾网)

相比Python和SQL，Tableau 是所有数据相关职业的岗位要求里，被提到最多次的工具。89%的商业分析师岗位、74%的数据分析师岗位、68%的市场营销分析师岗位都需要应聘者掌握 Tableau。

现如今，数据可视化已成为大数据时代的重要技能领域。数据可视化并非把数据用图像表示出来这么简单，而是一个需要理解数据、数据结构、数据交互原理、数据表达逻辑的复杂工作。而Tableau是一款集商业智能(BI)和数据可视化为一身的强大工具，广泛应用于金融、咨询、互联网、能源等诸多领域。

它也被称为管理咨询师与商业数据分析师的最佳统计分析图表工具之一，便利程度甚至大大超出了微软的Power BI。

Tableau本身也是一家发展前景非常可观的交互式数据可视化软件公司，2003年由三位斯坦福校友创办，2013年在纽交所IPO，今年六月被SaaS第一股Salesforce以157亿美元的价格收购，目前全球员工达到4100多人。

客户包括联合利华、德勤、UPS、耐克、杜邦、BBC、美国航空、LinkedIn、Facebook、雅虎、苹果、可口可乐等知名企业。连续7年处于Gartner 商业智能和分析平台的领导者地位。

03

商业分析师的发展前景

商业分析师的发展方向主要在制造、零售、物流企业以及投行、咨询等，在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析，并通过数据对相应行业进行调研，相关工作岗位的大势所趋不容分说，就业前景非常广阔。可以说只要有数据的地方就需要商业分析。通过程序性的分析——描述性分析、预测性分析、指导性分析，来完成专业的数据处理过程。

描述性分析：将数据转换为信息，更多了解竞争环境和发展水平

预测性分析：利用建模、机器学习、数据挖掘，通过分析历史数据来预测

指导性分析：通过模拟与最优化找到最佳决策

总之，一个Business Analyst应该是深入了解商业模式又有技术背景的数据分析专家。

商业分析师在不同的行业也发挥着不同的职能。例如：

四大咨询部

四大的咨询需要和客户沟通，BA专业出身需要去用数据来帮客户解决具体的问题。

在四大工作会得到很好的项目管理锻炼，显著提升多任务推动能力以及快速累积不同行业的相关知识。

投行金融 技术部门

如 Goldman Sachs , Barclays , J.P. Morgan 等投行，通常会处理金融交易数据，包括外汇、股票、大宗贸易数据，需要和贸易方、销售、风控师、运营和银行打交道。

在这里工作的好处是很容易转到利润导向的前台部门，身边的同事通常处事灵活。其缺点是压力很大，需要长时间的工作。比如很多投行的数据分析师需要很频繁地开国际会议以顺应时差。

基金公司

在基金公司从事金融数据分析岗，通常需要做很多的量化工作：包括会计、客户管理、风控、业务方面的数据，它取决于你的具体业务，同时还包括数据研究，以及提供解决方案等。

在基金公司工作，不仅是和大牛们一起进行合作与学习，而且享受灵活弹性的工作时间，福利也十分丰厚。因而具备与其匹配的过硬技术和充足知识是非常必要的。

技术公司

以Google为例，其数据分析和金融公司相比，将更加注重于用户的行为数据分析，包括聚类、分类分析，去解析用户的行为习惯。

工作好处是薪水丰厚、灵活性高，时刻都能接触到最新的技术，因此需具备高水平的工作能力和分析能力，能灵活运用各类数据库，独当一面提供技术解决方案。

商业分析师的Typical Day：

了解需要解决的商业问题。

制定分析计划。需要分析的Scope是什么，需要多少人力、时间...

创建案例，向客户沟通分析计划。等待审批。

进行分析：整理数据，分析，数据可视化， 得出结论。

向客户沟通分析结果/ 给出建议等。

小编讲到这里，你是否对商业分析师增加了一些具体的了解呢？

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