技术分析具备全面
01
技术能力
行业分析师、商业分析等岗位，更偏向于市场数据的宏观分析和预测，需要有一定的统计学基础和经济学，对sql的要求并不高，我见过很多商业分析师甚至都不会sql，宏观数据一般也不会放在数据仓库里让你去取，外部数据根本用不着sql；
比较常见的业务分析师，对sql的掌握有一定要求，不过也不必要十分精通，只要能从数据仓库里取数、学会普通的增删减改就行了，取数不是业务分析师的主要工作，而且很多人用现成的BI工具，或者直接Python大法，虽然也需要sql从数据库中取数，但是不用考虑复杂逻辑；
如果是做数据仓库的分析师，或者说更类似于系统分析师，那就必须要精通sql了，没得说，这是吃饭的饭碗不能差，起码来说T-SQL、约束、触发器、复杂综合查询、客户端、联机分析处理等都要掌握，更好地提高检索速度对于业务来说比较重要。
02
业务理解
2、从小入手，先让业务尝到甜头。在和业务配合的时候，上来描绘伟大蓝图，要大修大改，业务很难信任配合，最好的办法就是先帮助业务解决问题，让业务尝到甜头，比如比如业务部门每天需要整理大量的数据，用人工的手段来处理往往效率低下，当你主动提出用工具的方法帮助业务部门解决问题后，就获取了业务部门的信任，后续再推自己的分析模型和想法就顺利多了
3、搞定老板。比搞定业务更快办法，就是直接搞定老板，让老板认可数据分析价值，从而推动数据分析在各个业务部门的应用。领导和高层的核心工作是企业管理，我们的目的是能让数据成为企业管理的工具之一，帮助领导更快、更全面地掌控业务情况。比如一些数据大屏、移动端报表等数据产品建设。
03
工具使用
04
沟通能力
篱笆教育
应该怎么看待技术分析?技术分析究竟有效吗？
让我们回头看看技术分析的鼻祖道氏是如何阐述市场的过去与未来的关系的：历史总会重演，过去发生的行情在未来会再次发生。注意了，这里道氏有没有说：未来就是过去的重演，未来的行情在过去一定曾经发生，所以了解过去就等于了解未来乃至整个市场啊？没有嘛，道氏以及后来所有技术分析者研究历史图表的目的，不是试图用过去的数据推导未来甚至整个市场，而是通过研究过去的行情，当类似或相同的行情在未来再次发生时，我们可以识别出来，进而做出合理的应对，规避风险甚至盈利。这里面自始至终，就没有什么由过去推导未来，由过去推导整个市场，技术分析认识到的的确只是市场的局部，但它也只对付那个被认识了的局部。
关于有效论部分，林林总总，其实都在道氏另一句话中，即“价格包含并反映了一切信息”。无论是内幕消息，是市场情绪，是什么乱七八糟的因素都好，最终都会通过价格体现出来，价格是市场中所有因的唯一果。
学习大数据分析需要具备的三大技能
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