如今，主要的互联网公司都在谈论大数据。数据基本存储在各大数据平台和数据库中。掌握hive, HDFS, mysql等的使用也是必要的，掌握SQL也是必然的。

济南公司数据分析指出，数据分析师一般分为两类。一是以业务为导向，支持业务线、产品经理、运营和部门领导的需求，帮助他们分析和了解业务，发现业务中存在的问题并提供解决方案;另一种是相对宏观和庞大的分析。没有指定的需求方。需要自发探索，主动发现公司业务中存在的问题，明确公司的发展趋势，引导公司的发展方向。

数据分析的潜力是巨大的。现在它已经进入了一个信息飞速发展的时代。从今天的趋势来看，数据推动业务发展、数据辅助业务决策已成为大趋势。如果人们抓住这个机会，抓住这个机会，顺应大数据时代的呼唤，他们的薪水将是令人羡慕的。数据分析师需要什么技术？

1. 数据分析基本能力:使用Excel完成最简单、最基本的数据分析

大家都很熟悉Excel。对于Excel来说，它非常适合于数据量不大且重复性不强的大量工作场景。如果跳出这个基本条件，需要用它来处理一些海量的数据和大量的任务，那么它的效率会很低，还会出现重用性差等问题。

2. 数据分析高级功能:济南公司数据分析指出，使用Python语言进行更深入和更强大的数据分析Python是近年来流行的编程语言之一。在大数据分析领域，python这一编程语言的操作效率必须是基础。简单的excel是人们无法企及的。此外，它在图表交互和工作可重用性方面无法与excel相比。