到底哪些人適合于進行數據分析呢?畢竟數據分析不僅僅是寫數據報表或者整理數據，而是需要對數據進行分析。對于互聯網公司而言，其又需要招募怎樣的人才作為數據分析師呢?且來聽聽業內人士的分析吧!

數據分析師并不要求對于數據或統計知識要求多高，最主要的工作就是數據挖掘。數據分析是通過對已有數據進行計算，分析數據的走勢，然后再與實際的背景相結合，通過描述性的分析來得出數據分析結果，常用的統計模型經常會應用到數據分析過程中。

但是，目前數據挖掘或大數據變得熱門起來，即使是簡單的統計模型，數據挖掘師們也需要親自操作。從統計的角度上來看，數據分析師需要知道最基本的概率論以及數據統計的知識，還需要知道回歸分析、時間序列分析以及多元統計分析等知識。

數據分析師除了要懂得這些知識之外，還需要通過軟件來實現或展示。如果是外企或者是醫藥類的企業，那比較適合于SAS，這是目前一款比較權威的統計軟件。而對于社會科學或者經濟類的公司而言，比較適用的統計軟件則是SPSS，其操作起來相對比較簡單，所以對于人才的需求并不大。

最近也有比較流行的統計軟件，而這也是大數據時代發展的趨勢。此外，數據分析軟件是開源的，如果直接使用別人寫好的程序包則更為方便。所以，數據分析師們可以根據自己的習慣或者通用的行業標準等來學習兩種以上的數據分析軟件，而且要保證可以熟練使用。

最近兩年來，對于數據分析師們要求比較多的就是數據庫知識以及相關軟件。正是由于海量的數據存在，數據分析才需要存儲、提取以及維護等專業的軟件。總之，數據分析師們不僅要有一定的統計知識，也需要掌握一定的統計軟件以及數據庫管理知識。也就是說，數據分析行業對于數據分析師的要求是非常高的，要掌握專業知識、軟件操作技能，還需要一定的溝通協作能力。