1樓：魚眼看娛樂
需要掌握以下知識：
●介面設計。由於互操作性，逆向工程被用來找出系統之間的協作協議。
●軍事或商業機密。竊取敵人或競爭對手的最新研究或產品原型。
●改善文件。當原有的文件有不充分處，又當系統被更新而原設計人員不在時，逆向工程被用來獲取所需資料，以補充說明或瞭解系統的最新狀態。
●軟體升級或更新。出於功能、合規、安全等需求更改，逆向工程被用來了解現有或遺留軟體系統，以評估更新或移植系統所需的工作。
●製造沒有許可/未授權的副本。
●學術/學習目的。
●去除複製保護和偽裝的登入許可權。
●檔案丟失：採取逆向工程的情況往往是在某一個特殊裝置的檔案已經丟失了（或者根本就沒有），同時又找不到工程的負責人。完整的系統時常需要基於陳舊的系統上進行再設計，這就意味著想要整合原有的功能進行專案的唯一方法，便是採用逆向工程的方法，分析已有的碎片進行再設計。
●產品分析：用於調查產品的運作方式，部件構成，估計預算，識別潛在的侵權行為。
2樓：匿名使用者
逆向很蛋疼
我覺得你應該掌握兩門技術
1.彙編等程式語言
2.一個邏輯很強大腦
如何成為一個資料分析師？需要具備哪些技能？
3樓：九道門聊資料
資料分析師最重要的技能其實並不是程式設計，敲**的能力，不侷限於工具的使用上，如果只會工具，就算再厲害，也只能當個「工具人」，在業內俗稱表哥表姐，特替代性高而且工資很低。
那麼究竟什麼才是資料分析師最重要的技能呢？我給大家簡單地總結了一下，資料分析最重要的其實是軟能力：
1.業務能力
現在大部分線上課只能教大家工具的使用，雖然使用工具也是很基礎、很重要的技能，但是隻要你有一定的資料分析師工作經驗就會明白，要成為資料分析師，實操才是最重要的，如果你沒有真實的企業資料分析經驗，那你的分析結果也不過是紙上談兵。從事資料分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2.分析思考能力
擁有業務能力的同時，也要有自己的分析思考能力，你在取得資料後，不僅僅要站在業務的角度去考慮，也要去從中發現規律和異樣，過去的資料表達了什麼結果，現在的資料又會隱藏著哪些危機？只有你經過了自己的思考和推算，有自己辨別和感知的能力，你的資料分析出來的結果才會更加的準確，更貼合事實本身。
每個行業要思考的維度也不同，所以要和業務結合在一起，不能脫離業務本質，你可以富有想象，有自己的創造力，但也一定要貼合業務，參照過去發生的事，不要自己天馬行空，這也是需要注意的一點。
3.溝通表達能力
數作為企業的重要樞紐，連線著公司的產品和運營等部門，在企業起著至關重要的作用。你的分析結果要被多個部門採納，可能包括產品、運營、業務還有你的領導，如果沒有良好的溝通表達能力和團隊協作能力，那麼你的分析結果可能就只能是自己一個人的「狂歡」，而不是站在公司角度的「盛宴」，而且有的時候一個人的理解未必全面，所以需要和整個團隊去協作，多聽取其他部分的意見和問題，這也是輔助你分析結果的因素之一。所以這個能力千萬不要小看，這絕對是最基礎也是必備的能力之一。
4樓：加米穀大資料科技
資料分析師需要的技術技能：1、統計分析
2、視覺化輔助工具
excel、ppt、xmind、viso
3、大資料處理框架
hadoop、kafka、storm、elk、spark等4、資料庫
mysql、mongodb、redis、hbase等5、資料倉儲
ssis資料倉儲、ssrs、dw2.0
6、資料探勘工具
matlab、sas、spss、r、python7、挖掘演算法
資料結構、一致性、常用演算法
8、程式語言
python、r、ruby等
9、溝通技巧
這項工作需要與多個部門的不同人員密切合作
5樓：中草藥拙舉
資料分析師的職位要求 ：
1、計算機、統計學、數學等相關專業本科及以上學歷；
2、具有深厚的統計學、資料探勘知識，熟悉資料倉儲和資料探勘的相關技術，能夠熟練地使用sql；
3、三年以上具有海量資料探勘、分析相關專案實施的工作經驗，參與過較完整的資料採集、整理、分析和建模工作；
4、對商業和業務邏輯敏感，熟悉傳統行業資料探勘背景、瞭解市場特點及使用者需求，有網際網路相關行業背景，有**使用者行為研究和文字挖掘經驗尤佳；
5、具備良好的邏輯分析能力、組織溝通能力和團隊精神；
6、富有創新精神，充滿激情，樂於接受挑戰。
1、態度嚴謹負責
嚴謹負責是資料分析師的必備素質之一，只有本著嚴謹負責的態度，才能保證資料的客觀、準確。在企業裡，資料分析師可以說是企業的醫生，他們通過對企業運營資料的分析，為企業尋找癥結及問題。一名合格的資料分析師，應具有嚴謹、負責的態度，保持中立立場，客觀評價企業發展過程中存在的問題，為決策層提供有效的參考依據；不應受其他因素影響而更改資料，隱瞞企業存在的問題，這樣做對企業發展是非常不利的，甚至會造成嚴重的後果。
而且，對資料分析師自身來說，也是前途盡毀，從此以後所做的資料分析結果都將受到質疑，因為你已經不再是可信賴的人，在同事、領導、客戶面前已經失去了信任。所以，作為一名資料分析師就必須持有嚴謹負責的態度，這也是最基本的職業道德。
2、好奇心強烈
好奇心人皆有之，但是作為資料分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發現和挖掘隱藏在資料內部的真相。在資料分析師的腦子裡，應該充滿著無數個「為什麼」，為什麼是這樣的結果，為什麼不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什麼，為什麼結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行資料分析時提出來，並且通過資料分析，給自己一個滿意的答案。
越是優秀的資料分析師，好奇心也越不容易滿足，回答了一個問題，又會丟擲一個新的問題，繼續研究下去。只有擁有了這樣一種刨根問底的精神，才會對資料和結論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出資料背後的真相。
3、邏輯思維清晰
除了一顆探索真相的好奇心，資料分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。我記得有位大師說過：結構為王。
何謂結構，結構就是我們常說的邏輯，不論說話還是寫文章，都要有條理，有目的，不可眉毛鬍子一把抓，不分主次。
通常從事資料分析時所面對的商業問題都是較為複雜的，我們要考慮錯綜複雜的成因，分析所面對的各種複雜的環境因素，並在若干發展可能性中選擇一個最優的方向。這就需要我們對事實有足夠的瞭解，同時也需要我們能真正理清問題的整體以及區域性的結構，在深度思考後，理清結構中相互的邏輯關係，只有這樣才能真正客觀地、科學地找到商業問題的答案。
4、擅長模仿
在做資料分析時，有自己的想法固然重要，但是「前車之鑑」也是非常有必要學習的，它能幫助資料分析師迅速地成長，因此，模仿是快速提高學習成果的有效方法。這裡說的模仿主要是參考他人優秀的分析思路和方法，而並不是說直接「照搬」。成功的模仿需要領會他人方法精髓，理解其分析原理，透過表面達到實質。
萬變不離其宗，要善於將這些精華轉化為自己的知識，否則，只能是「一直在模仿，從未超越過」。
5、勇於創新
通過模仿可以借鑑他人的成功經驗，但模仿的時間不宜太長，並且建議每次模仿後都要進行總結，提出可以改進的地方，甚至要有所創新。創新是一個優秀資料分析師應具備的精神，只有不斷的創新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度來分析問題，為整個研究領域乃至社會帶來更多的價值。現在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規是無法很好地解決所面臨的新問題的。
技能要求：
1、懂業務。
從事資料分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。
一方面是搭建資料分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建資料分析的框架，後續的資料分析也很難進行。另一方面的作用是針對資料分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。
指掌握資料分析基本原理與一些有效的資料分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展資料分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。
高階的分析方法有：相關分析法、迴歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具。
指掌握資料分析相關的常用工具。資料分析方法是理論，而資料分析工具就是實現資料分析方法理論的工具，面對越來越龐大的資料，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的資料分析工具幫我們完成資料分析工作。
5、懂設計。
懂設計是指運用圖表有效表達資料分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。
如何成為一個資料分析師？需要具備哪些技能
成為一名資料分析師，需要具備哪些基本知識？
6樓：尊威天下網路
：學習資料分析師之前，你必須清楚自己想要達成什麼目標。也就是說，你想通過這門技術來解決哪些問題或實現什麼計劃。
有了這個目標，你才能清晰地開展自己的學習規劃，並且明確它的知識體系。只有明確的目標導向，學習必備也是最有用的那部分
7樓：free不留白
還是看等級的，如果只是，cda level ⅰ業務資料分析師，需要掌握概率論和統計理論基礎，能夠熟練運用 excel、sql、spss、python 等一門專業分析軟體，有良好的商業理解能力，能夠根據業務問題指標利用常用資料分析方法進行資料的處理與分析， 並得出邏輯清晰的業務報告
8樓：山西新華電腦學校
1）具有業務敏感度，反應迅速，能夠良好溝通；2）具有資料分析和資料倉儲建模的專案實踐經驗；3）3年及以上資料分析經驗，有網際網路產品、運營分析經驗；4）熟悉r、sas、spss等統計分析軟體，熟練運用python，熟練使用
sql、hive等；5）本科或以上學歷，數學、統計、計算機、運籌學等相關專業；那麼對於正在入門階段的同學們應該如何正確把握自己的學習方向呢？
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