如何成為大數據分析師

❶ 如何成為一個數據分析師需要具備哪些技能

成為一名數據分析師所需要具備的技能總結：

• 數學知識
  

對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

• 分析工具

對於分析工具，SQL是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

• 編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 業務理解

對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

• 邏輯思維

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

• 數據可視化

數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

• 協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

❷ 作為一個優秀的數據分析師，需要具備哪些條件

1、態度嚴謹負責
2、好奇心強烈
3、邏輯思維清晰
4、擅長模仿
5、勇於創新

數據分析師職業要求 ：
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、數據挖掘知識，熟悉數據倉庫和數據挖掘的相關技術，能夠熟練地使用SQL；
3、三年以上具有海量數據挖掘、分析相關項目實施的工作經驗，參與過較完整的數據採集、整理、分析和建模工作；
4、對商業和業務邏輯敏感，熟悉傳統行業數據挖掘背景、了解市場特點及用戶需求。
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。

❸ 數據分析師的報考條件有哪些

數據分析師報考條件：
1、初級數據分析師有大專以上學歷或從事統計工作的人員；通過初級和上機考試、報告考核，成績合格。
2、中級數據分析師有本科及以上學歷或初級數據分析師證書，或從事相關工作一年以上；通過中級和上機考試，成績合格；通過中級實踐應用能力考核。
3、高級數據分析師研究生以上學歷或從事相關工作五年以上；獲中級數據分析師證書；通過高級筆試、報告考核，獲准高級數據分析師證書；獲准高級證書後，專業領域工作五年，並有專業數據分析論文，經答辯合格，獲高級數據分析師合格證書。
拓展資料：
1、數據分析師：數據分析師 是數據師Datician['det___n]的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。
2、數據分析師作用：這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。
3、數據分析師工作職責：互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往「原子世界」中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會藉助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。

❹ 怎麼成為大數據分析師

要從事某一項職業，需要具備充分的興趣，需要耐心和信心，同時還要有專業的知識和技能，通過一定的實踐，積累一定的經驗。下面分享一下怎麼成為大數據分析師。
方法/步驟
成為大數據分析師需要：首先，要對數據分析感興趣，要成為大數據分析師，要對該領域感興趣，興趣是最好的老師，既可以幫助自己全身心投入到大數據分析的工作之中，還可以幫助自己更好的堅持研究下去。
成為大數據分析師需要：學習專業的數據分析知識和技巧。大數據分析師是需要具備專業知識和技能的，在其位謀其政，大數據分析師核心工作內容自然是圍繞數據開始的，需要專業知識和技能的使用來解決問題和發現問題。
成為大數據分析師需要：具備耐心和信心。一個有信心的人更容易成為職場中的精英，而大數據分析需要耐心，需要細心，要認真用心的對待工作中的每一件事情，尤其是數據方面的。
成為大數據分析師需要：進入一個平台進行實際數據分析的工作。一方面是為了自己積累更多的數據分析經驗，另一方面，好的知識和能力都是通過實際工作來得到的。
成為大數據分析師需要：尋找資深的專家來當自己的老師，或者能夠建立一種良好的關系，可以及時請教自己不懂的問題。要想成為大數據分析師，還需要有名師指導，需要有資深的專家來幫助自己。
成為大數據分析師需要：學會利用工具。工欲善其事，必先利其器。作為當代大數據分析師，要學會利用工具，合理使用工具，既可以提高自己的工作效率，還可以幫助自己提高自己的業務能力。
成為大數據分析師需要：參加培訓，獲得更多的知識，同時取得一定的從業資質。要成為大數據分析師，除妖又要名師指導，要具備專業的知識，定期的培訓學習也必不可少。而且取得從業資質會讓自己的能力和背書變得更強。

❺ 如何快速成為數據分析師 看這里

【導讀】隨著大數據時代的降臨，越來越多的公司開始注重數據，希望能從數據中找到具有價值的信息，幫助公司做出正確的決策，使其發展的更加順利，數據分析師也成為越來越多人嚮往的職業。那麼，如何快速成為一名數據分析師呢?掌握下面這4點。

業務能力

數據分析工作的重中之重就是業務能力，只要真正的在實踐領域從事過，就會真正的明白業務知識是你分析的根本。而業務知識的學習是需要時間積累的。業務知識的培養是將遠遠超過技術工具的學習。數據分析其實就是基於業務之上的更深層次的思考和總結。對業務學習，我們可以根據以前的報告和案例拿來研究，這是一個需要時間沉澱的過程，也是最需要不斷提升的能力，沒有之一。

思考能力

當我們拿到一份數據報表的時候，整個數據就擺在面前，它不會主動開口告訴你。這就需要我們去推演和分析，從中找到規律，迅速評估問題的關鍵屬性和決定因素，形成自己的獨有見解，總結報告。所謂心思縝密，滴水不漏，沒有思考邏輯，就沒有分析思維。我們培養思考能力，可以通過跨領域的知識來帶給我們不同的思維方式和問題的角度;另外也要養成愛思考的習慣。「學而不思則罔，思而不學則殆」，思考本身就是一種實踐，將你所學的知識更系統和深入。

溝通能力

數據分析貫穿企業整個工作流程鏈，你需要面對不同的崗位，不同的角色，這個時候，就需要你良好的溝通能力，採用不同的語言和表達方式，來獲取你想要的東西。溝通能力就是數據和業務的橋梁。再溝通中，我們不要固執己見，要採取他人的意見，尤其是智者的意見，可以幫我們降低犯錯率，提高分析正確率，這樣我們的分析才會更有說服力。

技術能力

我們自己了解到的，相關技術像Excel，MySql，Python，SPSS等這些工具。我們如果剛剛步入數據分析工作，其實Excel就已經足夠了。如果我們想更深層次的掌握，可以學習Python，R，SPSS等這些。他們提供的強大的挖掘功能和圖形能力。尤其是R，Python引用他們的庫非常方便，而已技術也很成熟。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「如何快速成為數據分析師?
看這里」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。