如何成为一个专业的数据分析师

❶ 怎样成为数据分析师

数据分析师应具备的能力：

1.业务能力

数据分析最终只有解决业务问题分析才能真正创造价值，即数据分析师需要具备业务能力，而企业每一项业务本质上是公司整体战略的支撑，因为数据分析师首先要理解了战略，才能选对分析思路的方向。

❷ 怎么成为数据分析师

首先我觉得你应该去考虑自己是不是喜欢这个职业，是不是真的想从事大数据这个行业，如果你真的喜欢数据分析这个职业，那就踏实的学习吧。
数据分析分两个方向，一个是数据开发方向，偏技术，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师，这些相对门槛有点高，对学历、专业、毕业学校要求都是比较高的。
还有一个是分析方向，偏业务，是通过数据发现业务问题，洞察行业机会点，通过数据产生的价值驱动企业的发展，这也是现在企业数字化转型最需要的人才。它对编程能力要求较低，学习压力也会相应减小，我推荐可以考虑这个方向。
但一定要注意的就是千万不要进入数据分析学习的误区，就是把工具的学习当成重点，数据分析师这个行业还是比较特殊的，因为这个岗位不以代码这种实际能看到的东西为主，而是一种“软实力”，如果打个比方，数据分析师就有点像帝王身边的预言师，要通过一些天象（产品的情报分析，包括竞品和自己的新产品）和市民（用户数据分析）还有朝内的一些动向（产品经理，运营等的需求）把这些结合起来发现问题并且提出解决方案，是一个国家大脑一样的存在。所以线上的教程可以教工具的基础操作，但是不能教业务，公司的真实数据是不可能放在网上公开的，不然这不就被其他竞争国家的“预言师”猜到具体情况了吗，那你都接触不到真实的企业数据，又怎么能做出真实的分析呢，这就是自学的弊端，永远只能停留在工具的学习上，接触不到核心。
比如数据分析师需要去连接各个部门，然后去通过数据去发现问题，并且你能把这个问题找到解决的思路，然后再去跟boss、跟产品、跟研发、跟运营能够沟通沟通顺畅，能给他们一个解决的方案，这就需要很强大的沟通能力和逻辑思维。

❸ 如何快速成为数据分析师 看这里

【导读】随着大数据时代的降临，越来越多的公司开始注重数据，希望能从数据中找到具有价值的信息，帮助公司做出正确的决策，使其发展的更加顺利，数据分析师也成为越来越多人向往的职业。那么，如何快速成为一名数据分析师呢?掌握下面这4点。

业务能力

数据分析工作的重中之重就是业务能力，只要真正的在实践领域从事过，就会真正的明白业务知识是你分析的根本。而业务知识的学习是需要时间积累的。业务知识的培养是将远远超过技术工具的学习。数据分析其实就是基于业务之上的更深层次的思考和总结。对业务学习，我们可以根据以前的报告和案例拿来研究，这是一个需要时间沉淀的过程，也是最需要不断提升的能力，没有之一。

思考能力

当我们拿到一份数据报表的时候，整个数据就摆在面前，它不会主动开口告诉你。这就需要我们去推演和分析，从中找到规律，迅速评估问题的关键属性和决定因素，形成自己的独有见解，总结报告。所谓心思缜密，滴水不漏，没有思考逻辑，就没有分析思维。我们培养思考能力，可以通过跨领域的知识来带给我们不同的思维方式和问题的角度;另外也要养成爱思考的习惯。“学而不思则罔，思而不学则殆”，思考本身就是一种实践，将你所学的知识更系统和深入。

沟通能力

数据分析贯穿企业整个工作流程链，你需要面对不同的岗位，不同的角色，这个时候，就需要你良好的沟通能力，采用不同的语言和表达方式，来获取你想要的东西。沟通能力就是数据和业务的桥梁。再沟通中，我们不要固执己见，要采取他人的意见，尤其是智者的意见，可以帮我们降低犯错率，提高分析正确率，这样我们的分析才会更有说服力。

技术能力

我们自己了解到的，相关技术像Excel，MySql，Python，SPSS等这些工具。我们如果刚刚步入数据分析工作，其实Excel就已经足够了。如果我们想更深层次的掌握，可以学习Python，R，SPSS等这些。他们提供的强大的挖掘功能和图形能力。尤其是R，Python引用他们的库非常方便，而已技术也很成熟。

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❹ 成为数据分析师条件

掌握专业知识以及良好的沟通能力。
想要成为一名优秀的数据分析师，需要对自己的业务知识有一定的了解，有比较好的数据处理能力以及能够熟练掌握数据分析和建模的方法，并且也需要具有良好的沟通，能够和业务人员，和技术人员无障碍沟通，还要必须精通一种数据分析相关的应用工具。
数据分析师是数据师Datician['det___n]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。

❺ 如何学习成为一名数据分析师

想要成为一名数据分析师就要通过不断的努力学习，学习大数据的方法有三种方式供你选择：一种是自学，当然你要有些基础还要有不错的学习能力及自制力。一种是报班学习，这个是学的最快的但是需要教学费。还有一种是线上学习，这个需要找到不错的视频教程，你想学的话可以看看扣丁学堂的教程。以上三种供你选择，祝你好运。

❻ 如何成为一名数据分析师

具有良好的业务能力。只要在实践领域中做过数据分析，你就会明白在任何分析中最重要的是业务能力。学习和掌握业务知识，需要深厚的积累。一个开发业务专家，背后积累的经验远远超过掌握的基本技能。所以，想要成为更好的数据分析师，需要更深层次的思考和总结，否则只停留在表层。因此具有良好的业务能力是能成为一名数据分析师的前提。

❼ 如何学习成为一名数据分析师

学习数据分析师之前，你必须清楚自己想要达成什么目标。也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题或实现什么计划。有了这个目标，你才能清晰地开展自己的学习规划，并且明确它的知识体系。

❽ 如何成为合格的数据分析师

1. Excel

提到Excel大家都不陌生，很多小白非常喜欢用Excel来进行数据分析。即使是专业的分析人员，他们也会使用Excel处理聚合数据。

2. SQL语言

SQL(结构化查询语言)是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言，是关系数据库管理系统的标准语言。它具备很多优点，例如：

(1)速度快。输入你要进行的操作，仅需几秒，操作就能完成。

(2)不需要你具备很强的编程能力。

(3)语言简单易学。

3. 可视化工具

将数据可视化可以让人更加理解数据。人类都是视觉动物，图形往往比密密麻麻的文字更易于理解。

4. Python

Tableau、FineBI这一类的可视化工具，的确可以自动生成报告。但是，如果想要进行更深入的探索，你需要学习Python来进行数据挖掘。

Python是一种面向对象的高级编程语言，主要用于Web以及应用程序的开发。Python拥有图形和可视化工具、以及扩展的分析工具包，能够更好地帮助我们进行数据分析。

5. SAS

SAS(统计分析软件)是一套模块化的大型集成应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。因此，SAS能够对数据进行深层次的挖掘和分析。

6. Alteryx

Alteryx是一种自助服务分析工具。用户可以快速混合和准备数据，即便没有任何编程能力的人，也可以在Alteryx中构建数据工作流。同时，Alteryx的运行速度也非常快。使用拖放式工作流程和数据清理技术，仅需几分钟，你就能得到输出结果。

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❾ 如何才能成为一个数据分析师

数据分析师职位要求 ：x0dx0a1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；x0dx0a2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；x0dx0a3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；x0dx0a4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；x0dx0a5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；x0dx0a6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。x0dx0a1、态度严谨负责x0dx0a严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。x0dx0ax0dx0a2、好奇心强烈x0dx0a好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。x0dx0ax0dx0a3、逻辑思维清晰x0dx0a除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。x0dx0a通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。x0dx0ax0dx0a4、擅长模仿x0dx0a在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。x0dx0ax0dx0a5、勇于创新x0dx0a通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。x0dx0a