如何快速成为数据分析师

1、技能一：理解数据库。

怎么成为数据分析师 想要成为数据分析师需要会什么

怎么成为数据分析师 想要成为数据分析师需要会什么

还以为要与文本数据打交道吗？是：NO！进入了这个领域，你会发现几乎一切都是用数据库 来存储数据，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。

2、技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。

数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。可以借助新型软件帮助自己迅速学会分析。

3、技能三：懂设计

说到能制作报表成果，就不得不说说图表的设计。在运用图表表达数据分析师的观点时，懂不懂设计直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则才能让结果一目了然。否则图表杂乱无章，数据分析内容不能良好地呈现出来，分析结果就不能有效地传达。

4、技能四：几项专业技能

统计学技能——统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。

5、技能五：提升个人能力。

有了产品可以将数据展示出来，还需要具备基本的分析师能力。首先，要了解模型背后的逻辑，不能单纯地在模型中看，而要放到整个项目的上下文中去看。要理解数据的信息，形成一个整体系统，这样才能够做好细节。另外，与数据打交道，细心和耐心也是必不可少的。

6、技能六：随时贴近数据文化

拥有了数据分析的基本能力，还怕不够专业？不如让自己的生活中充满数据分析的气氛吧！试着多去数据分析的看看，多浏览大数据知识的网站，让自己无时无刻不在进步，还怕不能学会数据分析吗？

拥有这些技能，再去做数据分析，数据将在你手里变得更亲切，做数据分析也会更简单更便捷，速成数据分析师不再遥远。

扩展资料：

企业对数据分析师的基础技能需求别不大，可总结如下：

SQL数据库的基本作，会基本的数据管理

会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示

会用脚本语言进行数据分析，Python or R

有获取外部数据的能力，如爬虫

会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告

熟悉常用的数据挖掘算法：以回归分析为主

参考资料：

如何自学成为数据分析师

很多人都觉得，自己是文科类出身，或者对数理专业不熟悉，会很难上手数据分析。其实不是这样子的，学习数据分析，不同于程序员，它不会专门要求我们一定要掌握编程，只是理解熟悉就可以。个人的逻辑思维能力、个人兴趣所在，以及自身的决心毅力，这些才是构成一个人学成与否的关键和重要因素。

小编觉得重要的一点就是，我们得清楚企业对数据分析师的基础技能需求是什么。这样我们才能有的放矢。我大抵总结如下：

（1）SQL数据库的基本作，会基本的数据管理

（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示

（3）会用脚本语言进行数据分析，PythonorR

（4）有获取外部数据的能力，如爬虫

（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告

（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等

之后，怎么安排自己的业余时间就看个人了。总体来说，先学基础，再学理论，后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。

1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。

2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。

3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。

4、学会怎样作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，后输出结果，检验及解读数据。

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。

其次要对自己的行业有足够敏感度，及充分理解行业。即多与业务部门核心团队进行沟通，多关注行业网站，多阅读行业数据分析报告做好积累，比如处于什么阶段，自己所在的位置，当前的重点业务方向在哪里，碰到了哪些挑战，总体的解决思路是什么。

后还需要具备业务岗位的实战经验，对于业务的理解不是简单的看文档就可以的，一定来自于对于公司业务的实际流程、机制、平台、数据等的充分的理解，在实际相关岗位实践过。

2.数据能力

作为数据分析师，首先需要理解企业的数据指标，每个企业企业都有一套KPI指标体系，围绕KPI指标还有一系列的执行指标，作为数据分析师一定要对企业的核心指标体系有深入的理解，要能从本质上区分指标的异，就得对指标的生成过程有透彻的理解，包括从哪个表，哪个字段层层计算汇总而来。

如何才能快速成为一名数据分析师？

如何快速成为数据分析师？不建议急于求成，所谓快速仅仅是入门而已，想要真正成为数据分析师恐怕需要到实际工作中去历练。下面给出一些建议。

数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。

建议从Excel开始，因为Excel是使用多，也是强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。

Excel

Excel分为四块：公式+技巧+数据表+图表。

先从Excel公式开始，通过公式感受Excel的强大与神奇。Excel常用公式分为5类，。

接下来需要学习一些常用的快捷键和技巧，这样可以提高学习效率，对于以后的工作也大有益处。

Excel数据表可以让我们不用写任何公式就可以轻松实现对数据的分类统计、汇总等。

古人云，一图胜万言，通过图表来展示数据会更形象，也更高效。

关于Excel的教程可以看下我的专栏：Excel数据分析108讲

MySQL

数据分析师跟数据打交道，而数据存储在数据库中，所以懂点SQL知识也是必须的，用得多的数据库是MySQL数据库，作为数据分析师需要掌握的SQL知识。

统计学

统计学是数据分析师的理论基础，只有具备扎实的理论基础，才能在数据分析这条路上走得更远。

SPSS

SPSS是一个很常用的数据分析工具，提供了非常友好的图形作界面，当然，学习SPSS需要建立在统计学的基础上。

说明：后面的部分跟统计学几乎一样，因为SPSS是一个去实现统计学理论的工具。

如今这个时代，少儿都开始学编程了，作为数据分析师，懂点编程也是必须的，因为解决数据挖掘问题需要用机器学习算法。数据分析中主流的编程语言有两种：Python和R。先说说Python。

Python

对于Python，需要掌握的知识有这些：Python基础、Numpy、pandas、matplotlib、Python机器学习等。

1、Python基础

2、Python三大件：Numpy、pandas和matplotlib

3、Python机器学习

R语言

对于R，需要掌握的知识有这些：R语言基础、R数据可视化、数据预处理包、R统计分析、R机器学习等。

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数据分析师资格证书怎么考

考数据分析师资格证书方法如下：

1、首先找到个人综合比较下来比较认可的培训机构。

2、然后报名学习数据分析相关课程，课程学习结束后，参加培训机构与认证单位（一般类似行业协会等组织）组织的考试。

3、左后考试通过后，就能够获得数据分析师证书。

数据分析师证书是为了适应大数据时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析师的职业素质和能力水平，涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等。

涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等，旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。岗位去向：商业（业务）分析师、初级数据分析师、（数据）产品运营、（数字）市场营销、数据专员等。

面向范围：人人皆需的职场数据思维与通用数据技能

1、零基础就业转行者、应届毕业生。

2、产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者。

3、企业创始人、人、管理咨询类岗位从业者。

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，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、、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。越是的数据分析师，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。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

如何成为一个数据分析师?需要具备哪些技能

可以从实习生或者助手做起，慢慢积累经验。

首先，你得具备基本的数据分析技能：

1、Excel

Excel简单易用，功能强大，熟练使用Excel是数据分析必备的技能。

2、SQL

跟数据打交道，有时候可能需要些SQL，所以掌握一些常用的SQL命令也是必须的。

3、统计学

统计学是一个数据分析师的核心功底，掌握一些统计学知识是必要的。

4、SPSS

对于有些统计分析方法，例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析等，Excel无法实现，通过SPSS可以轻松搞定。

5、Tableau

Tableau作为商业智能和分析利器，受到很多公司的欢迎，学点Tableau能够让工作更加高效。