如何才能成为一个数据分析师？？？？？？

1. 如何才能成为一个数据分析师？？？？？？

数据分析师职位要求 ：
　　1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；
　　2、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；
　　3、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；
　　4、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；
　　5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；
　　6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
　　1、态度严谨负责
　　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。

　　2、好奇心强烈
　　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。

　　3、逻辑思维清晰
　　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。
　　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。

　　4、擅长模仿
　　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”。

　　5、勇于创新
　　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。
　　

2. 怎样成为一名数据分析师

如今随着数据越来越收到人们的重视，数据分析师这一职位也越来越收到青睐，尤其是在北上广等一线城市，对数据分析师的更是呈现供不应求的局面，但想成为一名合格的数据分析师，却是一个不断累积沉淀的过程。
1、首先，你必须具备相关的统计知识，大多数数据分析师岗位都会倾向于招数学专业出身的人，因为学数学的人基本都系统的学过数据的分析算法、或者说具备逻辑性很强，能快速的成长为一名数据分析师。
2、数据处理能力，要想成为一名合格的数据分析师，必须具备基本的数据处理能力，如EXCEL/SPSS或者R语言以及SAS，掌握数据库的使用，能从数据库中调用数据，查询数据、导出数据，进而分析。
3、业务理解能力，任何数据如果若脱离对实际情况的分析，那么这些分析将没有任何作用，只能是夸夸其谈。所以，合格的数据分析师，应该能把握分析能与市场或者产品，紧密联系，才能分析出有价值的都关系
4、获取数据的能力，一名合格的数据分析师，应该能够从外界获取数据归为己用，市面上就有很多可以采集数据分软件，如火车头、集搜客GooSeeker等都能轻松采集诸多数据，纳为己用。
以上是我对如何成为一名数据分析师的一些理解，总之，数据分析师的路任重道远，需要坚持、付出、沉淀、才能真正成长为一名有价值的数据分析师

3. 要成为数据分析师需要什么资格？

做数据分析师不需要具备什么资格，但是需要以下这些条件：兴趣：无论什么工作兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，当然是最好的。逻辑清晰：逻辑思维对数据分析尤其重要，不然会被各种指标的定义规则、与业务的联系纠结死，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效。业务理解：具备业务理解能力对数据分析师来说是非常重要的。细心、耐心和沟通：最后就是细心、耐心和交流能力，做数据分析有时会很纠结，细心和耐心是必需的，好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。想要了解更多关于数据分析的问题可以到CDA认证中心咨询一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

4. 如何成为一名数据分析师

成为一名数据分析师所需要学习掌握的知识：
数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

5. 如何成为数据分析师？

一 先推荐几本书：
1、侧重于业务性的数据分析：《谁说菜鸟不会数据分析》、《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》
2、侧重于网站分析的数据分析：《流量的秘密》、《网站数据分析实战》
3、侧重于数据挖掘的书籍：《数据挖掘与数据化运营实战 思路、方法》、《数据挖掘 概念与技术》
4、侧重于python/R的工具书：《使用python进行数据分析》、《R语言实战》
5、侧重于数据可视化的书：《excel图表之道》、《R数据可视化手册》二  再推荐几个常用数据分析工具：如果你励志往金融方向走，r或sas都会用，具体看公司。如果走大数据或互联网公司方向，Python 更适合。如果就是通用的工具或场景，spss或clementine也都可以。总体上，r和Python “通吃”性能更强，在泛行业内的数据工作的领域内，尤其是Python 。三 说下怎么解决没经验无法进入公司或被录取的问题。1.去找些实习项目做，先参与进去，做什么根据情况而定。能与数据分析相关最好。2.用你的经验有些数据demo来展示你的数据能力。这是在没有经验情况下的举措。可以是一份报告，或数据产品，或分析等。3.找行业大牛，这种拖关系进去的情况很常见。也不是丢人的事情，当然你要先展示你的潜力和特质。

6. 如何才能成为一个数据分析师？

数据分析师职位要求 ：
　　1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；
　　2、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；
　　3、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；
　　4、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；
　　5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；
　　6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
　　1、态度严谨负责
　　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。

　　2、好奇心强烈
　　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。

　　3、逻辑思维清晰
　　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。
　　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。

　　4、擅长模仿
　　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”。

　　5、勇于创新
　　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。
　　

7. 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。

8. 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。

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。
最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，最好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监控指标，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差异，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。