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. 数据分析师是从事哪些数据工作的

数据分析师指的是不同行业中，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。

作用
越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。
2工作职责
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
3要求
技能要求
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。[1]
其他要求
良好的沟通交流能力，文字语言表达能力，较好的逻辑分析能力；
具有独立的产品策划开发能力，项目管理，商务沟通能力；
强烈责任心，开放的性格，良好的沟通能力； 擅于协作，具备良好的团队合作精神；
能够在压力下开展工作；善于学习。
4考试等级
当前我国数据分析师由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，通过培训考核，工信部教育考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》，数据分析行业协会颁发《项目数据分析师证书》，此证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。
5培养
国内正式的数据分析行业的认证只有数据分析师认证，由国家工业与信息化部中国电子商务协会在全国开展推广，截至2010年中国数据分析业已拥有数据分析专业人才超过万人，每年以数以千计的速度增长。[2]
对于人才的培养，国家工业与信息化部中国电子商务协会设立全国数据分析师考核鉴定中心在全国各省、直辖市发展授权管理培训中心，开展培训、继续教育工作。

3. 数据分析师这份职业的发展前景如何？

引言、如今的数据分析师，是一个非常吃香的行业 ，因为数据分析师可以通过将数据进行分析来实现帮助企业的业务增长的一个目的，这个岗位受到了很多行业的欢迎，所以这个行业的市场需求量也逐渐变大 。但是这份行业都发展将近又是如何呢 ？
一、数据分析师的发展前景
我们现在的科技发展速度逐渐真快，所以对人才的要求也变得更高了，而数据分析师是将技术和业务进行了结合，不管是什么样的行业或者什么样的企业。都非常需要这种人才，就算是在未来出现了人工智能的时代。那么数据分析师也是不可避免出现的，因为数据分析师对数据进行的分析，并不能被人工智能所替代。最后做出决策的，还是得依靠数据分析师。企业如果有一个数据分析师，就会有很多方便之处 。感觉一个公司的预测在2020年，数据分析师的人才缺口还是非常大的。所以目前数据分析师的这个市场，并没有达到饱和的状态。这个时候选择当数据分析师，是一个非常好的时候 。
二、数据分析师的薪资待遇 
就根据目前来看，数据分析师的薪资待遇比之前一些平级的岗位高很多，特别是在一些二线和一线的城市里面，就算在最后到数据分析师的市场出现了饱和的状态。我们已经在这一行积累了有足够多的经验，所以就可以向管理的方向去发展，这种情况的话，薪资大约也不会差到哪里，所以报名数据分析师是一个非常不错的选择 。
三、总结
所以从上面可以看出来数据分析师这项行业的发展前景还是非常不错的，我们完全可以朝着数据分析师的方向去发展。这样对我们未来工作也是有一定的帮助 。

4. “数据分析师”这一行业未来的发展如何？

随着社会经济的发展，科技越来越发达，在我们的社会生活当中，或许我们都能发现，我们的生活方式发生了很大的改变，很多人的岗位也发生了改变。我们都在跟随时代的发展，时代在改变，我们的工作岗位也在发生变化。这个时代是一个互联网十分发达的年代，我们社会各个工作岗位特别需要数据分析师，所以我认为，数据分析师这一行业未来的发展趋势一定很好，或许很多毕业大学生可以朝这方面发展，寻求自己的工作岗位。
一、数据分析师，这一行业未来的发展趋势一定很好我们生活在一个幸福的时代，然而，这个时代也是一个快速发展的时代，我们每一个人的生活节奏都非常快，我们的生活也很忙碌。生活在这个互联网十分发达的年代里，或许社会中的各个岗位都需要数据分析师，所以，数据分析师，这一行业未来的发展趋势一定很好。
二、我们生活在一个大数据的时代我国的毕业大学生人数逐年增加，因此，当大学生毕业的时候，就业问题就成为了他们的困难。当代大学生就业局势非常的严峻，或许很多人都为自己的工作而惆怅。你所我认为每个人都应该要做好充分的准备，迎接生活的挑战。作为当代大学生，我们都应该要顺应时代的发展，跟随时代的潮流。因为这个时代大数据十分的发达，并且，这一行业的发展拥有美好的前景，在未来，或许我们会看到很多的数据分析师分布在各个岗位。
因此，我们也能够预测数据分析师这一行业在未来的发展前景一定会是美好的。因为，大数据的发展脚步不会停止，它只会一直向前发展。

5. 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。

6. 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。

7. 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。
　　

8. 数据分析师是一种什么样的职业