如何成为一个数据分析师？需要具备哪些技能？ 成为数据分析师需要具备哪些能力？
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\u6570\u636e\u5206\u6790\u9886\u57df\u6700\u70ed\u95e8\u7684\u4e24\u5927\u8bed\u8a00\u662f R \u548c Python\u3002\u6d89\u53ca\u5404\u7c7b\u7edf\u8ba1\u51fd\u6570\u548c\u5de5\u5177\u7684\u8c03\u7528\uff0cR\u65e0\u7591\u6709\u4f18\u52bf\u3002\u4f46\u662f\u5927\u6570\u636e\u91cf\u7684\u5904\u7406\u529b\u4e0d\u8db3\uff0c\u5b66\u4e60\u66f2\u7ebf\u6bd4\u8f83\u9661\u5ced\u3002Python \u9002\u7528\u6027\u5f3a\uff0c\u53ef\u4ee5\u5c06\u5206\u6790\u7684\u8fc7\u7a0b\u811a\u672c\u5316\u3002\u6240\u4ee5\uff0c\u5982\u679c\u4f60\u60f3\u5728\u8fd9\u4e00\u9886\u57df\u6709\u6240\u53d1\u5c55\uff0c\u5b66\u4e60 Python \u4e5f\u662f\u76f8\u5f53\u6709\u5fc5\u8981\u7684\u3002
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\u5bf9\u4e8e\u521d\u7ea7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\uff0c\u4e3b\u8981\u5de5\u4f5c\u662f\u63d0\u53d6\u6570\u636e\u548c\u505a\u4e00\u4e9b\u7b80\u5355\u56fe\u8868\uff0c\u4ee5\u53ca\u5c11\u91cf\u7684\u6d1e\u5bdf\u7ed3\u8bba\uff0c\u62e5\u6709\u5bf9\u4e1a\u52a1\u7684\u57fa\u672c\u4e86\u89e3\u5c31\u53ef\u4ee5\u3002\u5bf9\u4e8e\u9ad8\u7ea7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\uff0c\u9700\u8981\u5bf9\u4e1a\u52a1\u6709\u8f83\u4e3a\u6df1\u5165\u7684\u4e86\u89e3\uff0c\u80fd\u591f\u57fa\u4e8e\u6570\u636e\uff0c\u63d0\u70bc\u51fa\u6709\u6548\u89c2\u70b9\uff0c\u5bf9\u5b9e\u9645\u4e1a\u52a1\u80fd\u6709\u6240\u5e2e\u52a9\u3002\u5bf9\u4e8e\u6570\u636e\u6316\u6398\u5de5\u7a0b\u5e08\uff0c\u5bf9\u4e1a\u52a1\u6709\u57fa\u672c\u4e86\u89e3\u5c31\u53ef\u4ee5\uff0c\u91cd\u70b9\u8fd8\u662f\u9700\u8981\u653e\u5728\u53d1\u6325\u81ea\u5df1\u7684\u6280\u672f\u80fd\u529b\u4e0a\u3002
\u903b\u8f91\u601d\u7ef4
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\u6570\u636e\u53ef\u89c6\u5316\u4e3b\u8981\u501f\u52a9\u4e8e\u56fe\u5f62\u5316\u624b\u6bb5\uff0c\u6e05\u6670\u6709\u6548\u5730\u4f20\u8fbe\u4e0e\u6c9f\u901a\u4fe1\u606f\u3002\u542c\u8d77\u6765\u5f88\u9ad8\u5927\u4e0a\uff0c\u5176\u5b9e\u5305\u62ec\u7684\u8303\u56f4\u5f88\u5e7f\uff0c\u505a\u4e2a PPT \u91cc\u8fb9\u653e\u4e0a\u6570\u636e\u56fe\u8868\u4e5f\u53ef\u4ee5\u7b97\u662f\u6570\u636e\u53ef\u89c6\u5316\u3002
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\u534f\u8c03\u6c9f\u901a
\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\u4e0d\u4ec5\u9700\u8981\u5177\u5907\u7834\u8bd1\u6570\u636e\u7684\u80fd\u529b\uff0c\u4e5f\u7ecf\u5e38\u88ab\u8981\u6c42\u5411\u9879\u76ee\u7ecf\u7406\u548c\u90e8\u95e8\u4e3b\u7ba1\u63d0\u4f9b\u6709\u5173\u67d0\u4e9b\u6570\u636e\u70b9\u7684\u5efa\u8bae\uff0c\u6240\u4ee5\uff0c\u4f60\u9700\u8981\u6709\u8f83\u5f3a\u7684\u4ea4\u6d41\u80fd\u529b\u3002
\u5bf9\u4e8e\u9ad8\u7ea7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\uff0c\u9700\u8981\u5f00\u59cb\u72ec\u7acb\u5e26\u9879\u76ee\uff0c\u6216\u8005\u548c\u4ea7\u54c1\u505a\u4e00\u4e9b\u5408\u4f5c\uff0c\u56e0\u6b64\u9664\u4e86\u6c9f\u901a\u80fd\u529b\u4ee5\u5916\uff0c\u8fd8\u9700\u8981\u4e00\u4e9b\u9879\u76ee\u534f\u8c03\u80fd\u529b\u3002
成为一名数据分析师所需要具备的技能总结：
数学知识
分析工具
编程语言
业务理解
逻辑思维
数据可视化
协调沟通
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。
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。
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。
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。
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。
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。
数据分析师需要的技术技能：
1、统计分析
2、可视化辅助工具
Excel、PPT、Xmind、Viso
3、大数据处理框架
Hadoop、Kafka、Storm、ELK、Spark等
4、数据库
MySQL、MongoDB、Redis、Hbase等
5、数据仓库
SSIS数据仓库、SSRS、DW2.0
6、数据挖掘工具
Matlab、SAS、SPSS、R、Python
7、挖掘算法
数据结构、一致性、常用算法
8、编程语言
Python、R、Ruby等
9、沟通技巧
这项工作需要与多个部门的不同人员密切合作
数据分析师的职位要求 ：
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。
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。
数据分析师最重要的技能其实并不是编程，敲代码的能力，不局限于工具的使用上，如果只会工具，就算再厉害，也只能当个“工具人”，在业内俗称表哥表姐，特替代性高而且工资很低。
那么究竟什么才是数据分析师最重要的技能呢？我给大家简单地总结了一下，数据分析最重要的其实是软能力：
1.业务能力
现在大部分线上课只能教大家工具的使用，虽然使用工具也是很基础、很重要的技能，但是只要你有一定的数据分析师工作经验就会明白，要成为数据分析师，实操才是最重要的，如果你没有真实的企业数据分析经验，那你的分析结果也不过是纸上谈兵。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.分析思考能力
拥有业务能力的同时，也要有自己的分析思考能力，你在取得数据后，不仅仅要站在业务的角度去考虑，也要去从中发现规律和异样，过去的数据表达了什么结果，现在的数据又会隐藏着哪些危机？只有你经过了自己的思考和推算，有自己辨别和感知的能力，你的数据分析出来的结果才会更加的准确，更贴合事实本身。
每个行业要思考的维度也不同，所以要和业务结合在一起，不能脱离业务本质，你可以富有想象，有自己的创造力，但也一定要贴合业务，参照过去发生的事，不要自己天马行空，这也是需要注意的一点。
3.沟通表达能力
数作为企业的重要枢纽，连接着公司的产品和运营等部门，在企业起着至关重要的作用。你的分析结果要被多个部门采纳，可能包括产品、运营、业务还有你的领导，如果没有良好的沟通表达能力和团队协作能力，那么你的分析结果可能就只能是自己一个人的“狂欢”，而不是站在公司角度的“盛宴”，而且有的时候一个人的理解未必全面，所以需要和整个团队去协作，多听取其他部分的意见和问题，这也是辅助你分析结果的因素之一。所以这个能力千万不要小看，这绝对是最基础也是必备的能力之一。
是可以考取一个CDA或者是CPDA的数据分析的证书的。我之前学习数据分析师的时候也是有在中鹏考取CDA的证书的，还是可以学习到蛮多东西的。
数据分析师简单来讲就是你要运用专业的数据分析工具搜集信息，并且对搜集的信息根据自己的专业知识进行分析，分析完给出相应的结论。
像专业的行业研究啊，给出相应的预测啊，最后指导决策的岗位，还有一些软件的操作等等。
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