如何成为一个数据分析师？需要具备哪些技能？ 如何成为一个数据分析师？需要具备哪些技能？

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\u4f5c\u4e3a\u4e00\u4e2a\u4f18\u79c0\u7684\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\u9700\u8981\u5177\u5907\u7684\u6761\u4ef6\u6709\uff1a1\u3001\u5bf9\u81ea\u5df1\u7684\u4e1a\u52a1\u77e5\u8bc6\u6709\u4e00\u5b9a\u7684\u4e86\u89e3\u30022\u3001\u6709\u6bd4\u8f83\u597d\u7684\u6570\u636e\u5904\u7406\u80fd\u529b\u30013\u3001\u80fd\u591f\u719f\u7ec3\u7684\u638c\u63e1\u6570\u636e\u5206\u6790\u548c\u5efa\u6a21\u7684\u65b9\u6cd5\u30024\u3001\u9700\u8981\u5177\u6709\u826f\u597d\u7684\u6c9f\u901a\uff0c\u80fd\u591f\u548c\u4e1a\u52a1\u4eba\u5458\uff0c\u548c\u6280\u672f\u4eba\u5458\u65e0\u969c\u788d\u6c9f\u901a\u30025\u3001\u5fc5\u987b\u7cbe\u901a\u4e00\u79cd\u6570\u636e\u5206\u6790\u76f8\u5173\u7684\u5e94\u7528\u5de5\u5177\u3002\u6240\u8c13\u7684\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\u662f\u6307\u6570\u636e\u5e08Datician['detn]\u7684\u4e00\u79cd\uff0c\u5c31\u662f\u6307\u7684\u662f\u4e0d\u540c\u884c\u4e1a\u4e2d\uff0c\u4e00\u4e9b\u4e13\u95e8\u4ece\u4e8b\u67d0\u4e2a\u884c\u4e1a\u7684\u6570\u636e\u641c\u96c6\u3001\u6574\u7406\u3001\u5206\u6790\uff0c\u5e76\u4e14\u4f9d\u636e\u6570\u636e\u505a\u51fa\u7684\u884c\u4e1a\u7814\u7a76\u3001\u8bc4\u4f30\u548c\u9884\u6d4b\u7684\u4e13\u4e1a\u5de5\u4f5c\u4eba\u5458\u3002\u5982\u679c\u60f3\u8981\u6210\u4e3a\u4e00\u4f4d\u4f18\u79c0\u7684\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\uff0c\u63a8\u8350\u5148\u53bbCDA\u6570\u636e\u8ba4\u8bc1\u4e2d\u5fc3\u4e86\u89e3\u3002CDA\uff08Certified Data Analyst\uff09\uff0c\u5373\u201cCDA \u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\u201d\uff1b\u65e8\u5728\u63d0\u5347\u5168\u6c11\u6570\u5b57\u6280\u80fd\uff0c\u52a9\u529b\u4f01\u4e1a\u6570\u5b57\u5316\u8f6c\u578b\uff0c\u63a8\u52a8\u884c\u4e1a\u6570\u5b57\u5316\u53d1\u5c55\u3002

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数据分析师的职位要求 ：\x0d\x0a\x0d\x0a　　1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；\x0d\x0a　　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；\x0d\x0a　　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；\x0d\x0a　　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；\x0d\x0a　　5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；\x0d\x0a　　6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。\x0d\x0a\x0d\x0a　　1、态度严谨负责\x0d\x0a　　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。\x0d\x0a\x0d\x0a　　2、好奇心强烈\x0d\x0a　　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。\x0d\x0a\x0d\x0a　　3、逻辑思维清晰\x0d\x0a　　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。\x0d\x0a　　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。\x0d\x0a\x0d\x0a　　4、擅长模仿\x0d\x0a　　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”。\x0d\x0a\x0d\x0a　　5、勇于创新\x0d\x0a　　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。\x0d\x0a\x0d\x0a技能要求：\x0d\x0a\x0d\x0a1、懂业务。\x0d\x0a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。\x0d\x0a2、懂管理。\x0d\x0a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。\x0d\x0a3、懂分析。\x0d\x0a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。\x0d\x0a4、懂工具。\x0d\x0a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。\x0d\x0a5、懂设计。\x0d\x0a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。

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