如何快速成为数据分析师? 如何快速成为数据分析师？
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1、技能一：理解数据库。
还以为要与文本数据打交道吗？答案是：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。
社会学技能——从社会化角度看，人有社会性，收群体心理的影响。数据分析师没有社会学基本技能，很难对市场现象做出合理解释。
另外，最好还能懂得财务管理知识和心理学概况。这些都将会使你做数据分析的过程更容易。
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。
数据分析入门需要掌握的技能有：
1、SQL（数据库）：
怎么从数据库取数据？怎么取到自己想要的特定的数据？等这些问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。
2、excel
分析师更多的时候是在分析数据，分析数据时需要把数据放到一个文件里，就是excel。
熟练excel常用公式，学会做数据透视表，什么数据画什么图等。
3、Python或者R的基础：
必备项，也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。
4、学习一个可视化工具
如果你想往更高层次发展，上面的东西顶多只占20%，剩下的80%则是业务理解能力，目标拆解能力，根据数据需求更多新技能的学习能力。
1、了解数据分析师
数据分析可以理解为做菜的，把数据拿过来做成各种“菜”。这些“菜”就是数据分析师的工作结果。吃菜的人就是数据分析师服务的对象，可以是公司、个人、机构。
一个合格的数据分析师就是在保证数据干净，数据原材料丰富的情况下把数据做成对目标用户/用户群有“营养”，有价值的“菜”。
2、选择合适课程学习。
课程的来源非常多，在这个数据爆炸的时代最不缺的就是数据。可以采用以下课程：网易公共课、猴子聊数据分析、天善学院、Coursera等网课平台学习。
3、理论结合实践加深印象。
要实践，就要有两个条件：数据来源和数据分析方法。数据来源药权威，有很多权威网站如人民网、中华网等。其次是数据分析思维。需要多练，多看，多交流。
数据分析师需求量大的原因：
1、数据量越来越多
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。
2、数据之间的关系越来越复杂
理解这个原理可以做这么一个数字题。现在有2个人互相联网，第3个人加入后会和前两个人都产生连接，那么就是1+2个链接。第4个人加入后就产生1+2+3个链接。
3、数据的价值越来越大
维度的增加和信息的在线化导致互联网行业的快速发展。尤其是和消费、金融、理财、个人信息相关的数据会不断强化数据的重要性。
4、数据方面的人才欠账越来越严重
另一方面，数据分析师的人才数量却跟不上这些数据的增速。也很好理解：在数据量指数型增长的同时，工作人口无法指数型增长（甚至有所下降），因此，优秀的公司招不到优秀的人成为常态，也常常出现原来从事其他岗位的人边干边学数据分析的情况。
业务能力
数据分析工作的重中之重就是业务能力，只要真正的在实践领域从事过，就会真正的明白业务知识是你分析的根本。而业务知识的学习是需要时间积累的。业务知识的培养是将远远超过技术工具的学习。
数据分析其实就是基于业务之上的更深层次的思考和总结。对业务学习，我们可以根据以前的报告和案例拿来研究，这是一个需要时间沉淀的过程，也是最需要不断提升的能力，没有之一。
思考能力
当拿到一份数据报表的时候，整个数据就摆在面前，它不会主动开口告诉你。这就需要我们去推演和分析，从中找到规律，迅速评估问题的关键属性和决定因素，形成自己的独有见解，总结报告。
沟通能力
数据分析贯穿企业整个工作流程链，你需要面对不同的岗位，不同的角色，这个时候，就需要你良好的沟通能力，采用不同的语言和表达方式，来获取你想要的东西。沟通能力就是数据和业务的桥梁。
RCA
RCA注册特许分析师资格由注册特许分析师公会(The Association of Registered Chartered Analysts，简称ARCA)颁发，ARCA是全球首个集合管理、财务、金融、商业、经济跨多领域的分析师团体，总部设在美国。
因此被美誉为“财商金护照”、“企业最需要的管理者”。ARCA为制定高标准的专业道德准则（Code of Ethics）、教育（Education）被众多国家和地区的企业所认可和采用。公会在全球首创使用并颁发“RCA注册特许分析师”和“FRCA资深注册特许分析师”资格认证职衔。
到2011年为止，全球会员超过10000人，主要分布美国、加拿大等北美地区。
要成为ARCA会员资格，必须先通过五门全部考试或符合豁免规定，并具备二年以上的从事金融、财务、会计或管理经验者，可以对外使用“注册特许分析师公会会员”；正式获颁“注册特许分析师”证书，合法使用“注册特许分析师”（RCA）职衔、名片等用品。
以上内容参考：百度百科——分析师
想快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用的过程中，辅助算法以及行业知识的学习。
学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。
数据分析师工作注意事项
对于数据部门要维系好感情，毕竟以后是要一起干活的，一般公司的数据部门包含数据平台、数仓、数据分析等人员，这些人的工作联系是强相关，入职不久的最好要一一了解工作内容和职责，起码要知道以后需要什么数据，知道找谁。不过数据部门一般都是程序员，不擅于平级交流，所以在工作配合上要注意沟通方式。
面对领导要注意时时反馈，向上反馈。不定时地向领导汇报进展。这里的领导一般就是直接管理你的leader，数据分析本来价值产出就不明显
以上内容参考 百度百科-数据分析师
数据分析可以理解为做菜的，把数据拿过来做成各种“菜”。这些“菜”就是数据分析师的工作结果。吃菜的人就是数据分析师服务的对象，可以是公司、个人、机构。一个合格的数据分析师就是在保证数据干净，数据原材料丰富的情况下把数据做成对目标用户/用户群有“营养”，有价值的“菜”。
数据分析师本质上和厨师是一个套路，厨师需要需要买菜、洗菜、切菜、做菜、摆盘、最后评估改进菜的质量；而数据分析师则是找数据、清洗数据、加工数据、展示数据、最后改进数据或者给公司的决策提供建议。
数据分析师要懂得如何找数据，快速找到有用的数据，可以使用数据库知识、爬虫相关知识。要懂Excel、数据库知识、编程语言、BI工具操作方法。强调一下最后一条，沟通能力、市场/产品/运营/营销/技术/战略等等能力，这些往往决定了你的未来发展，要重视起来。
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