『壹』 怎樣成為一個數據分析師
結合自己這些年的工作經驗，要成為一個數據分析師需要兩方面的技能：技術+業務，前者後者3成7成，千萬不要搞反了，有些人很注重技術，覺得技術是萬能的，痴迷於技術的鑽研卻忘記了最終的目的是要落地於業務，幫助業務產生價值。所以無論如何，技術只是工具，不是目的，不能產生也許價值的數據分析都是蒙著眼睛的自嗨，切莫捨本逐末，南轅北轍！
『貳』 一名優秀的數據分析師是怎樣煉成的
首先給大家說一下什麼人適合學習數據分析？我們從數據分析的培訓班的角度來說，很多數據分析的學員都是有一定的學歷的，大多數都是專科以上。這些人一般都學過統計學的知識，這樣對於數據分析知識有一定的基礎，但是如果沒有學過統計學，那麼學數據分析就有點困難了，大家如果想學數據分析，一定要提前了解一下統計學的知識，有了這些知識之後，學起數據分析才能更容易。如果想要學的好，還需要一點天賦和興趣，如果對數據敏感的話那是更好，這些都是經過後天培養的，就看看自己願不願意了。
一般來說，數據分析師有兩種，一種就是做數據挖掘工作，一種就是數據分析工作，數據挖掘工作的數據分析工程師在專門的挖掘團隊裡面從事數據挖掘和分析工作的。如果能在這類專業團隊學習成長，能力就能夠飛速的提高。不過要想進入這種團隊的門檻是需要扎實的數據挖掘知識、挖掘工具應用經驗和編程能力。所以說，這些知識都是需要大家仔細學習的。而數據分析工作的數據分析師就是在各業務團隊或者運營部門的數據分析師，可以說這些數據分析師就是業務團隊的一員。這些人的工作就是支撐業務運營，該類型分析師偏向產品和運營，可以轉向做運營和產品。
那麼數據分析師行業怎麼選擇呢？首先，數據分析師最理想的行業就是在互聯網行業，就目前而言，互聯網行業是數據分析應用最廣的行業，其中的電商企業，更是目前最火的，而且企業也更重視數據分析的價值，是數據分析師理想的成長平台。如果不想進入互聯網行業，就可以進入是咨詢公司，他們需要數據分析人才，而且相對來說，數據分析師在咨詢公司成長的速度更快，專業也會更全面。金融行業也是一個不錯的要求，比如銀行和證券等行業，該行業對數據分析的依賴需求，越來越大。電信行業，它們擁有海量的數據，在嚴峻的競爭下，也越來越重視數據分析，但進入這些公司的門檻比較高。
通過上述文章的介紹，相信大家對於如何成為一個合格優秀的數據分析師這個問題一定有了自己的看法和答案了。
『叄』 一個優秀的數據分析師是怎樣煉成的
隨著經濟的快速增長，各個行業企業的各種客戶數據信息、交易數據信息也成爆炸式增長，與此同時，數據分析人員也相應供不應求。 那麼一個優秀的數據分析師是怎麼樣煉成的呢？或者說數據分析師需要具備怎樣的素質與能力呢？我們可以從軟體與硬體兩方面來衡量：
一、 軟體要求
軟體要求主要包括態度、思維模式等，這些決定了一個人在一個較長的時間段內能達到怎樣的高度。而一個人的思維模式、態度往往是很難改變的。主要的軟體要求有以下五點：
態度嚴謹負責 從企業角度來說，數據分析師可以說是企業的醫生，他們通過對企業運營數據的分析，為企業尋找症結及問題。一名合格的數據分析師，應具有嚴謹、負責的態度，保持中立立場，客觀評價企業發展過程中存在的問題，為決策層提供有效的參考依據；不應受其他因素影響而更改數據，隱瞞企業存在的問題，這樣做對企業發展是非常不利的，甚至會造成嚴重的後果。 從數據分析師個人角度來說，以後所做的數據分析結果都將受到質疑，因為你已經不再是可信賴的人，在同事、領導、客戶面前已經失去了信任。 所以，作為一名數據分析師就必須持有嚴謹負責的態度，這也是最基本的職業道德。
好奇心強烈 作為數據分析師，要積極主動地發現和挖掘隱藏在數據內部的真相。在數據分析師的腦子里，應該充滿著無數個「為什麼」，為什麼是這樣的結果，為什麼不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什麼，為什麼結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行數據分析時提出來，並且通過數據分析，給自己一個滿意的答案。 只有擁有了這樣一種刨根問底的精神，才會對數據和結論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出數據背後的真相。
邏輯思維清晰 數據分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。通常從事數據分析時所面對的商業問題都是較為復雜的，我們要考慮錯綜復雜的成因，分析所面對的各種復雜的環境因素，並在若干發展可能性中選擇一個最優的方向。這就需要我們對事實有足夠的了解，同時也需要我們能真正理清問題的整體以及局部的結構，在深度思考後，理清結構中相互的邏輯關系，只有這樣才能真正客觀地、科學地找到商業問題的答案。
擅長模仿 在數據分析時，有自己的想法固然重要，但是「前車之鑒」也是非常有必要學習的，它能幫助數據分析師迅速地成長，因此，模仿是快速提高學習成果的有效方法。這里說的模仿主要是參考他人優秀的分析思路和方法，而並不是說直接「照搬」。成功的模仿需要領會他人方法精髓，理解其分析原理，透過表面達到實質。萬變不離其宗，要善於將這些精華轉化為自己的知識，否則，只能是「一直在模仿，從未超越過」。
勇於創新 通過模仿可以借鑒他人的成功經驗，但模仿的時間不宜太長，並且建議每次模仿後都要進行總結，提出可以改進的地方，甚至要有所創新。創新是一個優秀數據分析師應具備的精神，只有不斷的創新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度來分析問題，為整個研究領域乃至社會帶來更多的價值。現在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規是無法很好地解決所面臨的新問題的。
二、硬體要求
硬體要求主要包括知識、經驗、學歷等，這些都是可以通過學習、培訓及工作的積累獲得。主要的硬體要求有以下五點：
懂業務 從事數據分析工作的前提就是需要懂業務，即熟悉行業、公司業務及流程，甚至有自己獨到見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的實用價值。
懂管理 懂管理一方面是為了指導確定分析思路、搭建數據分析框架，如果不熟管理理論，那如何指導數據分析框架的搭建，以及後續的數據分析開展呢？ 另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議，如果沒有管理理論的支撐，如何確保分析建議的有效性呢？ 所以這就要求數據分析師需要掌握一定的管理理論知識。
懂分析 懂分析是指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。 基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。 高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、因子分析法、時間序列等。 不論簡單還是復雜的分析方法，只要能解決問題的方法就是好方法。
懂工具 懂工具是指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具。常用的數據分析工具如EXCEL、ACCESS、SPSS、SAS。同樣，工具的選擇應用以研究問題選擇工具，只要能解決問題的工具就是好工具。
懂設計 懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。
想成為一名優秀數據分析師並不是件容易的事，但只要用心做，還是可以達到目標的。
『肆』 如何成為一個數據分析師需要具備哪些技能
成為一名數據分析師所需要具備的技能總結：
數學知識
分析工具
編程語言
業務理解
邏輯思維
數據可視化
協調溝通
對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。
而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。
對於分析工具，SQL是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。
數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。
當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。
對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。
數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。
對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。
數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。
對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。
『伍』 作為一個優秀的數據分析師，需要具備哪些條件
1、態度嚴謹負責
2、好奇心強烈
3、邏輯思維清晰
4、擅長模仿
5、勇於創新
數據分析師職業要求 ：
1、計算機、統計學、數學等相關專業本科及以上學歷；
2、具有深厚的統計學、數據挖掘知識，熟悉數據倉庫和數據挖掘的相關技術，能夠熟練地使用SQL；
3、三年以上具有海量數據挖掘、分析相關項目實施的工作經驗，參與過較完整的數據採集、整理、分析和建模工作；
4、對商業和業務邏輯敏感，熟悉傳統行業數據挖掘背景、了解市場特點及用戶需求。
5、具備良好的邏輯分析能力、組織溝通能力和團隊精神；
6、富有創新精神，充滿激情，樂於接受挑戰。
『陸』 優秀的數據分析師是這樣煉成的
數據分析行業由來已久，現代的數據分析大多指的是由互聯網行業衍生來的全新的數據分析。作為一名數據分析師，不僅可以獲得較高的薪水報酬，還能近距離接觸「黑科技」。同時，還能讓人覺得非常的高大上呢！因此，現在越來越多的人選擇數據分析師作為自己職業生涯的長遠規劃。然而，想成為合格優秀的數據分析師並不那麼簡單，優秀的數據分析師是這樣煉成的......
首先給大家說一下什麼人適合學習數據分析？我們從數據分析的培訓班的角度來說，很多數據分析的學員都是有一定的學歷的，大多數都是專科以上。這些人一般都學過統計學的知識，這樣對於數據分析知識有一定的基礎，但是如果沒有學過統計學，那麼學數據分析就有點困難了，大家如果想學數據分析，一定要提前了解一下統計學的知識，有了這些知識之後，學起數據分析才能更容易。如果想要學的好，還需要一點天賦和興趣，如果對數據敏感的話那是更好，這些都是經過後天培養的，就看看自己願不願意了。
一般來說，數據分析師有兩種，一種就是做數據挖掘工作，一種就是數據分析工作，數據挖掘工作的數據分析工程師在專門的挖掘團隊裡面從事數據挖掘和分析工作的。如果能在這類專業團隊學習成長，能力就能夠飛速的提高。不過要想進入這種團隊的門檻是需要扎實的數據挖掘知識、挖掘工具應用經驗和編程能力。所以說，這些知識都是需要大家仔細學習的。而數據分析工作的數據分析師就是在各業務團隊或者運營部門的數據分析師，可以說這些數據分析師就是業務團隊的一員。這些人的工作就是支撐業務運營，該類型分析師偏向產品和運營，可以轉向做運營和產品。
那麼數據分析師行業怎麼選擇呢？首先，數據分析師最理想的行業就是在互聯網行業，就目前而言，互聯網行業是數據分析應用最廣的行業，其中的電商企業，更是目前最火的，而且企業也更重視數據分析的價值，是數據分析師理想的成長平台。如果不想進入互聯網行業，就可以進入是咨詢公司，他們需要數據分析人才，而且相對來說，數據分析師在咨詢公司成長的速度更快，專業也會更全面。金融行業也是一個不錯的要求，比如銀行和證券等行業，該行業對數據分析的依賴需求，越來越大。電信行業，它們擁有海量的數據，在嚴峻的競爭下，也越來越重視數據分析，但進入這些公司的門檻比較高。
通過上述文章的介紹，相信大家對於如何成為一個合格優秀的數據分析師這個問題一定有了自己的看法和答案了。不難看到，想要成為一個好的數據分析師真的不是那麼容易，雖然說這個崗位不是一個單純的技術崗，但對於技術的要求也不低，如果大家有興趣往這一方面發展的話，一定要做好吃苦的准備。不過苦盡甘來，但你熬過那段歲月，學有所成之時，你一定會為自己感到自豪的。
『柒』 優秀數據分析師是怎樣的
1、業務至上
不會把什麼方法、什麼工具掛在嘴邊，首先想到的是你的業務模式是什麼?你想解決什麼業務問題?
2、用數據說話
覺得、以為、估計，大概、可能、也許這些詞說的越來越少，業務好不好、產品好不好、活動好不好，用數據說話!
3、對數據負責
開發TMD又搞錯了，產品裡面點又漏了…這些都不能當作理由了，自己的數據自己負責，會經常全面、多緯度的校驗自己的數據。
4、備注要清楚
數據來源是什麼，數據的定義是什麼，數據的時間范圍是什麼，喜歡開始各種備注，會站在看報告的人角度，把看報告的人當小白。
5、保持好奇心
好奇心，與生俱來，但時間長、資歷老了，很容易被磨滅，我知道、我以為我知道，其實不一定;保持一顆好奇心，擴寬自己的視野，刷新自己的技能，不斷拓展你的邊界。
6、有備而來
在正式開講、分享自己的分析報告之前要先做個徹底的熟悉，邏輯、數據、結論和講的方式來回梳理個幾次，心理面默默的Review幾次，不會初當初生牛犢不怕虎、一問問題就懵逼不知道回去查一查分析分析。。。不打無准備的仗。
7、 渴望分享
熬夜啃書、悶頭項目的方式一去不復返，不再自閉門造車，非常十分的渴望把自己的成果分享給大家，與人交流、拓展自己的思維。
8、不可攻擊他人
如1所言，越來越重視業務、越來越看輕技術，不會因為別人使用的是SQL、Excel這些工具就隨意攻擊他們，因為解決問題才是王道，有時候可能越簡單的方式越是有效的，懷著一種平和的心態，海納百川，有容乃大。
『捌』 成為一名優秀的數據分析師需要什麼條件
1、對上級：了解數據需求。最核心的是搞清楚領導對數據工作的滿意/不滿意點。用小本子記下來，交辦了多少項事情，緊急程度如何。這樣每周匯報完成了多少。慢慢做不等於悶不吭聲做，越是見效慢的工種就越得分階段的、日常的匯報進度。不然，領導看不到進展，就會以為新招一個人來了也沒啥起色，就會心生怨念。大部分悲劇都是從這里開始的。
2、對業務部門平級：了解業務背景。業務流程自然要慢慢熟悉，之前發生過哪些重大業務動作要逐步了解。這些和構建分析思路，解答問題有重大關系。暗中觀察不同部門對數據的態度，後續合作的時候，可以有針對性的。
3、對技術部門平級：了解數據流程。數據採集-清洗-存儲-BI開發-維護，每個環節上都是誰在干，情況如何。要一一整明白。以後大家常在一起幹活，關系自然要維護好。
4、對下級（如果有）：先別急著擺官威，先整明白現有的數據需求（報表/專題/BI）種類，用途，日常工作中下級有什麼困惑。已經吃過餅的人，才最知道餅的滋味。別被老闆畫的大餅忽悠了，多聽聽基層真實情況，可以讓自己更好理解形勢。
以上~~聽起來很慫，可卻是比較穩妥的立足方式。也有些小伙很激情，進門就懷著「我為大家帶阿爾法狗來啦！」的想法，指望著一進公司就做出超牛逼演算法毀天滅地，哦不，改天換地。這種特激進的做法，往往容易惹麻煩。先處理好人際關系，摸清形勢再有的放矢。
『玖』 如何才能成為一名優秀的數據分析師
現在數據分析相關的證書，除了項目數據分析師之外，就是一些分析工具的考證比如sas，spss。
有一些統計學基礎，然後多學多聽多問多做，就可以了，我是做數據分析和挖掘的，可以聊聊
『拾』 如何才能成為一個數據分析師
數據分析師職位要求 ：
1、計算機、統計學、數學等相關專業本科及以上學歷；
2、具有深厚的統計學、數據挖掘知識，熟悉數據倉庫和數據挖掘的相關技術，能夠熟練地使用SQL；
3、三年以上具有海量數據挖掘、分析相關項目實施的工作經驗，參與過較完整的數據採集、整理、分析和建模工作；
4、對商業和業務邏輯敏感，熟悉傳統行業數據挖掘背景、了解市場特點及用戶需求，有互聯網相關行業背景，有網站用戶行為研究和文本挖掘經驗尤佳；
5、具備良好的邏輯分析能力、組織溝通能力和團隊精神；
6、富有創新精神，充滿激情，樂於接受挑戰。
1、態度嚴謹負責
嚴謹負責是數據分析師的必備素質之一，只有本著嚴謹負責的態度，才能保證數據的客觀、准確。在企業里，數據分析師可以說是企業的醫生，他們通過對企業運營數據的分析，為企業尋找症結及問題。一名合格的數據分析師，應具有嚴謹、負責的態度，保持中立立場，客觀評價企業發展過程中存在的問題，為決策層提供有效的參考依據；不應受其他因素影響而更改數據，隱瞞企業存在的問題，這樣做對企業發展是非常不利的，甚至會造成嚴重的後果。而且，對數據分析師自身來說，也是前途盡毀，從此以後所做的數據分析結果都將受到質疑，因為你已經不再是可信賴的人，在同事、領導、客戶面前已經失去了信任。所以，作為一名數據分析師就必須持有嚴謹負責的態度，這也是最基本的職業道德。
2、好奇心強烈
好奇心人皆有之，但是作為數據分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發現和挖掘隱藏在數據內部的真相。在數據分析師的腦子里，應該充滿著無數個「為什麼」，為什麼是這樣的結果，為什麼不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什麼，為什麼結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行數據分析時提出來，並且通過數據分析，給自己一個滿意的答案。越是優秀的數據分析師，好奇心也越不容易滿足，回答了一個問題，又會拋出一個新的問題，繼續研究下去。只有擁有了這樣一種刨根問底的精神，才會對數據和結論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出數據背後的真相。
3、邏輯思維清晰
除了一顆探索真相的好奇心，數據分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。我記得有位大師說過：結構為王。何謂結構，結構就是我們常說的邏輯，不論說話還是寫文章，都要有條理，有目的，不可眉毛鬍子一把抓，不分主次。
通常從事數據分析時所面對的商業問題都是較為復雜的，我們要考慮錯綜復雜的成因，分析所面對的各種復雜的環境因素，並在若干發展可能性中選擇一個最優的方向。這就需要我們對事實有足夠的了解，同時也需要我們能真正理清問題的整體以及局部的結構，在深度思考後，理清結構中相互的邏輯關系，只有這樣才能真正客觀地、科學地找到商業問題的答案。
4、擅長模仿
在做數據分析時，有自己的想法固然重要，但是「前車之鑒」也是非常有必要學習的，它能幫助數據分析師迅速地成長，因此，模仿是快速提高學習成果的有效方法。這里說的模仿主要是參考他人優秀的分析思路和方法，而並不是說直接「照搬」。成功的模仿需要領會他人方法精髓，理解其分析原理，透過表面達到實質。萬變不離其宗，要善於將這些精華轉化為自己的知識，否則，只能是「一直在模仿，從未超越過」。
5、勇於創新
通過模仿可以借鑒他人的成功經驗，但模仿的時間不宜太長，並且建議每次模仿後都要進行總結，提出可以改進的地方，甚至要有所創新。創新是一個優秀數據分析師應具備的精神，只有不斷的創新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度來分析問題，為整個研究領域乃至社會帶來更多的價值。現在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規是無法很好地解決所面臨的新問題的。