‘壹’ 怎样成为一个数据分析师
结合自己这些年的工作经验，要成为一个数据分析师需要两方面的技能：技术+业务，前者后者3成7成，千万不要搞反了，有些人很注重技术，觉得技术是万能的，痴迷于技术的钻研却忘记了最终的目的是要落地于业务，帮助业务产生价值。所以无论如何，技术只是工具，不是目的，不能产生也许价值的数据分析都是蒙着眼睛的自嗨，切莫舍本逐末，南辕北辙！
‘贰’ 一名优秀的数据分析师是怎样炼成的
首先给大家说一下什么人适合学习数据分析？我们从数据分析的培训班的角度来说，很多数据分析的学员都是有一定的学历的，大多数都是专科以上。这些人一般都学过统计学的知识，这样对于数据分析知识有一定的基础，但是如果没有学过统计学，那么学数据分析就有点困难了，大家如果想学数据分析，一定要提前了解一下统计学的知识，有了这些知识之后，学起数据分析才能更容易。如果想要学的好，还需要一点天赋和兴趣，如果对数据敏感的话那是更好，这些都是经过后天培养的，就看看自己愿不愿意了。
一般来说，数据分析师有两种，一种就是做数据挖掘工作，一种就是数据分析工作，数据挖掘工作的数据分析工程师在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果能在这类专业团队学习成长，能力就能够飞速的提高。不过要想进入这种团队的门槛是需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。所以说，这些知识都是需要大家仔细学习的。而数据分析工作的数据分析师就是在各业务团队或者运营部门的数据分析师，可以说这些数据分析师就是业务团队的一员。这些人的工作就是支撑业务运营，该类型分析师偏向产品和运营，可以转向做运营和产品。
那么数据分析师行业怎么选择呢？首先，数据分析师最理想的行业就是在互联网行业，就目前而言，互联网行业是数据分析应用最广的行业，其中的电商企业，更是目前最火的，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。如果不想进入互联网行业，就可以进入是咨询公司，他们需要数据分析人才，而且相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。金融行业也是一个不错的要求，比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。电信行业，它们拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。
通过上述文章的介绍，相信大家对于如何成为一个合格优秀的数据分析师这个问题一定有了自己的看法和答案了。
‘叁’ 一个优秀的数据分析师是怎样炼成的
随着经济的快速增长，各个行业企业的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长，与此同时，数据分析人员也相应供不应求。 那么一个优秀的数据分析师是怎么样炼成的呢？或者说数据分析师需要具备怎样的素质与能力呢？我们可以从软件与硬件两方面来衡量：
一、 软件要求
软件要求主要包括态度、思维模式等，这些决定了一个人在一个较长的时间段内能达到怎样的高度。而一个人的思维模式、态度往往是很难改变的。主要的软件要求有以下五点：
态度严谨负责 从企业角度来说，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。 从数据分析师个人角度来说，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。
好奇心强烈 作为数据分析师，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。 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。
逻辑思维清晰 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。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。
擅长模仿 在数据分析时，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”。
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。
二、硬件要求
硬件要求主要包括知识、经验、学历等，这些都是可以通过学习、培训及工作的积累获得。主要的硬件要求有以下五点：
懂业务 从事数据分析工作的前提就是需要懂业务，即熟悉行业、公司业务及流程，甚至有自己独到见解，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，没有太大的实用价值。
懂管理 懂管理一方面是为了指导确定分析思路、搭建数据分析框架，如果不熟管理理论，那如何指导数据分析框架的搭建，以及后续的数据分析开展呢？ 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，如果没有管理理论的支撑，如何确保分析建议的有效性呢？ 所以这就要求数据分析师需要掌握一定的管理理论知识。
懂分析 懂分析是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、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、因子分析法、时间序列等。 不论简单还是复杂的分析方法，只要能解决问题的方法就是好方法。
懂工具 懂工具是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。常用的数据分析工具如EXCEL、ACCESS、SPSS、SAS。同样，工具的选择应用以研究问题选择工具，只要能解决问题的工具就是好工具。
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。
想成为一名优秀数据分析师并不是件容易的事，但只要用心做，还是可以达到目标的。
‘肆’ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能
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。
‘伍’ 作为一个优秀的数据分析师，需要具备哪些条件
1、态度严谨负责
2、好奇心强烈
3、逻辑思维清晰
4、擅长模仿
5、勇于创新
数据分析师职业要求 ：
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。
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。
‘陆’ 优秀的数据分析师是这样炼成的
数据分析行业由来已久，现代的数据分析大多指的是由互联网行业衍生来的全新的数据分析。作为一名数据分析师，不仅可以获得较高的薪水报酬，还能近距离接触“黑科技”。同时，还能让人觉得非常的高大上呢！因此，现在越来越多的人选择数据分析师作为自己职业生涯的长远规划。然而，想成为合格优秀的数据分析师并不那么简单，优秀的数据分析师是这样炼成的......
首先给大家说一下什么人适合学习数据分析？我们从数据分析的培训班的角度来说，很多数据分析的学员都是有一定的学历的，大多数都是专科以上。这些人一般都学过统计学的知识，这样对于数据分析知识有一定的基础，但是如果没有学过统计学，那么学数据分析就有点困难了，大家如果想学数据分析，一定要提前了解一下统计学的知识，有了这些知识之后，学起数据分析才能更容易。如果想要学的好，还需要一点天赋和兴趣，如果对数据敏感的话那是更好，这些都是经过后天培养的，就看看自己愿不愿意了。
一般来说，数据分析师有两种，一种就是做数据挖掘工作，一种就是数据分析工作，数据挖掘工作的数据分析工程师在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果能在这类专业团队学习成长，能力就能够飞速的提高。不过要想进入这种团队的门槛是需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。所以说，这些知识都是需要大家仔细学习的。而数据分析工作的数据分析师就是在各业务团队或者运营部门的数据分析师，可以说这些数据分析师就是业务团队的一员。这些人的工作就是支撑业务运营，该类型分析师偏向产品和运营，可以转向做运营和产品。
那么数据分析师行业怎么选择呢？首先，数据分析师最理想的行业就是在互联网行业，就目前而言，互联网行业是数据分析应用最广的行业，其中的电商企业，更是目前最火的，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。如果不想进入互联网行业，就可以进入是咨询公司，他们需要数据分析人才，而且相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。金融行业也是一个不错的要求，比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。电信行业，它们拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。
通过上述文章的介绍，相信大家对于如何成为一个合格优秀的数据分析师这个问题一定有了自己的看法和答案了。不难看到，想要成为一个好的数据分析师真的不是那么容易，虽然说这个岗位不是一个单纯的技术岗，但对于技术的要求也不低，如果大家有兴趣往这一方面发展的话，一定要做好吃苦的准备。不过苦尽甘来，但你熬过那段岁月，学有所成之时，你一定会为自己感到自豪的。
‘柒’ 优秀数据分析师是怎样的
1、业务至上
不会把什么方法、什么工具挂在嘴边，首先想到的是你的业务模式是什么?你想解决什么业务问题?
2、用数据说话
觉得、以为、估计，大概、可能、也许这些词说的越来越少，业务好不好、产品好不好、活动好不好，用数据说话!
3、对数据负责
开发TMD又搞错了，产品里面点又漏了…这些都不能当作理由了，自己的数据自己负责，会经常全面、多纬度的校验自己的数据。
4、备注要清楚
数据来源是什么，数据的定义是什么，数据的时间范围是什么，喜欢开始各种备注，会站在看报告的人角度，把看报告的人当小白。
5、保持好奇心
好奇心，与生俱来，但时间长、资历老了，很容易被磨灭，我知道、我以为我知道，其实不一定;保持一颗好奇心，扩宽自己的视野，刷新自己的技能，不断拓展你的边界。
6、有备而来
在正式开讲、分享自己的分析报告之前要先做个彻底的熟悉，逻辑、数据、结论和讲的方式来回梳理个几次，心理面默默的Review几次，不会初当初生牛犊不怕虎、一问问题就懵逼不知道回去查一查分析分析。。。不打无准备的仗。
7、 渴望分享
熬夜啃书、闷头项目的方式一去不复返，不再自闭门造车，非常十分的渴望把自己的成果分享给大家，与人交流、拓展自己的思维。
8、不可攻击他人
如1所言，越来越重视业务、越来越看轻技术，不会因为别人使用的是SQL、Excel这些工具就随意攻击他们，因为解决问题才是王道，有时候可能越简单的方式越是有效的，怀着一种平和的心态，海纳百川，有容乃大。
‘捌’ 成为一名优秀的数据分析师需要什么条件
1、对上级：了解数据需求。最核心的是搞清楚领导对数据工作的满意/不满意点。用小本子记下来，交办了多少项事情，紧急程度如何。这样每周汇报完成了多少。慢慢做不等于闷不吭声做，越是见效慢的工种就越得分阶段的、日常的汇报进度。不然，领导看不到进展，就会以为新招一个人来了也没啥起色，就会心生怨念。大部分悲剧都是从这里开始的。
2、对业务部门平级：了解业务背景。业务流程自然要慢慢熟悉，之前发生过哪些重大业务动作要逐步了解。这些和构建分析思路，解答问题有重大关系。暗中观察不同部门对数据的态度，后续合作的时候，可以有针对性的。
3、对技术部门平级：了解数据流程。数据采集-清洗-存储-BI开发-维护，每个环节上都是谁在干，情况如何。要一一整明白。以后大家常在一起干活，关系自然要维护好。
4、对下级（如果有）：先别急着摆官威，先整明白现有的数据需求（报表/专题/BI）种类，用途，日常工作中下级有什么困惑。已经吃过饼的人，才最知道饼的滋味。别被老板画的大饼忽悠了，多听听基层真实情况，可以让自己更好理解形势。
以上~~听起来很怂，可却是比较稳妥的立足方式。也有些小伙很激情，进门就怀着“我为大家带阿尔法狗来啦！”的想法，指望着一进公司就做出超牛逼算法毁天灭地，哦不，改天换地。这种特激进的做法，往往容易惹麻烦。先处理好人际关系，摸清形势再有的放矢。
‘玖’ 如何才能成为一名优秀的数据分析师
现在数据分析相关的证书，除了项目数据分析师之外，就是一些分析工具的考证比如sas，spss。
有一些统计学基础，然后多学多听多问多做，就可以了，我是做数据分析和挖掘的，可以聊聊
‘拾’ 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。