如何快速成为数据分析师

数据分析师是数据师Datician的一种，是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估、预测和决策的专业人员。

一个完整的企业数据分析体系涉及到多个环节：采集、清理、转化、存储、可视化、分析决策等等。

优秀的数据分析师需要将数据分析和业务实际紧密结合，以数据分析报表、数据可视化等方式支持企业的业务决策，涵盖产品、运营、市场、销售、客户支持各个一线部门。

数据分析师必备的四大能力：

1.掌握基本的商业经济常识

掌握宏微观经济学，营销理论，投资基础，战略与风险管理等等知识，这样方便数据分析师今后在在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西，增强数据分析能力。

2.培养对数据的兴趣及敏感度

不是看到一行行的数字就头大，选择直接跳过？还是愿意花些时间研究这些数字背后意味着什么？

3.培养自己良好的表达能力

数据分析师有个天然的优势，能够直接和老板打交道，这就要求你能站在老板的层面来表达。把一堆堆的数据，很好的呈现给业务人员，帮助他们做出正确的决策。

4.培养自己数据分析的专业能力

这个可以借助外力，系统的学习一下数据分析专业能力，拿一个CPDA数据分析师证书，多向数据分析大牛请教学习

数据分析方面的工作必备的工具：

（1）数据分析报告类：Microsoft Office软件等，现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果

（2）专业数据分析软件：Office并不是全部，要想在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如python、datahoop等等

（3）辅助工具：比如思维导图软件，可以很好地帮助我们整理分析思路。

最后：理论知识+软件工具+数据思维=优秀的数据分析师，最后要把这些数据分析能力运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动企业运营、业务管理，真正发挥数据的价值。

一、数据工具
作为一名数据分析师，EXCEL是必须掌握的，EXCEL的图形表达能力够强大，也能提高你的工作效益，如果你能懂HADOOP，那就离大数据更近了。
如果你不想你依赖IT人员获取数据，可以学会SQL，SQL是为统计取数而生的方便工具，图形化的透视方式SQL也能表达的淋漓尽致。
二、分析能力
可以分广度、深度、速度来分析理解
速度：互联网发展快速，明明可以一个月的项目，你却花了两个月，这就是在浪费时间与人力。
广度：每个产品的用户拉新做的好，那么用户留存就会降低，活跃度也会因此降低，所以并不是每个产品都适合一上线就大量拉新，要分析各者之间的关系，保持一个平衡度，这些数据分析在广度上有一定的了解。
深度：有些问题一个人解决不了或者很难，多几个人就可以了，比如说搬砖，十人人搬总会比一个人搬快得多，哪怕不是十倍速度。而有些问题，靠堆人力是没用的。
三、技术能力
作为一名数据分析师，统计学是你的必备基础，然后用高级模型来解决实际业务，学了这些理论知识，你就需要一些工具辅助你，而P和PYTHON是很有名的数据分析工具，而数据分析师是一定跟数据打交道的，而数据都是储存在数据库里面的，所以掌握数据库技术也是必要的。
如果不知道从哪里找资料学习，推荐《统计学》《R IN ACTION》《深入浅出数据分析》这三本书，会对你很有帮助。
四、沟通能力
数据分析贯穿BIT、数据、技术、业务整个链条，通过对产品数据分析的结果从而说服产品和工程方面来改变产品，产生效应。这时候就得展现你的沟通能力了，你能清晰表达并让他们接受，这个过程就靠你自己的语言组织了。实操练习“以上都是理论和工具，但是实践才是出真知，不管是刚接触数据分析的职场人，还是专业学习数据挖掘分析的你，在学习以上内容的同时，多参加一些比赛，学习同领域的专业大神，自己操控一些项目，提升自己的专业能力，积累经验。

用好的数据分析平台，ETHINK可以试试