掌握这4点!快速成为一名数据分析师

1. 掌握这4点!快速成为一名数据分析师

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
当我们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。所谓心思缜密，滴水不漏，没有思考逻辑，就没有分析思维。我们培养思考能力，可以通过跨领域的知识来带给我们不同的思维方式和问题的角度;另外也要养成爱思考的习惯。“学而不思则罔，思而不学则殆”，思考本身就是一种实践，将你所学的知识更系统和深入。
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。再沟通中，我们不要固执己见，要采取他人的意见，尤其是智者的意见，可以帮我们降低犯错率，提高分析正确率，这样我们的分析才会更有说服力。
技术能力
我们自己了解到的，相关技术像Excel，MySql，Python，SPSS等这些工具。我们如果刚刚步入数据分析工作，其实Excel就已经足够了。如果我们想更深层次的掌握，可以学习Python，R，SPSS等这些。他们提供的强大的挖掘功能和图形能力。尤其是R，Python引用他们的库非常方便，而已技术也很成熟。
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2. 3.数据分析师成长之路&商业分析师

3. 深入浅出数据分析师

深入浅出数据分析师_数据分析师培训
今天飞机回程途中，遇到位北海道银行来中国出差的女生；途中聊起了各自的职业；一直聊到北京，全程让我很苦恼的是数据分析、数据分析师这些玩意如何很容易的介绍给她；
比如说她，是银行的一名普通职员，每天的任务是结算、结汇，从早到晚都在跟数据打交道；因为只用整理好的数据，所以自然不在乎也不注意，数据是如何来的；整个总结下来是，用数据的人不知道数据哪里来的，做数据的人不知道数据有什么用处；回忆了下，这还真是一个普遍的现象；
这个问题造成的后果就是，开数据会经常打架，A业务线给出的数据说xx 指标提升了，B业务给出的刚好是另外一种结论，指标在下降；等讨论完毕数据口径，会议结束，大家都感到无力。各人不禁感叹，这个会又白开了；脑袋一拍，目标就来，各种活动方案的目标基本是上拍脑袋，直接10-20倍，各自又忙活一阵子； 数据快到我碗里来，昨天要的数据需求好了吗？明天老板开会，给几个数据吧；某某DLU指标掉了，看是不是数据有问题；今天push，明天Push，push ctr嗷嗷的高，同一拨用户群嗷嗷的高，用户投诉还不断；
既然业务上有这么多的问题，数据分析师是具体的解决什么样的问题呢？
Sample：1.回答发生了什么？频率是多少？为什么会发生？2.具体的业务问题是什么？3.现在应该采取什么样的行动？4.未来的趋势是什么？是否错过了机会？哪些问题（路子）是错误的、正确的，把错误的去掉，只留下正确的； 
数据只有结合了业务才是有价值的，数据体现可以用四个字词概括，看数据、用数据、依赖数据、数据变现。稍微详细解释如下：
看数据， 能然让业务准确、及时、完整的看到数据， 落地是在报表、取数等；
用数据， 业务上通过数据做出决策  ，落地是异常监控/专题分析；
依赖数据，数据嵌入到业务的日常流程中，通过数据挖掘高价值信息推进业务，落地点在数据产品，数据挖掘产品；
数据变现，利用数据来赚钱了，落地点可在外部数据平台，数据产品上； 
在这整个环节中”数据分析师“是做什么呢？我们从分析师的日常工作来分析看，临时需求、报表、数据分析与模型、数据产品，数据挖掘这几个角度来聊一下；
临时需求不必说了，就是解决业务的一次性，临时的数据需求；报表呢，是根据业务的需要，对于常规且定期查看与分析的数据，形成report；
数据分析与模型，与业务一起沟通，分析业务上的各种问题，提供一些业务上的建议与取舍，根据业务需要搞一些挖掘模型等；
数据产品，是通过可视化的方式解决一些结构化（固化）业务问题；把数据分析模型、分析思路与数据结合、面向定向业务提供分析产品；
数据挖掘，数据直接作用到业务上，比如作弊用户、标签推荐、用户行为的定向引导；
以上列举的这几类，前两类是实现看数据的，后三类是挖掘数据价值的；   
数据分析师在工作时，在寻求答案的过程中，有一个很重要的衔接点，就是思考。很多时候，分析师会受到固有问题的影响，如果不去变通，不懂得如何去提炼核心的话，就会产生思考的盲点，就注定问不出一些非常关键的问题；有时答案不重要，思考的角度才是很重要；比如在搞临时需求时，不要把临时需求当成一个取数的工作，学会梳理，学会管理；通过思考，可以发现很多业务上的问题；  了解业务，熟悉业务流程，总结与沉淀自己对业务的理解，知道行业的发展，才能提高自己；
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4. 走在数据分析师的成长道路上

走在数据分析师的成长道路上
大数据时代纵观全球,数据分析行业已发展到什么阶段？我国数据分析行业又占什么样的地位？

我们不妨从政策的角度来感受下：
在美国，奥巴马ZF推出 “大数据的研究和发展计划” ，承诺为此投资超2亿美元在英国，ZF宣布投资1.89亿英镑推进大数据和节能计算在法国，ZF在列出了五项将会大力支持的战略性高新技术，将投入1150万欧元进行支持，而“大数据”就是其中一项在印度，全国软件与服务企业协会预计印度大数据行业规模在3年内将达到12亿美元…在我国，第一大数据产业园——西咸新区，将坐落于陕西从教育上看，哥伦比亚、斯坦福、纽约大学、乔治梅森大学、印第安纳大学、加州大学等，建立了十几个不同名字的数据科学的学位或证书课程国内中国人民大学即将成立全国首个数据分析专业2013年，是我国数据分析行业发展的第十年，十年来，数据分析应用于通信，金融，医疗，互联网，ZF部门等各个领域。在国外，数据分析行业已趋于成熟，“大数据”也被融入教育体系和国家战略层面。我国数据分析行业正在和国际接轨，数据分析服务的需求量也越来越多，行业发展前景非常可观。数据分析行业的崛起催生了数据分析人才的需求日趋迫切。据介绍，在未来三年内还有至少6万岗位的空缺。 而问题是需求虽增多但供给却不容乐观，行业不够成熟目前国内数据分析师没有一个广泛的识别没有认证的职业资格没有规范的行业标准没有系统的专业培训…我们还有很长的路要走，但是机会已经摆在眼前。随着“大数据”热潮引进，或许我们正处于数据分析行业一个转折的年代，是停是走或是飞奔，也许由我们每个人来决定。没错，
没有识别，我们总结设置岗位级别没有课程，我们潜心研发专业课程没有标准，我们树立规范行业标准没有培训，我们提供贴心培训服务为的是这条路能走的更好，为的更是将机会给有所准备的人。
那么，要想成为一名合格的数据分析师，究竟应该掌握什么样的知识和技能呢？究竟应该有一个什么样的学习规划呢？其实，无论你是菜鸟还是门外汉，任何人都可以成为一个合格的数据分析师。以上是小编为大家分享的关于走在数据分析师的成长道路上的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

5. 4.数据分析师成长之路&热门行业商业分析师

4.数据分析师成长之路&热门行业商业分析师

6. 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。

7. 数据分析师进步之路怎么走？

数据分析师不仅仅是技术专家，也是能够影响公司运营的人。基于自己的经验，刘认为数据分析师的晋升途径有以下几种:
1、数据分析师进步之路——成为一名拥有强大数据技能的产品经理
产品经理的工作非常全面，不仅考验创造力和创新能力，还需要深入研究用户行为和产品逻辑。经验丰富的数据分析师往往有广阔的视野，往往从宏观的角度思考内部联系。
好的数据分析师对产品有良好的感觉。通过认可产品经理强大的数据分析能力，培养产品经理优越的思维方式，一个对数据敏感的产品经理很容易脱颖而出。
2、数据分析师进步之路——成为数据指导业务运营副总裁
数据分析师通常需要挖掘数据背后的信息，回答有关市场如何运作的问题，指导高管做出商业决策，并进行准确的数据挖掘或广告活动。事实上，这就是为什么越来越多有大数据需求的公司正在招聘数据分析师的原因。
在心理学、经济学和统计学的支持下，数据分析师有潜力使用普通操作人员无法使用的工具进行幕后工作。
3、数据分析师进步之路——成为管理或战略
事实上，除了公司的高层，数据分析师是唯一从高层看到全局的人。互联网公司几乎所有的工作都可以直观地反映在数据中。
较强的分析和批判性思维能力使数据分析师具有敏锐的眼光。深入参与公司的管理和业务实践，成为计划者甚至决策者，这些都是数据分析师可以发起的反击。
4、数据分析师进步之路——成为一个知识渊博的数据科学家
随着业务的增长，越来越多的行业需要能够处理数据的专家。互联网+正在向广告、量化金融等领域渗透。数据分析师应该保持开放的心态，更多地了解他们视野之外的领域。他们应该成为兼具技术和业务知识的专家。
互联网行业的优势在于，与其他行业相比，该行业的企业可以收集全面的数据，并将其用于研究和应用。数据分析师站在数据的顶端，有更多的机会参与业务。在这些数字背后，每一个清醒的分析师都可能成长为一家互联网公司的核心。
数据分析师永远不应该把自己仅仅看作技术人员。与数据库、统计、业务理解流程等硬技能、严谨的工作态度、良好的沟通能力、快速的学习能力以及随时随地的好奇心相比，这四大软实力是数据分析师突破自我的决定性因素。
刘浦成在互联网行业工作多年，有着特殊的经历:
数据分析师不只是站在岸边看他们的同事游泳。半年不了解业务的数据分析师不在这个领域。从技术人员到公司的核心，数据分析师都需要以开放的好奇心不断突破知识的边界。
数据分析师进步之路是什么?原来这才是别人的超过你的原因，数据分析师有一个宝库。作为滴滴出行数据分析团队的负责人，刘发现了数据分析师制胜的秘诀:远见。数据分析提供了一种可能性，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本文其他文章进行学习。

8. 干货分享：数据分析师养成记

七大姑：数据分析师？是分析什么？
你：有数据的地方就需要我们来分析
八大姨：是软件编程么？
你：不是，不太会
七大姑：属于管理层？
你：还达不到...那个级别
八大姨：那属于市场？
你：不是，只是辅助决策
七大姑：辅助决策，那是老板助理？
你：也不是……
八大姨：那你到底在做什么啊？
你：……您渴了吧，我给您加杯茶
刚入门数据分析的你是不是也经常被身边的人所质疑？不要心急，N年以后，就可以淡定的告诉他们“数据分析师，就是掌管公司大到资金如何分配，小到几点适合吃饭，都由我说了算”，不过你首先要成为一名合格的老司机。
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大神们常说在火车头学会了获取数据，可怎么分析却真的不太会，小编赶紧求教了公司的资深数据分析师，又整理了一些知名大牛的建议，总结出了数据分析的养成手记，希望大家可以借鉴。
一、不仅是职位，更是一种能力
不过数据分析需不需要一点天赋？答案是：不仅需要一点天赋，还需要天时…地利…人和……

so，你退缩了？
如果你仍然坚定地想要培养这种能力，就往下看看还要做什么。
二、成为数据分析师有哪些要求？
1、理论知识要宽泛，涉及数学、市场和技术，包括统计知识、市场研究、模型原理等。
2、常规分析工具的使用，包括数据库、数据挖掘、统计分析工具，常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）等等。
3、对数字敏感，有业务理解能力，能理解业务背后的商业逻辑。因为只有理解了商业问题，才能转换成数据分析的问题，从而满足部门的要求。
4、数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表达”，成效也会大打折扣。
三、数据分析师必备技能和知识
数据分析师的必备技能贯穿在数据分析整个流程线：
数据分析的四个步骤：数据获取、数据处理、数据分析、数据呈现。
1、数据获取
数据获取虽然对大神们来说已经不是难事，但是把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决却不那么容易，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，只有界定好问题后，才能准确、有目标地进行数据采集。
推荐书籍：《金字塔原理》、麦肯锡三部曲：麦肯锡意识、工具、方法；
推荐工具：火车采集器、火车浏览器等获取工具，思维导图工具（Xmind\百度脑图等）；
2、数据处理
数据的处理需要掌握有效率的工具，除了在火车采集器中的一系列处理外，还需要掌握↓↓↓
Excel及高端技能：日常工作通用，容易掌握，处理10万级别的数据很轻松。你需要逐步掌握数据处理、查询、筛选、排序、函数、function，图表插件等。没错，很多、很复杂。所以你也可以选择学习SQL，熟悉火车采集器的大神一定不陌生，熟练掌握SQL语言，应对数据库很好上手。对开发技术感兴趣、对Excel无感的朋友，可以自行琢磨最适用的数据处理方案。
3、分析数据
分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。
因此，熟练掌握一些统计分析工具不可免：
SPSS系列：老牌的统计分析软件，SPSS Statistics（偏统计功能、市场研究）、SPSS Modeler（偏数据挖掘），不用编程，易学。
SAS：经典挖掘软件，需要编程。
R：开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。
各类BI工具：
Tableau:可视化工具的鼻祖，对于处理好的数据可作自由的可视化分析，图表效果惊人
大数据BI工具FineBI:类同Tableau，可在前端做任意维度分析；数据可在前端继续处理（计算、筛选过滤等），可对接hadoop之类的大数据平台，数据处理性能较好。
推荐书籍：
①《谁说菜鸟不会数据分析》系列，入门级书，初学者最适。
②《数据挖掘与数据化运营实战，思路、方法、技巧与应用》，内容很系统很全面。
③《市场研究定量分析方法与应用》，简明等编着，中国人民大学出版社。
4、数据可视化呈现
很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分，只需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报，可用word\PPT\H5等方式展现。
四、数据分析师的职业发展
1、数据分析师通常分两类，技术型分析师和业务型分析师，分工不同，但各有优势。
技术型分析师是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果你能在这类专业团队学习成长，那是幸运的，但进入这类团队的门槛较高，需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。该类分析师更偏向技术线条，未来的职业通道可能走专家的技术路线。技术型分析师的角色包括数据工程师、挖掘工程师、数据科学家、建模工程师、数据架构师、ETL工程师等，这些称谓都或多或少代表了其工作性质。
业务型分析师是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师，成为业务团队的一员。他们工作是支撑业务运营，包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型分析师偏向产品和运营，可以转向做运营和产品。
2、数据分析师的理想行业在互联网，但条条大道通罗马，走合适你的路线。
从行业的角度来看：
1）互联网行业是数据分析应用最广的行业，因为互联网数据数量庞大、收集分析和应用都更普遍。其中电商企业，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。
2）其次是咨询公司，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。
3）再次是金融行业，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。
4）最后是电信行业（中国移动、联通和电信），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。
五、如何系统地去学？
?学习方法千万种，关键是找到适合自己的，最好能够结合你的工作遇到的问题来学习。
有位数据大牛列举了一个经典的从0到1的入门规划：
第一周?Excel学习掌握
第二周?数据可视化
第三周?分析思维的训练
第四周?数据库学习
第五周?统计知识学习
第六周?业务学习
第七周?Python/R学习
六、你真的喜欢数据分析吗？
请再次问问自己，是否真的喜欢数据分析，能否忍受处理数据时的寂寞？如果是，那就宜早不宜迟，马上开始行动吧。
但是凡事讲究细水长流，一口吃不下一个胖子，还需要不断地工作积累和广泛的阅读。你一定能够成为你想成为的人！