数据分析师怎么入门？

1. 数据分析师怎么入门？

总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识。
3、学习数据分析工具，如sas、spss，甚至excel也可以（数据分析模块的功能很强大）
切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。
4、目前还没有什么专业的认证。不过可以考试统计类的资格认证，有利于找工作。

2. 怎么入门数据分析师

不知道大家是怎么理解入门，我理解的入门就是能达到企业的招聘目标，简单粗暴来讲就是技能方面能通过面试，那么是怎么安排课程呢，九道门的数据分析课程一般是分四个阶段：
第一阶段：主要工具的使用，包括Python，sql，数据清洗、数据可视化等内容，但要注意的是，这一定不是重点也不是要用很久学习的东西，而是要从实际工作的⻆度出发重点学习工具中最有用的东⻄，划清重点。
第二阶段：通过商业知识的学习建立商业知识架构，同时也注意培养分析思维。
第三阶段：将数据分析与企业经营问题相结合，通过项目和案例了解企业真实的经营问题。这个阶段会学习人工智能方面的知识，数据建模、算法等相关内容。
第四阶段：做企业的真实数据分析项目

3. 数据分析师怎么入门？

可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求，进行自我对照，即可知道需要做哪些准备。
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

4. 数据分析师如何入门？

第一，对于数据分析这个行业你能够有一定程度的了解。这些了解包括数据分析师的主要工作大概是在做什么，数据分析在哪些行业是比较的热门的，哪些公司能够用到数据分析这种在外行人看来比较高大上的东西等。其中有一个比较重要的一点就是，你自己应该想想为什么要加入这个行业。如果说是因为这个行业对你有着深深地吸引力，那么你接下来的学习就会变得非常的有效率了。
第二，就是明白数据分析师应该具备哪些最基本的业务知识。任何一个行业都有着与自己本行业相关的一些知识，数据分析也是毫不例外的。要想吃这行的这碗饭，那么你应该也必须了解一些要去学习哪些知识，要具备什么样的专业素养。一般来说，数据分析行业是统计专业的天下，就要求你有着一些统计背景是最好不过得了，像学习概率论与统计，多元统计分析，统计学，数据思维等一些理论上的知识。

第三，了解数据分析所要使用的工具（软件）。在互联网时代，数据分析肯定是离不开计算机，离不开互联网的。基于互联网的大前提下，数据分析应该结合哪些软件才行。如果说是一个高级数据分析师的话，那么就要学习R语言这样的统计软件，能够具备一定的编程基础。而且学习R并不是一朝一夕的事情，R语言的学习包含着很多个部分，往往我们要从事的数据分析只需要R语言中的其中一个主要的模块，那么就需要去了解一下对哪个模块比较的感兴趣，或者说在你以后的工作中能够用到。
最后，学习了理论上的知识，也具备了一定的软件使用技巧。接下来就应该能够去公司里面实践一番。实践方面和理论上的学习是有着一定的出处的，有可能自己所学习的部分并不适合在这个公司进行工作，那么就需要我们能够找到让我们所学的知识有用武之地的地方，在这个过程中，要不断的完善我们的专业技能，这样才能算是慢慢的变成一个有经验的数据分析师。

5. 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。
关注大数据观察网（微信公众号：shuju_net）了解更多精彩资讯
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！

6. 数据分析师怎么入门

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，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，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。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。

3、懂分析。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、漏斗图分析法、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、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具。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，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、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。

7. 数据分析师的成长阶段？

数据分析师的成长阶段分为四个阶段，分别如下：第一阶段叫数据专员,是一般岗位。基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以胜任了。第二阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的所掌握的技能。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。第三阶段叫数据分析师。统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT和excel一定要熟练运用。有了这些技能，能应付大多数传统公司业务和互联网业务。第四阶段是分裂。数据分析师（数据科学家）、BI等：这部分一般是精进统计学，熟悉业务，机器学习会使用（调参+选模型+优化），取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。关于数据分析师成长面临的阶段可以到CDA数据分析认证中心了解一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

8. 数据分析师需要的技能

数据分析师需要的技能是懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂设计。
1、懂业务
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，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，没有太大的使用价值。

2、懂管理
一方面是搭建数据分析框架的要求，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。

3、懂分析
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。

4、懂工具
指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、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。

数据分析师的考试等级
CDA数据分析师协会授权国内人大经济论坛举办的“CDA数据分析师等级认证考试”。该考试分为LevelⅠⅡⅢ三个等级，一年两次考试，由CDA数据分析师协会颁发证书。