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大神們常說在火車頭學會了獲取數據，可怎么分析卻真的不太會，小編趕緊求教了公司的資深數據分析師，又整理了一些知名大牛的建議，總結出了數據分析的養成手記，希望大家可以借鑒。

一、不僅是職位，更是一種能力

不過數據分析需不需要一點天賦？答案是：不僅需要一點天賦，還需要天時…地利…人和……

so，你退縮了？

如果你仍然堅定地想要培養這種能力，就往下看看還要做什么。

二、成為數據分析師有哪些要求？

2、常規分析工具的使用，包括數據庫、數據挖掘、統計分析工具，常用辦公軟件（Excel、PPT、思維導圖）等等。

3、對數字敏感，有業務理解能力，能理解業務背后的商業邏輯。因為只有理解了商業問題，才能轉換成數據分析的問題，從而滿足部門的要求。

4、數據報告和數據可視化的能力。數據分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表達”，成效也會大打折扣。

三、數據分析師必備技能和知識

數據分析的四個步驟：數據獲取、數據處理、數據分析、數據呈現。

1、數據獲取

數據獲取雖然對大神們來說已經不是難事，但是把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決卻不那么容易，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，只有界定好問題后，才能準確、有目標地進行數據采集。

推薦書籍：《金字塔原理》、麥肯錫三部曲：麥肯錫意識、工具、方法；

推薦工具：火車采集器、火車瀏覽器等獲取工具，思維導圖工具（Xmind\百度腦圖等）；

2、數據處理

數據的處理需要掌握有效率的工具，除了在火車采集器中的一系列處理外，還需要掌握↓↓↓

Excel及高端技能：日常工作通用，容易掌握，處理10萬級別的數據很輕松。你需要逐步掌握數據處理、查詢、篩選、排序、函數、function，圖表插件等。沒錯，很多、很復雜。所以你也可以選擇學習SQL，熟悉火車采集器的大神一定不陌生，熟練掌握SQL語言，應對數據庫很好上手。對開發技術感興趣、對Excel無感的朋友，可以自行琢磨最適用的數據處理方案。

3、分析數據

分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。

因此，熟練掌握一些統計分析工具不可免：

SPSS系列：老牌的統計分析軟件，SPSS Statistics（偏統計功能、市場研究）、SPSS Modeler（偏數據挖掘），不用編程，易學。

SAS：經典挖掘軟件，需要編程。

R：開源軟件，新流行，對非結構化數據處理效率上更高，需編程。

各類BI工具：

Tableau:可視化工具的鼻祖，對于處理好的數據可作自由的可視化分析，圖表效果驚人

大數據BI工具FineBI:類同Tableau，可在前端做任意維度分析；數據可在前端繼續處理（計算、篩選過濾等），可對接hadoop之類的大數據平臺，數據處理性能較好。    

推薦書籍：

①《誰說菜鳥不會數據分析》系列，入門級書，初學者最適。

②《數據挖掘與數據化運營實戰，思路、方法、技巧與應用》，內容很系統很全面。

③《市場研究定量分析方法與應用》，簡明等編著，中國人民大學出版社。

4、數據可視化呈現

很多數據分析工具已經涵蓋了數據可視化部分，只需要把數據結果進行有效的呈現和演講匯報，可用word\PPT\H5等方式展現。 

四、數據分析師的職業發展

1、數據分析師通常分兩類，技術型分析師和業務型分析師，分工不同，但各有優勢。

技術型分析師是在專門的挖掘團隊里面從事數據挖掘和分析工作的。如果你能在這類專業團隊學習成長，那是幸運的，但進入這類團隊的門檻較高，需要扎實的數據挖掘知識、挖掘工具應用經驗和編程能力。該類分析師更偏向技術線條，未來的職業通道可能走專家的技術路線。技術型分析師的角色包括數據工程師、挖掘工程師、數據科學家、建模工程師、數據架構師、ETL工程師等，這些稱謂都或多或少代表了其工作性質。

業務型分析師是下沉到各業務團隊或者運營部門的數據分析師，成為業務團隊的一員。他們工作是支撐業務運營，包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等。該類型分析師偏向產品和運營，可以轉向做運營和產品。

2、數據分析師的理想行業在互聯網，但條條大道通羅馬，走合適你的路線。

從行業的角度來看：

1）互聯網行業是數據分析應用最廣的行業，因為互聯網數據數量龐大、收集分析和應用都更普遍。其中電商企業，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臺。

2）其次是咨詢公司，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。

3）再次是金融行業，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。

4）最后是電信行業（中國移動、聯通和電信），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。

五、如何系統地去學？

學習方法千萬種，關鍵是找到適合自己的，最好能夠結合你的工作遇到的問題來學習。

有位數據大牛列舉了一個經典的從0到1的入門規劃：

第一周?Excel學習掌握

第二周?數據可視化

第三周?分析思維的訓練

第四周?數據庫學習

第五周?統計知識學習

第六周?業務學習

第七周?Python/R學習

六、你真的喜歡數據分析嗎？

請再次問問自己，是否真的喜歡數據分析，能否忍受處理數據時的寂寞？如果是，那就宜早不宜遲，馬上開始行動吧。

但是凡事講究細水長流，一口吃不下一個胖子，還需要不斷地工作積累和廣泛的閱讀。你一定能夠成為你想成為的人！