数据分析师培训机构告诉你：3分钟教你如何快速成为数据分析师！

近些年，互联网公司对数据分析师岗位的需求越来越多，这不是偶然。

过去十多年，中国互联网行业靠着人口红利和流量红利野蛮生长；而随着流量获取成本不断提高、运营效率的不断下降，这种粗放的经营模式已经不再可行。互联网企业迫切需要通过数据分析来实现精细化运营，降低成本、提高效率；而这对数据分析师也提出了更高的要求。

相信现在有许多小伙伴想要成为数据分析师但不知道从何下手，数据分析师培训机构今天从明确学习目标、确定学习路径、制定学习计划等几个方面来带领大家如何快速成为一名数据分析师。

明确学习目标

数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。那么怎么获得数据呢？首先，我们要知道，获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。

获得了数据以后，才能够进行数据处理工作。获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢？

数据分析师基本上可以分为商业分析师、数据运营、数据产品经理等偏向于依赖业务经验的岗位，也有出数据分析师，数据挖掘工程师等偏向技术的岗位。

确定学习路径

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。要求及对数据敏感，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、有一定的业务理解能力，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。

现在大多工作都需要你拥有逻辑分析能力，尤其是对数据的分析理解。在数据化运营理念深入的今天，BAT这样的大型互联网公司强调全员参与数据化运营，把数据分析当作一种能力在培训，也必定是未来趋势。

制定学习计划

对于数据分析初学者而言，首先要学会使用频率最高的3个工具。

（1）sql

学习写sql是做数据分析师的第一步，对于没有数据库和编程语言基础的人来讲，也并不是一件十分困难的事儿，关键在于你是否能找到一个“好师傅”带你飞，这里的“好师傅”一是指教你写sql的入门书籍，上面会系统的讲解sql的相关知识并且最好有实例教学；二是指在工作中会有前辈教你一些书写sql的良好习惯以及优化代码的方法等等（要知道把功能实现是一码事儿，高效的把功能实现是另一码事儿）。这里附上一本我学习sql的书，需要的人自行认领——《SQL基础教程》MICK 著（人民邮电出版社）。优化sql的方法如有需要，我会再开一篇文章给大家分享。

（2）excel

我认为第二重要的工具是excel，而非R,SAS, SPSS, 作为数据分析师，其实和建模师不同的是，分析师更多的时候是在分析数据，而不是建模，分析数据的时候你总得把数据放到一个文件里边是吧，这个文件就是excel。excel的功能远比我们想象的要强大许多，我见过每天用excel做报表的（还是在大型互联网公司），见过每天写vba处理上百封数据的，见过用excel画出十分精美的图表的，毫不夸张的说，做为一个数据分析师基本每天都要打开关闭几十个excel。那么，怎么把excel用的好呢？我觉得有一下几个模块要学会

第一个是公式，excel常用公式要熟练，网上很多教程，很容易找到。

第二个是数据透视表，因为分析数据的时候经常需要拆分到更细的粒度，所以数据透视表不可或缺。

第三个是图表，excel的图表功能基本已经可以满足一个数据分析师的日常需要了，但是什么数据画什么图，这也是一门学问，比如说想要表达趋势，那最好画线图，如果是想表示各个部分的占比，无需纵向对比，那最好画饼图。（这里如有需要我会再开一篇文章写图表的使用方法）。

（3）统计工具（R or SPSS）

一般情况下数据分析师极少会用到统计软件，但是在一些特殊情况下会有用到。比如有的公司也会要求数据分析师做建模一类的工作（一般这类公司缺少数据挖掘的专业人才），这个时候数据分析师可能首先需要了解一些经典的统计模型（最最常用的是逻辑回归模型），为了快速掌握，其实你大可不必去找一本《机器学习》去死磕书本，而是只要了解这个模型的使用场景、数据处理的方法、使用何种软件实现就可以了，这里可能会要求你有一定的概率统计基础，但就算是没有，你也不必要特别担心，搞清楚模型的输入和输出，最后证明模型真的是有用的，这才是王道。

练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个优秀的数据分析师应该从精进自己做起，不断学习才能够丰富自己的职场道路。

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