1. 如何才能快速成為一名數據分析師
如何快速成為數據分析師？不建議急於求成，所謂快速僅僅是入門而已，想要真正成為數據分析師恐怕需要到實際工作戚銀中去歷練。下面給出一些建議。
數據分析師需要的技能大致有這些：Excel、SQL、統計學及SPSS、Python/R等。
建議從Excel開始，因為Excel是使用最多，也是最強大的數據分析工具，入門簡單，因為大部分人都接觸過Excel。
Excel
Excel分為四塊：公式+技巧+數據透視表+圖表。
先從Excel公式開始，通過公式感受Excel的強大與神奇。Excel常用公式分為5類，。
接下來需要學習一些常用的快捷鍵和技巧，這樣可以提高學習效率，對於以後的工作也大有益處。
Excel數據透視表可以讓我們不用寫任何公式就可以輕松實現對數據的分類統計、匯總等。
古人雲，一圖勝萬言，通過圖表來展示數據會更形象，也更高效。
關於Excel的教程可以看下我的專欄：Excel數據分析108講
MySQL
數據分析師跟數據打交道，而數據存儲在資料庫中，所以懂點SQL知識也是必須的，用得最多的資料庫是MySQL資料庫，作為數據分析師需要掌握的SQL知識。
統計學
統計學是數據分析師的理論基礎，只有具備扎實的理論基礎，才能在數據分析這條路上走得更遠。
SPSS
SPSS是一個很常用的數據分析褲爛工具，提供了非常友好的胡仔漏圖形操作界面，當然，學習SPSS需要建立在統計學的基礎上。
說明：後面的部分跟統計學幾乎一樣，因為SPSS是一個去實現統計學理論的工具。
如今這個時代，少兒都開始學編程了，作為數據分析師，懂點編程也是必須的，因為解決數據挖掘問題需要用機器學習演算法。數據分析中主流的編程語言有兩種：Python和R。先說說Python。
Python
對於Python，需要掌握的知識有這些：Python基礎、Numpy、pandas、matplotlib、Python機器學習等。
1、Python基礎
2、Python三大件：Numpy、pandas和matplotlib
3、Python機器學習
R語言
對於R，需要掌握的知識有這些：R語言基礎、R數據可視化、數據預處理包、R統計分析、R機器學習等。
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2. 怎麼做好數據分析師
不同層次的數據分析師，在力所能及的范圍內做到最好，即為優秀：
初級：提出一個業務問題，可以用數據進行回答，並能保證合理的數據結構、與業務的關聯度，以及，數據是對的。
中級：有能力獨立完成高質量的數據分析報告，如產品規劃、市場活動等，可以cover住從前期規劃到中期細節完善再到後期評價分析的整個過程。
高級： 獨當一面的分析師，可以負責一個子產品(一組模塊)級別的項目，帶領一個團隊來全面解決問題，把控手下數據分析師的工作質量。技術方面，能掌控數據分析的 整個過程，對數據採集、埋點、造型、進入數據倉庫的清洗有良好的手段。可以回答數據能夠回答的任何問題。
3. 如何跟導師說自己的數據分析不行
建議數據分析師在執行之前，先進行合理的溝通，指出數據需求本身的不當之處。
畢竟很難緩洞碰到非常完美的需求方。我認為此時數據分析師應該敬悄多一些包容和理解，多站在對方的角度看問題，自己先學會預判，擾稿枯然後再幫助對方學會預判，為對方排憂解難。
4. 基金損失客戶如何安慰
1、總結行情。幫助客戶總結行情做錯在哪裡。比如是出了某個數據，讓行情大漲大跌，或者說分析師喊單不對，還是說下的重了，這個要幫助客戶總結一下，這樣人家如果知道錯在哪裡，下次會更加註意；
2、感同身受逗鄭。可以舉例之前自己炒股票虧損的經歷。虧損比他多的經歷。客戶一聽，覺得你比他虧得多，心裡就平衡一些耐笑，因為大多數時候，人是喜歡攀比的。
3、多一些平時的關懷，與客戶培養好感情。同時打好預防針。因行情波動不定，在他開單前每次要跟他說好風險。這樣人家反而會感激你。
最後要奉勸你的是，現貨因為採用保證金制度，風險巨大，客戶開發不容易，而且基金有頭昌指含寸，很多交易商都是為了刷客戶頭寸巴不得一入金就讓他虧完。你自己要把握一個度，切不可為了刷客戶頭寸而不擇手段。不管你自己拿不拿頭寸。
5. 如何成為合格的數據分析師
1. Excel
提到Excel大家都不陌生，很多小白非常喜歡用Excel來進行數據分析。即使是專業的分析人員，他們也會使用Excel處理聚合數據。
2. SQL語言
SQL(結構化查詢語言)是一種用於處理和檢索關系資料庫中存儲的數據的計算機語言，是關系資料庫管理系統的標准語言。它具備很多優點，例如：
(1)速度快。輸入你要進行的操作，僅需幾秒，操作就能完成。
(2)不需要你具備很強的編程能力。
(3)語言簡單易學。
3. 可視化工具
將數據可視化可以讓人更加理解數據。人類都是視覺動物，圖形往往比密密麻麻的文字更易於理解。
4. Python
Tableau、FineBI這一類的可視化工具，的確可以自動生成報告。但是，如果想要進行更深入的探索，你需要學習Python來進行數據挖掘。
Python是一種面向對象的高級編程語言，主要用於Web以及應用程序的開發。Python擁有圖形和可視化工具、以及擴展的分析工具包，能夠更好地幫助我們進行數據分析。
5. SAS
SAS(統計分析軟體)是一套模塊化的大型集成應用軟體系統。它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等等。因此，SAS能夠對數據進行深層次的挖掘和分析。
6. Alteryx
Alteryx是一種自助服務分析工具。用戶可以快速混合和准備數據，即便沒有任何編程能力的人，也可以在Alteryx中構建數據工作流。同時，Alteryx的運行速度也非常快。使用拖放式工作流程和數據清理技術，僅需幾分鍾，你就能得到輸出結果。
關於如何成為合格的數據分析師，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。