1. 如何才能快速成为一名数据分析师
如何快速成为数据分析师？不建议急于求成，所谓快速仅仅是入门而已，想要真正成为数据分析师恐怕需要到实际工作戚银中去历练。下面给出一些建议。
数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。
建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。
Excel
Excel分为四块：公式+技巧+数据透视表+图表。
先从Excel公式开始，通过公式感受Excel的强大与神奇。Excel常用公式分为5类，。
接下来需要学习一些常用的快捷键和技巧，这样可以提高学习效率，对于以后的工作也大有益处。
Excel数据透视表可以让我们不用写任何公式就可以轻松实现对数据的分类统计、汇总等。
古人云，一图胜万言，通过图表来展示数据会更形象，也更高效。
关于Excel的教程可以看下我的专栏：Excel数据分析108讲
MySQL
数据分析师跟数据打交道，而数据存储在数据库中，所以懂点SQL知识也是必须的，用得最多的数据库是MySQL数据库，作为数据分析师需要掌握的SQL知识。
统计学
统计学是数据分析师的理论基础，只有具备扎实的理论基础，才能在数据分析这条路上走得更远。
SPSS
SPSS是一个很常用的数据分析裤烂工具，提供了非常友好的胡仔漏图形操作界面，当然，学习SPSS需要建立在统计学的基础上。
说明：后面的部分跟统计学几乎一样，因为SPSS是一个去实现统计学理论的工具。
如今这个时代，少儿都开始学编程了，作为数据分析师，懂点编程也是必须的，因为解决数据挖掘问题需要用机器学习算法。数据分析中主流的编程语言有两种：Python和R。先说说Python。
Python
对于Python，需要掌握的知识有这些：Python基础、Numpy、pandas、matplotlib、Python机器学习等。
1、Python基础
2、Python三大件：Numpy、pandas和matplotlib
3、Python机器学习
R语言
对于R，需要掌握的知识有这些：R语言基础、R数据可视化、数据预处理包、R统计分析、R机器学习等。
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2. 怎么做好数据分析师
不同层次的数据分析师，在力所能及的范围内做到最好，即为优秀：
初级：提出一个业务问题，可以用数据进行回答，并能保证合理的数据结构、与业务的关联度，以及，数据是对的。
中级：有能力独立完成高质量的数据分析报告，如产品规划、市场活动等，可以cover住从前期规划到中期细节完善再到后期评价分析的整个过程。
高级： 独当一面的分析师，可以负责一个子产品(一组模块)级别的项目，带领一个团队来全面解决问题，把控手下数据分析师的工作质量。技术方面，能掌控数据分析的 整个过程，对数据采集、埋点、造型、进入数据仓库的清洗有良好的手段。可以回答数据能够回答的任何问题。
3. 如何跟导师说自己的数据分析不行
建议数据分析师在执行之前，先进行合理的沟通，指出数据需求本身的不当之处。
毕竟很难缓洞碰到非常完美的需求方。我认为此时数据分析师应该敬悄多一些包容和理解，多站在对方的角度看问题，自己先学会预判，扰稿枯然后再帮助对方学会预判，为对方排忧解难。
4. 基金损失客户如何安慰
1、总结行情。帮助客户总结行情做错在哪里。比如是出了某个数据，让行情大涨大跌，或者说分析师喊单不对，还是说下的重了，这个要帮助客户总结一下，这样人家如果知道错在哪里，下次会更加注意；
2、感同身受逗郑。可以举例之前自己炒股票亏损的经历。亏损比他多的经历。客户一听，觉得你比他亏得多，心里就平衡一些耐笑，因为大多数时候，人是喜欢攀比的。
3、多一些平时的关怀，与客户培养好感情。同时打好预防针。因行情波动不定，在他开单前每次要跟他说好风险。这样人家反而会感激你。
最后要奉劝你的是，现货因为采用保证金制度，风险巨大，客户开发不容易，而且基金有头昌指含寸，很多交易商都是为了刷客户头寸巴不得一入金就让他亏完。你自己要把握一个度，切不可为了刷客户头寸而不择手段。不管你自己拿不拿头寸。
5. 如何成为合格的数据分析师
1. Excel
提到Excel大家都不陌生，很多小白非常喜欢用Excel来进行数据分析。即使是专业的分析人员，他们也会使用Excel处理聚合数据。
2. SQL语言
SQL(结构化查询语言)是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言，是关系数据库管理系统的标准语言。它具备很多优点，例如：
(1)速度快。输入你要进行的操作，仅需几秒，操作就能完成。
(2)不需要你具备很强的编程能力。
(3)语言简单易学。
3. 可视化工具
将数据可视化可以让人更加理解数据。人类都是视觉动物，图形往往比密密麻麻的文字更易于理解。
4. Python
Tableau、FineBI这一类的可视化工具，的确可以自动生成报告。但是，如果想要进行更深入的探索，你需要学习Python来进行数据挖掘。
Python是一种面向对象的高级编程语言，主要用于Web以及应用程序的开发。Python拥有图形和可视化工具、以及扩展的分析工具包，能够更好地帮助我们进行数据分析。
5. SAS
SAS(统计分析软件)是一套模块化的大型集成应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。因此，SAS能够对数据进行深层次的挖掘和分析。
6. Alteryx
Alteryx是一种自助服务分析工具。用户可以快速混合和准备数据，即便没有任何编程能力的人，也可以在Alteryx中构建数据工作流。同时，Alteryx的运行速度也非常快。使用拖放式工作流程和数据清理技术，仅需几分钟，你就能得到输出结果。
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