Ⅰ 如何成为一名顶级战斗力的数据分析师
一、公软件1）熟练使用excel，Access，Visio等MSOffice公软件，可以制作相关的原型；（MS即microsoft微软，MSOffice是微软提供的系列软件，Word，Excel，PowerPoint，Access，OutLook，Publisher，InfoPath这7个公软件中，常用的是前4个。）2）重点掌握EXCEL表，会使用高级功能，能快速制作报表，熟练使用EXCELVBA；二、数据分析软件及方法1）熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件，熟悉各种网站分析软件的应用，如GoogleAnalytics、网络统计、Omniture等；2）具备相关数据分析软件的使用经验SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……3）至少精通使用IBMIntelligentMiner、SASEnterpriseMiner、SPSSClementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常见数据挖掘软件中的一个进行数据挖掘的开发工作；4）熟练使用至少一种网站流量分析工具（GoogleAnalytics、Webtrends、网络统计等），并掌握分析工具的部署、配置优化和权限管理；5）精通一种或多种数据挖掘算法（如聚类、回归、决策树等）；6）熟悉维基编辑者优先；7）使用软件的要求；（7.1）掌握数据分析、挖掘方法，具备使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具处理和分析较大量级数据的能力；（7.2）能够综合使用各种数理统计、数据分析、制表绘图等软件进行图表、图像以及文字处理；（7.3）掌握常用的数据统计、分析方法，有敏锐的洞察力和数据感觉，优秀的数据分析能力；（7.4）能够综合使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘、制表绘图等软件进行具有基本数据美感的图表、图像以及文字处理。三、数据库语言1）熟悉Linux操作系统及至少一种脚本语言(Shell/Perl/Python)；2）熟练掌握C/C++/Java中的一种，有分布式平台（如Hadoop）开发经验者优先；3）熟悉数据库原理及SQL基本操作；（3.1）了解Mysql，postgresql，sqlserver等数据库原理，熟悉SQL，具备很强的学习能力，写过程序，会perl，python等脚本语言者优先；（3.2）熟练应用mysql的select，update等sql语句；4）熟悉sqlserver或其他主流数据库，熟悉olap原理；5）熟悉Oracle或其他大型数据库。四、思维能力等方面1）具备良好的行业分析、判断能力、及文字表达能力；2）沟通、协调能力强，有较高的数据敏感性及分析报告写作能力；3）理解网站运营的常识，能从问题中引申出解决方案，提供设计改进建议；4）具有良好经济学、统计学及相关领域的理论基础，熟悉数理统计、数据分析或市场研究的工作方法，具有较强的数据分析能力；5）熟悉数据分析与数理统计理论，具有相关课程研修经历。五、其他要求1）较强的英文听说读写能力，英语6级以上；2）文笔良好；3）了解seo,sem优先；4）知识要求：同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文名称；具备互联网产品设计知识；5）具有深厚的数据分析、数据挖掘理论知识，深入了解相关技术；能熟练使用至少一种统计分析或数据挖掘工具。
Ⅱ 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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