优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的SQL基础，熟练使用Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
想要当数据分析师，要掌握相应的信息技术和常用的数理统计知识。
信息技术:，excel、SPSS、SAS等数据分析软件平台的操作，数据库查询SQL，编程语言VBA或python。
数理统计知识:统计学知识、和简单的线性代数的矩阵行列思维和运算知识。
数据分析的目的是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。比如：企业的高管希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制定合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能够完成。简单的说，就是对数据进行分析，比较专业的说法是，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，未提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析包含“数据”和“分析”两个方面一方面包括加工和整理数据，另一方面也包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。数据分析的成果通常以分析报告的形式呈现。对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可。
学数据科学，上cda.cn
数据分析需要学习excel、sql、powerbi、spss、r、python、tableau等，在cda数据科学研究院学习的软件应用
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，PythonorR
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
学数据科学，上cda.cn
我觉得的有如下几点：
首先、数据分析需要具备多方面的理论基础，比如基本的数据分析知识：统计、概率论、数据挖掘基础理论等；基本的商业意识：营销理论、战略规划等；数据处理知识：数据库、数据结构等。但是对于小白而言，这实在是信息量太大了，所以在入门的阶段，能清晰地知道数据分析能解决什么问题、需要什么方法论、需要掌握什么基本技术及原理足够。入门的小白懂得常规知识并能找到基础的工作是此阶段的目标。
其次，作为新手，首先推荐学习Excel+PPT，Excel的强大无需多说了，小规模的数据处理、分析、展示都可以搞定，但对于大规模的数据处理而言，Sql是必备的取数手段，没有数据源就等于是无源之水，所以数据查询和处理能力一定要具备。数据分析师很多时候的产出是分析报告，所以，PPT的展示能力就格外重要，如何将你的结论简洁直观的传达，是必备的能力。
对于入门数据分析小白书工具推荐：Excel+PPT，有能力：+SQL。
最后、优秀的数据分析人员一定是主动发现问题、解决问题并扛得住压力的。人生是漫长而持续的过程，不必太计较眼前的得与失，如果方向对，慢点也是快。（其实加入一些数据分析的专业社群也是一个不错的入门法子）
需要精通EXCEL和数据库操作统筹规划能力
分享我的经历：第一份实习经验是数据运营助理，如何找到第一份数据分析工作十分重要，首先应该分为两个类别进行发展，一部分为工具技能的使用，另外一部分是业务知识的掌握，第一份工作是关于二手奢侈品电商平台的运营助理工作，和数据分析关系不大，我如何找到工作的情况分享一下！关于业务知识方面：面试中常常被问到项目怎么实施或者具体的流程，应该对项目的流程以及北极星指标进行跟踪，以实习为例，电商销售关注的GMVGrossMerchandiseVolume，一般对外都会说该指标，面试会问到很多关于该指标下降或者说上升要如何去回答呢？挖的坑，后续会填上，真实情况会对GMV进行拆解，通常GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额。需要再对指标进行拆解，之后对各分项进行拆分，金额=数量*单价，这样解释具体怎么操作的时候就可以解释清楚。关于技能方面的介绍：我当时实习用的最多的Excel，但是数据分析要求需要Sql、Python、Tableau/Powerbi这多方面又难以一时补足，我的建议是稳扎稳打，个人认为关系重要程度划分首先Sql/Excel&;Python&;Tableau，这个部分不同企业要求的不同，业务场景的不同所以会导致差距很大，所以根据大部分的市场要求Excel能熟练掌握Vlookup、Sumif、Countif等常用函数为主，使用也基本收都是该部分内容，Sql一般会要求到多表连接以及常用窗口函数，Python一般会使用Numpy、Pandas、Matplotlib等库以及基本知识，有特殊会问到正则表达式以及爬虫部分，根据JD写的内容进行补充，Tableau等可视化工具会使用一些基本图表个人建议做有能展示的图表放在简历上是一个加分点
做数据分析可以分为两个层面，一个是套模型，不行再换。这类人可以学学软件包，再加上对数学和数据挖掘有一定了解就可以了；另一个层面是知道什么问题用哪一类模型，如果效果不理想还知道在哪些地方做修正，能够获得修改后的模型解，这需要扎实的数学基础，特别是线性代数和概率论，对机器学习和深度学习要比较了解。
数据分析主要是对数据的处理，随着互联网的产生，数据量越来越大，很多大公司都设置了数据分析类型的职位，而学习数据分析也要适应岗位需求，如果自己想学，可以在网上找视频看一下，如果自己学着费力，需要督促，就报班学习，毕竟想从事这方面的工作，就要付出努力
主要需了解以下几点内容：
懂业务：从事数据分析工作的前提就是需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独特见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。
懂业务的数据分析师，则看到的不仅仅是数字，他明白数字代表什么意义，知道数字是大了还是小了，心中有数，这才是真正意义的数据敏感性。
懂管理：一方面是搭建数据分析框架的要求，比如数据分析第一步确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，那你如何指导数据分析框架的搭建，以及开展后续的数据分析呢?
懂分析：是指掌握数据分析的基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效地开展数据分析。
懂工具：是指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，依靠计算器进行分析是不现实的，必须利用强大的数据分析工具完成数据分析工作。
学会了以上内容，想做好数据分析师并不是难事！
我之前在cda学数据分析主要学习的内容就是excel、sql、tableau、powerbi、spss、python、算法方面的技术，当然最重要的还是项目能力和业务能力
学习数据分析师之前，你必须清楚自己想要达成什么目标。也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题或实现什么计划。有了这个目标，你才能清晰地开展自己的学习规划，并且明确它的知识体系。只有明确的目标导向，学习必备也是最有用的那部分，才能避免无效信息降低学习效率。
1、明确知识框架和学习路径
数据分析这件事，如果你要成为数据分析师，那么你可以去招聘网站看看，对应的职位的需求是什么，一般来说你就会对应该掌握的知识架构有初步的了解。你可以去看看数据分析师职位，企业对技能需求可总结如下：
SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理；
会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示；
会用脚本语言进行数据分析，PythonorR；
有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集；
会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；
熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法；
高效的学习路径是什么？就是数据分析的流程。一般大致可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实现一个数据分析师的学成之旅。按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，你就能够有一些实际的成果输出，有正向的反馈和成就感，你才会愿意花更多的时间投入进去。以解决问题为目标，效率自然不会低
随着互联网迅猛发展，各大公司沉淀了很多的数据，如何找出藏在这些数据背后的规律，利用这些数据来给公司创造价值，作为一个新手面对这些问题的时候，你是不是考虑怎么快速学习数据分析呢？
如果你的自学能力很强，那么你可以参考网上的推荐书籍，自己拿起书本，找些案例开始学习。
如果你需要前辈的指导，那么你可以按照CDA数据分析研究院的老师推荐的学习方法来学习数据分析：
首先，数据分析师需要三个方面的能力：技术（编程），数据分析方法，行业知识。
一、数据分析技术
主要包括excel，sql，BI分析工具等。
数据分析是个比较大的概念，相关领域也有很多的分析工具，包括：
1、Excel工具（Excel的强大必须单列）
2、专业的数据分析工具：SPSS、SAS、Matlib等
3、数据分析编程工具：Python、R等
4、商业智能BI工具
本文主要想大家推荐自助式BI数据分析工具。BI即商业智能，泛指用于业务分析的技术和工具，通过获取、处理原始数据，将其转化为有价值的信息指导商业行动。Gartner把BI定义为一个概括性的术语，其中包括应用程序、基础设施和工具，通过获取数据、分析信息以改进并优化决策和绩效，形成一套最佳的商业实践。
自助式商业智能和数据可视化工具，让数据分析更简单
自助式BI（也叫做自助式分析），是一种新的数据分析方式。让没有统计分析、数据挖掘、数据库SQL知识的业务人员，也可以通过丰富的数据交互和探索功能，发现数据背后的原因和价值，从而辅助业务决策的制定。自助式BI分析功能可以来自于独立的BI软件，也可以由行业应用软件直接提供。
BI数据分析工具，提供自助式BI分析功能，最终用户可以非常灵活的与数据交互，探索数据背后的原因并发掘更多价值，为决策制定提供有效的数据支撑。在仪表板设计和分析阶段，提供图表联动、数据钻取、数据切片器、OLAP等交互式分析功能，用户仅需通过极少的操作，便能找到最有价值的数据。
自助式BI的价值
在使用传统商业智能BI软件的企业中，需要先准备数据仓库和数据集市，然后由IT/分析团队创建分析看板和报表，然而，随着企业发展步伐的加快，业务用户需要更快速、更容易地访问数据，这将帮助他们在复杂多变的环境中更好的做出决策。借助自助式BI分析工具，可以让这一需求得到满足，还能很好的提高企业的数据文化。
简单易用的自助式BI
自助式BI从数据准备到BI交互式分析整个过程提供了高度易用的分析体验。分析人员通过拖拉拽快速完成数据建模和仪表板设计。不仅设计过程，结果也具备高度自助灵活的数据探查能力。分析过程与业务深度融合，真正让科学决策与业务管理并行。
自助准备数据、创建仪表板和报表
业务人员完全可以自己设计仪表板和报表，根据自己的业务需要进行数据分析、选择合适的数据可视化效果，并形成分析见解，也能直接分析自己的Excel等数据，从而避免以往花大量时间准备需求，然后交由IT部门开发（或者实施厂商）的业务模式，可以提升企业的整体运行效率，以适应瞬息万变的市场环境。
多数据源整合，为决策分析提供完整数据支持
通过WynEnterprise的数据查询设计器，您将能有效整合分散在企业内外的各种数据，包括数据库、云端数据和本地存放的文件数据，以及JSON/OData等程序数据。既能拖动完成跨源的数据建模，也支持直接编写查询语句。最终，通过数据模型访问控制和行级数据安全管理，分享给BI分析或报表设计者使用。查看支持的数据源
快速设计决策管理驾驶舱(Dashboard)
WynEnterprise的BI仪表中，支持以拖拽的方式进行数据分析操作，并提供了丰富的数据可视化效果，包括：图表、地图、透视表、KPI指标卡、数据切片器等。同时，仪表板支持多页面功能，还提供了内置的主题皮肤，让您可以非常快速地设计各种样式的管理驾驶舱和决策看板。
计算图表，支持Excel450+计算公式的增强型分析能力
在WynEnterprise嵌入式商业智能和报表软件的V4.0版本中，我们将Excel的数据分析方式和450+计算公式完整的集成到仪表板设计器中，从而为BI仪表板提供了增强型计算分析能力，让商业智能与Excel完美的融合，打造更强大易用的自助式分析体验。重要使用场景包括：
1、跨数据集的计算分析需要，比如：销售、预算与回款分析；现金流、资产和利润分析；计划、执行和完成率分析，等等。2、系统数据和录入数据联合分析，比如：基于系统中2010-2019历史数据，进行2020年的预算制定与分析的需要。3、各种比例计算分析，比如：当月销售收入、当月销售预算、累计销售收入、累计预算、当月销售完成率、累计销售完成率等。4、行业特殊计算公式，正如Excel中提供的多个行业相关计算公式一样，计算图表也为：财务、日期和时间、统计、文本、逻辑、信息、工程、Web等领域需要提供了计算公式。数据切片、联动分析与钻取分析
在设计BI仪表板时，你可以添加多种数据切片器，包括：日期范围、相对日期、列表、树形列表、文本标签等。在使用BI仪表板时，最终用户不仅可以通过切片器筛选数据，还能通过联动分析发现数据不同维度的表现，也能在钻取分析模式下深入探索数据背后的真实原因。
二、数据分析方法
常用的数据分析方法包括以下13种：
1.描述统计
描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计算概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
2.假设检验
参数检验
参数检验主要包括U验和T检验
1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布
2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布
非参数检验
非参数检验是针对总体分布情况做的假设，主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
3.信度分析：检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。
4.列联表分析：用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
5.相关分析：研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。
6.方差分析
使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
7.回归分析
包括：一元线性回归分析、多元线性回归分析、Logistic回归分析以及其他回归方法：非线性回归、有序回归、加权回归等
8.聚类分析：样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。
9.判别分析：根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体
10.主成分分析：将彼此相关的一组指标转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息。
11.因子分析：一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法
12.R0C分析
R0C曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈）.以真阳性率（灵敏度)为纵坐标，假阳性率（1-特异度)为横坐标绘制的曲线
13.其他分析方法
时间序列分析、生存分析、对应分祈、决策树分析、神经网络。
这个主要看你的岗位职责，与具体企业也有关系。但要做一个出色的数据分析员，以下几点需要注意：1、数据储存和运算这部分工作是基础工作，别人可能都看不到，但对于你却很重要。所有数据，要按数据库的思想存储，经常需要的指标，要做好模板或列好运算法则。总之，这部分的要求是数据信息齐全、计算及时。不要领导说完需求，很久才出一个结果。平时感觉哪部分信息有可能被用到，要提前收集。2、报表管理常用的分析科目，都要有报表管理。出哪些表、什么时间出表，谁出表，谁检查，都要报给谁，格式如何，是否保密等是一套制度，都要注意到。针对1、2两项，还可以提出软件硬件的需求，提高工作效率！3、分析报告整体经营报告和分项报告，有的公司还会要求PPT格式，用来在经营会上讨论分析。所以，要会写分析报告。4、沟通交流分析报告好写，但是因素分析，就比较难了。因为涉及各个部门和业务，就得多和他们沟通。平时也要多交流联系，熟悉业务，要不别人也不愿意给你多说。比如，这个月销售业绩下降20%，原因在哪？你调查一下，可能会知道，天气、物流配送、价格是主要问题。
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的SQL基础，熟练使用Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
(1)Excel
说起Excel可能会有人觉得这个很简单，但是Excel确实是一个功能强大的利器。零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有Excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、Excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和Excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）等。
(2)Mysql
SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。企业如果部署本地数据库，那么一定是SQL语言做提取数据的语言。SQL简单易懂，非常容易上手，并且是非学不可的。SQL语言从学习MySQL数据库开始，涉及对表结构数据的增删改查。真正在企业里面，数据分析师一般不会有增删改的权限，只会有查的权限。学员应该重点掌握查的各种句式。
(3)Python
Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。因为Python有很多的第三方强大的库，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。这些库能让数据分析师对百万数据进行数据清理和画图分析。Python不仅能数据清洗，画图，还能用sklearn进行大数据算法分析。虽然Python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，Python掌握的程度也是不一样的。
(4)BI商业智能工具
BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板，如下图：
企业销售指标，运营指标，物流指标等等。这些图可以表示企业在过去5个月的平均销售单价，过去24个月销售的物流发货量的变化曲线，甚至是现在实时的销售额，这些都是企业关心的问题。有了这个看板，领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。现在市面上比较流行的BI软件，有FineBI，PowerBI等。而这些BI软件实际上都是非常类似的，学起来难度也不大。学习FineReport、FineBI由入门到精通，快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。
(5)数理统计与数据运营
数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。由于整个数据分析的源头其实就是脱胎于描述性统计分析的。描述性统计分析是对样本的总数、均值等指标做统计的；而数据分析后续涉及到的算法则是架构在统计学上更深一层次的建模。因此，掌握数理统计的相关知识对于入门数据分析师而言是基础且必要的。
那数据运营方法论是什么呢？数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。例如，对电商而言，漏斗分析可以分析出来进入主页的人数PV1，到进入服装板块的人数PV2，PV2/PV1就可以得出一个进入服装板块的比率。还有很多通用的分析模型：相关分析，A/Btest等。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。
(6)机器学习
最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这种分析就不只是停留在描述统计分析和运用数据运营方法进行分析了，而是进行预测分析。预测分析的本质是利用已有的数据做出一套变量x，与预测最终值y之间的关系（也就是数学算法公式），然后利用这套算法，将更多的x输入算法中去得出一个预测的y值，这里听不懂没关系。总之，这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式（也就是算法），用这个数学公式去对未来进行预测。比如说：一个人大量地刷体育短视频，根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。要想成为掌握算法的数据分析师，机器学习是不可跳过的入门。学员应该从简单的一元回归，多元回归，以及逻辑回归学习等，逐渐学习更多像决策树，随机森林，SVM等更高级的算法。
很荣幸回答你的问题。要想了解做数据分析需要学什么，首先必须了解一名优秀的数据分析工程师需要什么样的能力：
数据分析师所需的技能
数据分析师使用各种数据分析工具来检查信息。数据分析师从可用数据中得出的结果将由其雇主或客户用来做出明智的决定。成功的数据分析师具有以下技能：
1高水平的数学能力：统计知识和适当的舒适度以及分析数据以提供真实价值所需的公式。作为数据分析人员，您应该对数学有很好的了解，并且应该能够解决常见的业务问题，例如，计算复利，折旧，统计指标（例如，均值，中位数，众数）。此外，您应该知道如何使用表格，图表，图形等。必须熟悉大学级代数，从而使数据的可视化更具吸引力。了解线性代数和多元演算对数据分析人员非常有用，因为它们都广泛用于执行数据分析。
编程语言：作为数据分析师，您应该精通至少一种编程语言。但是，您精通的语言越多越好。Python，C++，Java，MATLAB，PHP等可用于处理数据的流行编程语言。
2数据管理和操纵：作为数据分析人员，您应该熟悉R，HIVE，SQL等语言。建立查询以提取所需数据是数据分析的重要方面。一旦分析了数据，就必须创建准确的报告。一些用于执行此操作的标准工具是SAS，OracleVisualAnalyzer，MicrosoftPowerBI，Cognos，Tableau等。
3领域知识和出色的沟通能力：数据分析师的工作是为决策者提供详细而准确的信息。因此，数据分析人员必须了解特定的用户需求，并对数据有深刻的了解。出色的沟通能力对于与各种客户，主管，IT专家进行协作至关重要，以确保数据与业务目标保持一致。最终，由数据分析师进行的分析会修改/改进某些业务流程。
4MicrosoftExcel：组织数据和计算数字是数据分析师的主要任务。因此，如果您对使用Excel感到满意，这将是有益的。有许多很棒的在线资源，您可以在其中学习如何充分利用Excel。
数据分析师的职业道路
几乎每个领域都需要熟练的数据分析师。因此，对于未来七年数据分析师的需求预测增长率为19％并不令人感到意外。数据分析被认为是最关键的技能，因此每个专业人员都应尽快学习数据科学以在职业生涯中脱颖而出。对数据分析师的需求很高的一些行业如下：
1市场研究：72％的营销人员认为数据分析对于在当前的营销环境中蓬勃发展至关重要。使用数据分析可以了解营销活动的成功。此外，公司可以在发布新产品或服务之前将数据分析用于市场研究。
2金融与投资：金融机构通常需要入门级数据分析师和专家。在许多金融机构（例如投资银行）中，数据分析师所采用的最常见的职业道路是管理层。如果您被证明是同行中最好的，那么高级管理人员就会考虑升职，因为他们认为您是可以很好地管理新员工的人。
3销售：已分析公司中与产品和服务的销售相关的许多数据，这有助于提高销售和客户满意度，并有助于确定潜在的销售障碍。因此，在这个领域也需要数据分析人员。刚毕业的数据分析师的薪水可观，其薪资范围取决于他/她的专业知识和技能。新生所需的技能可能会因行业而异。
如何成为数据分析师？
要成为数据分析师，您必须首先获得学士学位，这是大多数入门级数据分析师职位所必需的。相关学科包括金融，经济学，数学，统计学，计算机科学和信息管理。
考虑到您以前没有数据分析师的工作经验，最重要的任务是获得相关的工作经验。与大多数专业一样，工作经验对于数据分析师来说也是无价的。幸运的是，由于对数据分析师的大量需求，因此有许多数据分析实习机会。您可以作为实习生，这将帮助您获得相关的工作经验，并在履历表中加一些星号。
数据分析涉及对不断变化的趋势和技术的理解，这使得数据分析师必须致力于终身学习。您可以参加MOOC，以确保您继续学习与数据分析相关的新知识，从而帮助您保持领先地位。
（*以上仅代表个人观点，图片来源于网络，如有侵权，请联系作者删除）
很高兴回答你的问题。可以看下我之前写的文章，分享个人数据分析师成长经历。希望对你有所帮助！
如何成为数据分析师？如何拿到月薪20K+数据分析师OFFER？
统计学。
2.编程能力:学会一门编程语言，会让你处理数据的效率大大提升。
3.数据库:学会建表和使用SQL语言进行数据处理。
大数据时代已经来临，对复杂凌乱的数据进行整合分析，获取有用的信息，去支撑政策的制定、决策的形成以及工作的完成，必将成为未来决策重要的手段！
从事大数据工作的职位可称之为大数据工程师，“大数据工程师”往往不是一个人，而是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换，数据分析师是其中一个重要的职位，那么，想从事该职业需要具备哪些技能呢？
1.精通Excel
Excel处理技能是大数据分析师必备技能，并且需要十分精通，除了常规操作和函数，一些不常用的Excel功能也要具备，其中函数结合透视表以及VBA功能，可以帮助大数据分析师快速处理报表，实现快速分析业务的功能！
2.需要具备数据库操作能力
数据分析师每天面对海量的数据，而数据往往存储在数据库里，而数据库分析人员要具备对数据库的操作能力，来实现数据的读取、修改、删除和更新等功能，常用的数据存储数据库为Mysql，当然，作为数据分析师也可以多学习几种数据库知识！
3.具备数据整理和可视化报表制作的能力
将原始数据转换成方便实用的格式，是数据分析师必备基础能力，需要使用的工具有Excel、R语言以及python编程语言等；可视化报表是对创建和研究数据的视觉表现，方便业务快速分析数据并定位具体问题，实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview！
4.扎实的统计学知识储备
大多数数据分析师都具有计算机、数学和统计学背景，尤其是统计学，是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索以及预测都需要用到统计学，因此，具有扎实的统计学理论知识储备也是必不可少的！
分析历史、预测未来、优化选择是大数据工程师在“玩数据”时的三大任务，对于一个想有更好的发展前景的数据分析师来说，光具备以上基本技能还是不够的，还需要能够迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素的能力，如果你为数据着迷，大数据分析师是个不错的选择！
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的SQL基础，熟练使用Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。