在技术日新月异，瞬息万变的时代，跟上所有较新技术的步伐变得至关重要，数据分析技术也是如此。那么数据分析师怎么学呢?现在就来看看吧。

数据分析师学习方法

Excel学习：Excel基础操作，逐步学习公式与函数、格式设置、数据高级分析、模拟分析、数据透视表、图表、后期打印以及宏与VBA。数据处理，数据清洗，数据加工，数据抽样，数据报表自动化等(黑体项为必会项)。

Tableau学习：Tableau的数据连接与编辑、图形编辑与展示功能，包括数据连接与管理、基础与高级图形分析、地图分、高级数据操作、基础统计分析、如何与 R 集成进行高级分析、分析图表整合以及分析成果共享等。

Echarts学习：支持折线图(区域图)、柱状图(条状图)、散点图(气泡图)、K 线图、饼图(环形图)、雷达图(填充雷达 图)、和弦图、力导向布局图、地图、仪盘、漏斗图、事件河流图等 12 类图表，同时提供标题，详情气泡、图例、值域、据区域、时间轴、工具箱等 7 个可交 互组件，支持多图表、组件的联动和混搭展现，最终达到能够利用 Echarts 图表结合后端数据进行前端可视化报表展示。

数据挖掘精通(Excel、Oracle、SPSS 初步)： oracle 数据库和办公软件 excel，用于存储及处理数据挖掘所需的数据，oracle 数据库(SQL，关系型数据库进行简单的了解)使用 excel 作为简单入门工具对数据挖掘进行了算法实现，数据挖掘专业工具 SPSS MODELER做一些基础性分析(聚类，回归，时序等)。

PPT，xmind，Visio学习：visio用来画业务流程图，xmind是思维导图，PPT是用来做汇报的，三个工具学的浅显一点就行，主要为写数据分析报告服务的。

思维的学习：BRD,MRD,PRD书写思路，竞品分析，数据产品规划与设计，尽可能了解这些文档的含义，并能针对一两款APP产品，完成上述的文档要求。

统计学(必学)：初级数据分析师，对统计要求不高，大部分只有涉及到方差，标准差，一般不会很深奥，但是到中级可能就要求会比较多。

数据分析分析基本思路：采集、清理、转化、存储、可视化、分析决策等等，分析师得对各个行业有比较深的行业经验，特别是行业流程，各个行业的数据分析必须对业务流程熟悉，才能谈决策。

如何成为数据分析师

数据分析是一个领域，涉及通过使用复杂的工具和算法，机器学习过程，数学，统计数据和其他类似领域，从原始数据中提取有意义的见解，包括使用情况，趋势，客户行为等。如今，数据分析在商业中的应用非常广泛。企业正在使用数据分析技术来较大化利润，建立自己的公司以超越其他公司，使他们的业务具有成本效益以及做出明智的业务决策。因此，由于数据分析师在制定业务目标时总是做出明智而有意义的决策，因此商业数据分析是一种幸运。

数据分析师的角色和职责是巨大的，并且从一个领域到另一个领域都有所不同，以至于人们可能会感到困惑：数据分析师到底在做什么?他是数学家还是统计学家还是计算机工程师?让我们看看数据分析师的角色和职责，或者数据分析师的期望。

1.识别并找出基于数据分析的问题，并查看它们如何对客户及其需求产生直接影响。

2.收集，清理和转换，从而处理来自许多不同来源的结构化和非结构化数据。

3.寻找数据模型中的模式，找出公司成长所需的机会和解决方案，并解决公司面临的问题。

4.数据分析师的工作包括讲故事的能力，这意味着他们应该能够以他们可以理解的方式向涉众解释其理论和概念。

因此，显然，基于数据的决策并为管理团队提供建议是数据分析师的主要职责之一。现在，要成为一名数据分析师，需要具备一些主要技能。由于数据分析师的职责很多，因此有资格获得数据分析师的技能也是如此。

数据分析师所需的技能

数据挖掘，数据分析，计算机编程，统计，机器学习，数据可视化，大数据分析等等，都是有助于数据分析师专业知识的领域。为了履行数据分析师的所有角色和职责，下面将对技能进行生动描述。

1.数学(包括统计，概率，线性代数)：

可以将数学视为数据分析技术的核心学科。这对于数据分析师而言很重要，因为在处理数据和构建数据产品时，我们需要查看数据并从数学角度确定其纹理和图案。如果要分析和可视化转换后数据的结构化形式，则必须具有良好的统计知识。线性代数也是学习数据分析不可或缺的一部分，因为它是机器学习的重要功能之一，在揭示大数据集的特征时非常有帮助。因此，为了学习数据分析，人们应该能够掌握数学的这些方面。

2.计算机编程：

为了构建数据模型的原型或修复复杂的数据系统，数据分析师课程必须包括对计算机编程的学习。通常被认为是学习数据分析所必需的重要编程语言和技术是Python，R，SAS，Perl，SQL以及其他近期和流行的技术。如果您想从事数据分析事业，那么确实有必要对任何一种或所有这些编程语言都有很深的了解。有许多数据分析程序可帮助您学习所有这些编程语言，并以必要的方式帮助您学习数据分析。如果您想参加数据分析课程，那么九道门将是一个不错的机构，因为那里的数据分析课程受到极大的赞赏。

3.机器学习：

机器学习是指以提供新数据的方式来不断学习或发展自己的方式来构建或训练计算机或系统。从推荐引擎到自动驾驶汽车等其他新技术，公司在很大程度上依靠机器学习来改善用户体验。简而言之，机器学习构成了人工智能的核心。借助机器学习，公司可以使他们的系统自动化，从而减少了人类的工作量，时间和精力，并使这些系统具有成本效益。数据分析师课程必须包括机器学习算法，因为它们有助于为公司的利益做出实时决策和高价值预测。

4.数据技能：

数据分析师的主要职责之一是始终访问，存储和处理数据。为了在处理数据时具有专业知识，SQL，MongoDB和Cassandra等数据库的知识非常重要。接下来是大数据，大数据是指从多个来源以大量速率生成的大量数据。现在，这些数据无法由关系数据库之类的传统数据库管理系统处理。大数据是可以通过Spark和Hadoop等工具解决的问题。这些是开源软件，可用于处理数据集以及分发与大数据相关的存储。

5.数据整理和可视化：

数据处理被定义为一种数据形式到另一种数据形式的转换。这主要是在原始数据上完成的，以便于理解和使用。可以将数据可视化视为通过统计图形，曲线图和信息图形来形成和研究数据分析的可视表示形式。为了获得有意义的数据集以改进业务的不同部门和领域，引入了一种将数据安排到信息报告中的过程，这称为数据报告。

因此，您可以找到学习数据分析并符合数据分析师职位所需的所有技能。数据分析师的工作作为职业选择是很有趣的选择，也是非常有益的。但是，仅学习上述所有技能不足以成为数据分析师。具有所有这些技能的专业知识是迈向数据分析职业资格的重要一步。但是还需要执行其他几个步骤，只有将所有这些步骤结合在一起，才有资格从事数据分析工作。