在互联网行业做数据分析师，不仅需要具备扎实的统计学理论基础，同时对于编程的要求也很高，那么怎样成为数据分析师呢?现在就来看看吧。

怎么成为一名数据分析师

在当前的大数据时代背景下，数据分析师的发展前景是比较广阔的，未来传统行业也会释放出大量的数据分析岗位。

要想成为数据分析师，需要具备三方面基础知识，可以按照自身的知识结构进行阶段性学习。第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。

而要想快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用的过程中，辅助算法以及行业知识的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。

在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。

数据分析师的作用

数据分析师的在企业中的主要作用是支持与指导业务发展。基本合格的数据分析师支持业务发展，优秀的数据分析师指导业务发展。

数据分析师在不同类型、规模、发展阶段的企业中，发挥的作用不一样：

在企业发展初期，基本是没有数据分析师的。一个原因是数据量少，不用过多分析就能发现问题;另一个原因是互联网业务发展初期目标很明确，用户量是关键，无论用什么方法先把用户搞来，然后才有数据分析。

在企业发展中期，即业务上升阶段，这个时候需要大量的数据分析师，尤其是没有数据产品建设的企业。这时，数据产品和数据分析的工作基本是数据分析师承担的：定指标、做报表、可视化、分析和预测。

对数据产品建设的重视与否是影响企业发展速度和质量的重要因素。记住，前面说过数据分析的最基础职责是帮助企业看清现状。看不清现状的企业是谈不上长远发展的。

企业发展壮大以后，数据分析团队搭建好了，基本上分工会更加明确一些。数据架构师、数据仓库工程师、数据产品经理、数据分析师、数据挖掘、算法工程师等共同构成稳健的数据团队。

数据分析师需要掌握什么工具

1、sql

学习写sql是做数据分析师的第一步，对于没有数据库和编程语言基础的人来讲，也并不是一件十分困难的事儿，关键在于你是否能找到一个“好师傅”带你飞，这里的“好师傅”一是指教你写sql的入门书籍，上面会系统的讲解sql的相关知识并且比较有实例教学;二是指在工作中会有前辈教你一些书写sql的良好习惯以及优化代码的方法等等(要知道把功能实现是一码事儿，高效的把功能实现是另一码事儿)。

2、excel

我认为第二重要的工具是excel，而非R,SAS, SPSS, 作为数据分析师，其实和建模师不同的是，分析师更多的时候是在分析数据，而不是建模，分析数据的时候你总得把数据放到一个文件里边是吧，这个文件就是excel。excel的功能远比我们想象的要强大许多，我见过每天用excel做报表的(还是在大型互联网公司)，见过每天写vba处理上百封数据的，见过用excel画出十分精美的图表的，毫不夸张的说，做为一个数据分析师基本每天都要打开关闭几十个excel。那么，怎么把excel用的好呢?我觉得有一下几个模块要学会。

第一个是公式，excel常用公式要熟练，网上很多教程，很容易找到。

第二个是数据透视表，因为分析数据的时候经常需要拆分到更细的粒度，所以数据透视表不可或缺。

第三个是图表，excel的图表功能基本已经可以满足一个数据分析师的日常需要了，但是什么数据画什么图，这也是一门学问，比如说想要表达趋势，那比较画线图，如果是想表示各个部分的占比，无需纵向对比，那比较画饼图。

3、统计工具(R or SPSS)

一般情况下数据分析师极少会用到统计软件，但是在一些特殊情况下会有用到。比如有的公司也会要求数据分析师做建模一类的工作(一般这类公司缺少数据挖掘的专业人才)，这个时候数据分析师可能首先需要了解一些经典的统计模型(最最常用的是逻辑回归模型)，为了快速掌握，其实你大可不必去找一本《机器学习》去死磕书本，而是只要了解这个模型的使用场景、数据处理的方法、使用何种软件实现就可以了，这里可能会要求你有一定的概率统计基础，但就算是没有，你也不必要特别担心，搞清楚模型的输入和输出，最后证明模型真的是有用的，这才是王道。(更加专业的数据挖掘我也较少涉猎，感兴趣的同学可以自行想办法学习)。

如果一个人会写sql，精通excel，可以绘制精美的图表，并且懂得一些常用的统计模型，基本上在面试数据分析师职位的时候工具关就可以过了。当然这里还有一些其他的工具，在工作中也起到很大的帮助，比如画结构图的mindmanager，帮助你收藏处理工作文件的有道云笔记，以及做报告时常常用到的ppt。