数据分析师更多的时候是在分析数据，分析数据时需要把数据放到一个文件里，就是excel。下面小编给大家介绍如何做数据分析师，一起来看看吧。

做数据分析师的方法

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。

数据分析入门需要掌握的技能

1、 SQL(数据库)。怎么从数据库取数据?怎么取到自己想要的特定的数据?等这些问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。

2、 excel。分析师更多的时候是在分析数据，分析数据时需要把数据放到一个文件里，就是excel。熟练excel常用公式，学会做数据透视表，什么数据画什么图等。

3、Python或者R的基础。必备项，也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。

4、学习一个可视化工具。如果你想往更高层次发展，上面的东西顶多只占20%，剩下的80%则是业务理解能力，目标拆解能力，根据数据需求更多新技能的学习能力。

数据分析师的工作流程

1、定义问题。确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。

2、数据获取。数据获取的方式有很多种：

一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。

二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。

三是通过Python编写网页爬虫。

3、数据预处理。对残缺、重复等异常数据进行清洗。

4、数据分析与建模。这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法，了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。

5、数据可视化和分析报告撰写。学习一款可视化工具，将数据通过可视化最直观的展现出来。