怎样才能成为一名合格的数据分析师？

     数据分析师在不同各行各业行业从事专门行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策。

     数据分析师的能力体系数如下图：

　　数学知识是数据分析师的基础知识。

　　初级数据分析师要求：了解描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力，了解常用统计模型算法。

　　高级数据分析师要求：要有统计模型相关知识的能力，线性代数，矩阵计算相关知识也有一定的了解能力。

　　数据挖掘工程师要求：除了统计学出众以外，各类算法也需要熟练运用，对数学知识的要求是也是最高的。

　　分析工具

　　初级数据分析师：具备Excel的能力，数据透视表和公式使用必须熟练和运用，VBA是加分。另外还要学会一个关于统计分析工具，从SPSS作为入门是比较好的。

　　高级数据分析师：使用分析工具是核心能力，具备VBA能力，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)视情况而定。

　　数据挖掘工程师：只要会用Excel就行了，他们的主要工作是靠写代码来解决的。

　　编程语言

　　初级数据分析师：要会用SQL查询功能，有必要时有可能用到Hadoop和Hive查询功能。

　　高级数据分析师：除了SQL熟练以外，学习Python也是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

　　数据挖掘工程师：Hadoop要熟悉，Python/java/C++至少得熟悉一门技能，Shell运用得当，总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力体现。

　　业务理解

　　业务理解说就是数据分析师所有工作的基础，以数据获取方案、指标的选取、甚至最终结论的洞察，都得依赖于数据分析师对业务本身的理解。

　　初级数据分析师：主要工作是提取数据和做简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解。

　　高级数据分析师：需要对业务有较为深入的了解和看法，能够基于数据情况下提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。

　　数据挖掘工程师：对业务基本了解就行，因为他们工作要重点还是需要放在发挥自己工程师的技术能力上。

　　逻辑思维

　　初级数据分析师：逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，侵略性知道自己需要用什么样方法，达到什么样的目标。

　　高级数据分析师：逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果。

　　数据挖掘工程师：逻辑思维除主要体现在在业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，对逻辑思维的要求的了解是最高的。

　　数据可视化

　　数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围也很广，例如做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化体现，所以这是一项普遍需要的能力。

　　初级数据分析师:能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清晰地展示数据达到目标。

　　高级数据分析师:需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需求做出简单或复杂分析，但要适合受众观看的数据可视化内容。

　　数据挖掘工程师:了解一些数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题存在。

　　协调沟通

　　初级数据分析师：了解业务、寻找数据、讲解报告，需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力突出是很重要。

　　高级数据分析师：需要开始独立带项目，和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调个人能力。

　　数据挖掘工程师：和人沟通技术交流方面内容偏多，业务方面相对少一些，对沟通协调的要求也相对较低。

　　快速学习

　　无论数据分析哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架、数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。

      总结：数据分析师听起来就是很高大上的职业，但在这个领域是有很多学不完的内容，需要大家时刻有一颗学无止境的心，今天主要介绍了具备成为一名数据分析师的条件，希望能给想要成为数据分析师的你一点帮助吧!