小白入门要怎么成为数据分析师？

1. 小白入门要怎么成为数据分析师？

初学的话， 我个人觉得可以从 行业协会的“数据分析员”课程开始入门，比较简单，能够把小白带入数据分析的大门，这样，可以自己检视一下自己的知识水平与储备，是否真的能够进一步。

数据分析师证书
因为CPDA数据分析师课程并非没有门槛的，CPDA是数据分析行业的执业证书，是行业认证。学习的内容体系庞大，考试严苛，难度大。需要有广泛的财务，计算机，统计等多面性的知识储备才可以。 

2. 数据分析师怎么样？

前景很好，虽然数据分析师是在互联网企业发展出来的，但是随着大数据的发展，越来越多的传统行业也认识到数据分析的重要性，赋予了更多数据分析师的职能。在招聘数据分析师的企业当中，可以很容易看到知名互联网公司、世界五百强的身影，并且需求量非常大。
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。

扩展资料
技能要求
1、懂业务。
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，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，没有太大的使用价值。
2、懂管理。
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如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，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3. 小白如何快速入门数据分析师?

那么首先小白这个定义它是不准确，在旁人眼里，小白就是对整个事情不了解，而我们数据分析师通常对某些业务是了解的，只是缺乏了一些数据分析的技能，因此在这个意义上我们没有小白，我们已经具备了很多知识，大部分的知识在大学的教育里已经给到我们了，那么这些知识能够占有我们在未来工作中80%的体量，因此我从来没有看到过真正的小白。


在很多的培训公司、培训学校和培训的课程的帮助下，所谓的小白可以逐步地了解一些行业的知识、行业当中的应用，包括一些数据分析的手法，数据分析的手法在过去很多年的发展中，已经形成了一些自己的标准的做法，了解到这些标准的做法之后，你必然就不是小白。因此在大数据这个领域，尤其是分析师这个领域，有一些比较好的培训课程能够帮助我们去逐步了解， 如何成为一个合格的数据分析师，这样就能够带领我们走向工作岗位。因此，我要说我们不存在小白，只有最后一公里对这个行业的了解，咱们比较缺乏。如果能够弥补这个行业的知识，我们就不再是小白。


第一个例子，比如说某一些同学，他已经学了商业的课程，但是他对数据编程包括如何利用数据进行分析不了解，那他就必须学一些基本的入门的sql和python课程，同时有一些实训项目的辅助下，能够灵活地运用sql和python去连接数据库，将数据获取出来进行清洗和分析，并且得出一个结论。这样他就能知道他是如何能够在商业环境当中，利用数据帮助企业来提升绩效。


第二个例子，也许你是从IT背景学习出来的，对编程还是比较了解，在其他方面了解的不多，那他也是需要一些实训的项目，通过一些实训的项目将整个代入到工作的环境当中，对工作中碰到的所有问题在实践当中是如何操作的进行培养和介绍，了解到这个程序之后，就自然会知道在某一个行业某一个企业他是如何进行数据分析的。


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4. 数据分析师都干啥

数据分析师都干啥
数据分析师，简单切词为“数据”，“分析”，“师”。因此，获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，这就是一个数据分析师的基本工作内容。自己做了数据分析师，真的觉得古语说的对，“功夫在诗外”。一名好的数据分析师，接到一个需求时，会更多考虑这个需求本身，包括要做的东西是什么，为什么这么做，还可以怎么做，怎么去做，关键点是什么。都想清楚了，才去动手做。建议任何一名数据分析人员，都能在做以前把问题想清楚，确认清楚，不要等到做完才发现自己做错了，那样会很浪费时间。自己这方面曾犯过N多错误。下面简单谈下做一名数据分析师要经历的几个步骤：（1）获取数据获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。比如淘宝，所有的数据都在HADOOP上，很多数据都要经过HADOOP，hive来获取。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下HIVE的细节的语法，基本就可以通过HIVE拿到很多数据了。每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。（2）数据处理获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢?对于数据的处理，有两种形式：a>如果初步提取的数据是在LINUX上，建议学一门脚本语言，比如AWK，或者PYTHON。如果掌握一门脚本语言，不仅可以在LINUX系统上写很多自动脚本来运行，会大大节省自己的时间，而且可以通过脚本语言把基础数据处理成自己想要的任何形式，直接可以使用。b>如果数据没有在LINUX上，那可以download，然后通过其他统计软件来处理。个人推荐SAS或者R语言。SAS的强大，不必多说。没有SAS解决不了的问题，而且SAS也有SQL，处理起来也方便。R语言最近也很火，而且免费，packages越来越多，画图也简单，类似Matlab。如果前期数据处理的好，后续只需要通过R或者SAS画一些图就可以了。在数据分析师的世界，按照价值排序，图>表>文字。（3）分析数据这里的数据，包括图，表，数字几种。分析数据是整个分析的关键，也考验分析师的水平。好的分析师，可以根据趋势图，对比数据，敏锐的观察到很多问题。可是这需要对业务，对数据有很深的了解，才会把数据和业务结合起来，发挥两者的价值，完成需求。所以，一名数据分析师，要把更多的时间放在了解业务上。只有业务了解，细节清楚，才会明白业务变动可能引起的数据指标的变动，也会在后续的需求分析中，更快更全面的解决其他人提出的问题。可能很多人都很困惑，怎么才能“敏锐”的观察到数据的变动呢，我为什么怎么也发现不了问题呢？个人感觉可以通过以下方法，来慢慢锻炼：a>多问几个为什么。比如，看到一些指标，就想想这些指标代表什么，用自己的话可以怎么理解；看到一条趋势线有波动，就想想为啥子某个点异常波动呢？多问问问题，自己就会加深对业务和指标关联的敏感性。b>借鉴统计方法。统计学中，都会有一些横纵对比，趋势分析等等。对比，在分析师数据时候，是一个很重要的东西。任何东西，也因为了对比，才会有高有低，有长有短。另外，分布，也是一个很好的东西。分布的变化，就意味着变动，变动的发展结果，就能知道业务发展的好坏。再次，占比啊等等，都是很简单但是实用的方法。c>向师兄请教。有的时候，一个问题，自己沉迷其中不能自拔，旁观者一句话，就能点清自己的思路。当自己分析数据不得要领的时候，就多请教师兄。（4）展示成果分析数据以后，解决需求的问题，就需要汇总分析的成果，给到其他人。可能分析的过程，拿到的数据有很多，需要全部给其他人么？怎么去罗列这些数据呢？可能很多人都犯难。有一次，一个同学来问我，她有很多数据，但是就是不知道该怎么组织，才能证明自己的结论是对的。其实，作为一名数据分析师，就是根据数据，把问题解决，提出一两条参考建议给到需求方就OK了。因此，回复的结果简单明了就好。如果是回复一封邮件，可以这样来做：a>邮件正文，先写主要结论，即根据数据和需求，有什么结论。这样大家第一眼就能抓到最关键的东西，可能不需要看那些详细的数据；b>如果觉得有必要，就在下面再把分析过程写进去；c>如果图和图表不多，可以添加到邮件第三部分。毕竟放上数据，任何同学有疑问，可以随时去看数据。如果图和图表实在太多，就放到附件！其实，做一名数据分析师，真的不容易，不仅要懂业务，还要会技术，更要敏锐发现问题，总结，还要提出建议。自己干了N多工作，最后还不一定能得到一个好的结果。做了两年数据分析师，自己的重心也在慢慢的转移。从刚开始技术学习，到后面技术+业务的结合，到现在自己又钻到业务，研究业务，慢慢发现：一名好的数据分析师，是一个好的产品的规划者和行业的领跑者。
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5. 想做数据分析师？

6. 数据分析师是骗人的吗

很明确告诉你，可以的！不过你还需知道的是，数据是不会骗人的，归根到底骗人的是使用数据的人。
那数据分析如何来骗人呢？就我个人经验而言，主要可以从三个角度入手，以下进行详细说明：

1）数据源
有人看到这个数据源，可能会感觉很诧异，数据源不都是真实的数据源么，怎么可以用于骗人呢？
如果有这样的想法，我只能很负责任的告诉你，你还很年轻。
举个例子，比如客户想知道自己品牌的用户群体是不是男多于女，如果你拿到这个需求之后，想偷懒，并且用数据分析骗人，你会怎么做呢？当然，可能举得例子不太恰当。你可以找爱好NBA又是客户用户群体的那些人做数据源。这样，都不用搜集数据了，我就知道肯定是男多于女的。因为本身你的数据源就有偏差，并不能反映真实情况。
 
2）维度指标
这个情况大家最为熟悉，每年XX机构就会发布全国平均月收入，每次都可以看到很多有意思的回答：
1.不好意思，给国家拉后腿了。
2.不要脸，说让你代表我的！
3.我和马云爸爸平均每人资产上百亿，你给我说我月收入只有1万？
这个其实就是经常所说的平均数在样本具有偏差时，并不能真实反映数据集中趋势的案例。而很多人就是利用这点，利用平均数进行美化自己的成绩。其实，整体分布极其不协调。

3）可视化
这点最常见的情况就是更改坐标轴。有时候我们会为了强调某些观点，强迫将坐标轴进行更改，从而更好的展示强调的部分。

这是选自网上的一张图，我们可以看出来，左边GDP乍看起来变化超级明显，仔细一看，其实并没有下降很多。而右边的图就是反应了真实情况的图，虽然有变化，但是下降的幅度还是可以接受的。
所以，数据分析真的可以骗人哦，一定要注意。

7. 数据分析师这行业好做吗？

无论哪个行业，没有一个岗位是简单的，必须付出一定的努力。这一点是肯定的。现如今越来越多的人们从事这一行业，是由于市场空缺较大，薪资较高。当然付出与回报都是成正比的。

数据分析师的考核是一个比较困难的事情，因为分析报告的结论和最终的产出之间有一定延迟。另外一些数据基础建设，比如指标体系、报表体系，它对于业务到底带来的价值，很难说清楚。所以数据分析师经常头疼怎么做工作汇报。

数据分析师对分析能力的要求比较高，分析师的日常工作就是拿到一个复杂的问题之后，梳理清楚问题的脉络，通过各种思维模型最终找到问题的根源和解决方案。生活中，分析能力也能够帮助你更好地生活。

另外，也正是最主要的，就是技能过硬，对很多信息又比较敏感，能很快发现数据间的内在联系，给出有指导性的建议，那么，在这个行业，就能有比较快的成长，并且能越做越轻松。

总之数据分析师作为应届生的第一份工作是还是比较好的。未来的选择比较多样，而且掌握了通用的分析能力，人生会更加顺畅。

想了解更多关于数据分析师工作方面的信息，推荐到CDA数据认证中心看看，CDA（Certified Data Analyst），即“CDA 数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证， 旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。 “CDA 数据分析师”具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、 提供决策的新型数据分析人才。

8. 数据分析师是干嘛的

数据分析师是在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策、管理数据资产的专业人员。数据分析师的技能要求：1、懂业务：熟悉行业知识、公司业务及流程；2、懂管理：需搭建数据分析框架，运用营销、管理知识，需针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议；3、懂分析：掌握数据分析方法，例如漏斗图分析法、矩阵关联分析法、因子分析法、对应分析法等；4、懂工具：掌握数据分析相关的常用工具；5、懂设计：运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然，包括图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等。