随着大数据时代的到来， 企业对数据分析师岗位的需求量也是越来越大，但是怎么成为一名数据分析师呢?下面小编给大家介绍如何成为一名数据分析师，一起来看看吧。

成为一名数据分析师的方法

1、理论基础篇。作为一名合格的数据分析师，你需要有应用数学、统计学、数量经济学专业数学知识背景。主要的学科知识背景需要有高数、线性代数、数理统计与概率论、计算机基础、统计学等相关课程的学习，当然也应该修学运筹学、市场营销学、经济学等数据分析的主要应用领域的相关知识。

当然有人就说了基础篇就要学这么多，那要学到什么时候去啊，没关系这些理论知识是背景支撑，不是都要面面俱到的，遇到比较困难问题时能够查阅相关书籍资料能弄明白即可。

2、办公软件。在职场中应用算是最广阔的工具之一，作为一名数据分析师，熟练使用excel， ppt，word等MS Office办公软件是工作的前提条件，用Excel(主要的函数、透视图表等)做数据处理、制作图表、做分析报表等，用PPT/Word撰写分析报告，是每个分析师必备的技能。

3、数据分析工具。首先基础的Excel函数、透视图表等在办公软件类已经说了，其次目前市场上常用用作数据分析处理的工具主要有spss、r、python、sas、Matlab、Eviews、ExcelVBA、IBM等，作为一名分析师以上几种工具我们至少要学会一种，在这里我首先推荐大家学习spss，因为spss在数据分析界称为傻瓜式软件，对于初学者来说是最容易上手的，同时在我看来也不需要每个都去学习，选择1-2个去深入学习即可(如：spss + python)。

4、数据库。作为一名数据分析师，数据存储与提取分析也是必不可少的环节。少量数据我们可以存在Excel中，但日积月累后数据较多，还是很不方便的，同时很多公司都会产生大数据，数据都是存在数据库中的，需要从数据库中提取分析。

而常用的数据库有access、Oracle、sql server、mysql、mangodb等，其实数据库知识一通则百通，所以选择其一学习即可(建议mysql或者sql serve)，然后根据实际工作需求再去学习所用到的数据库。同时作为数据分析师数据库技术要求达到能够增、删、改、查即可(其中改和删要谨慎使用，不要误删误改，后果很严重哦)。

5、数据建模、挖掘算法。数据挖掘算法是一名中高级数据分析的必备技能啦，也是数据建模、数据挖掘的必备知识，常用的算法有决策树、回归方程、聚类分类、关联规则、线性判别法、贝叶斯分类器、Knn算法(k近邻算法)、人工神经网络、支持向量机(SVM)等常用算法，当然我们也不是一开始每一个算法都会的，需要慢慢积累，学以致用即可。

6、系统环境。首先对于不是大数据处理的数据分析师或者数据挖掘工程师来说，Windows系统就OK啦，当然数据量庞大的话，是需要我们掌握Linux操作系统及操作脚本语言才行，Linux系统的稳定性是Windows没法比的。当然说到大数据处理，我们应该掌握Linux、Oracle、Hadoop、hive、spark等相关技能与数据建模、挖掘算法。

7、业务理解能力。这里为什么说是业务理解能力而不是业务知识，因为在我看来数据分析师是没有行业限制的，技能要求都大同小异，需要要我们能够选择行业和能尽快理解行业，理解公司业务并提供分析帮助即可。

常见的数据分析方法

1、对比分析法。是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。

2、分组分析法。作数据分析不仅要对总体的数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。这种方法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志(指标)，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。

3、结构分析法是指被分析总体内的各部分与总体之间进行对比的分析方法，即总体内各部分占总体的比例，属于相对指标。一般某部分的比例越大，说明其重要程度越高，对总体影响越大。

4、平均分析法就是运用计算平均数的方法来反应总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。

5、交叉分析法通常用于分析两个变量(字段)之间的关系，即同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表格内，使各变量值成为不同变量的交叉结点，形成交叉表，从而分析交叉表中变量之间的关系。

6、综合评价分析法是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析评价。

数据分析的步骤

1、明确分析目的和思路

做任何事都要有个目标，数据分析也不例外。在开展数据分析之前，要想想为什么要开展数据分析?通过这次数据分析我要解决什么问题?当分析目标明确后，我们就要梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目标分解成若干个不同的分析要点，即如何开展数据分析，需要从哪几个角度来进行分析。

只有明确了分析目的，分析框架才能跟着确定下来，最后还要确保分析框架的体系化，使结果具有说服力。体系化也就是逻辑化，简单来说就是先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑联系。一般是以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这样才能确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。

2、数据收集

数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据。

3、数据处理

数据处理是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题与价值、有意义的数据。

4、数据分析

数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值信息，形成有效结论的过程。

在确定数据分析思路的阶段，数据分析师应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法，等到真正进入进行数据分析阶段时，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。

5、数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等。

6、报告撰写

数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。