近些年来，互联网公司对数据分析师职位的要求越来越高并非偶然。因为过去十几年，中国互联网产业依靠人口红利和流量红利，野蛮成长。随着流量获取成本的不断增加和运营效率的不断下降，这种粗放型的商业模式已经不再可行。互联网企业迫切需要借助数据分析，实现精细化运营，降本增效；这也对数据分析师提出了更高的要求。

相信有很多小伙伴想成为数据分析师却不知从何下手。今天，数据分析师培训机构将从明确学习目标、确定学习路径、制定学习计划等几个方面，向大家展示如何快速成为一名数据分析师。

明确的学习目标

数据分析师的工作过程简单分为两部分，第一部分是获取数据，第二部分是处理数据。那么如何获取数据呢？首先我们要知道，获取相关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。因此，需要基本的 SQL 语言。有了基本的 SQL 基础，再学习细节的语法，基本上可以得到很多数据。明确各项要求后，必须根据需要获取相关数据，制作基础数据。

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获取数据后，即可进行数据处理工作。获取数据并将数据处理成您想要的数据是一个关键点。很多时候，拥有数据不是结束，而是分析的开始。数据分析师最重要的工作是根据需要处理数据。只有把数据和需求结合起来，才能发挥数据的价值，才能看到需求的问题和本质。如果连数据都没有处理，我们怎么能从数据中发现问题呢？

数据分析师基本上可以分为业务分析师、数据运营、数据产品经理等倾向于依赖业务经验的岗位，也有数据分析师、数据挖掘工程师等技术岗位。

确定学习路径

1、理论知识应该是广泛的，涵盖数学、市场和技术。对数据的要求和敏感性，包括统计知识、市场研究、模型原理等。

2、使用常规分析工具，包括数据库、数据挖掘、统计分析工具、常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）等。

3、具备一定的业务理解能力，能够理解业务背后的业务逻辑。因为只有了解业务问题，才能转化为数据分析问题，满足部门的要求。

4、数据报告和数据可视化能力。数据分析得再好，如果不能用优美的方式“表达”出来，结果就会大打折扣。

现在大部分工作都要求你具备逻辑分析能力，尤其是对数据的分析和理解。在数据化运营理念不断深入的今天，BAT等大型互联网公司强调全员参与数据化运营，将数据分析视为一种能力培养，必然是未来趋势。

制定学习计划

对于数据分析的初学者来说，首先要学习的是 3 个最常用的工具。

学习写sql是成为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说，这并不是一项非常困难的任务。关键是能不能找到“好师傅”带你飞，这里的“好师傅”是指教你写sql的入门书籍，会系统讲解sql的相关知识，最好有例子教学。

我认为第二重要的工具是excel，而不是R、SAS、SPSS。作为数据分析师，其实与建模师不同的是，分析师更多时候是在分析数据，而不是对数据进行建模和分析。有时您必须将数据放入文件中，对吗？这个文件是excel。excel的功能远比我们想象的强大。

最后是统计工具，一般来说，数据分析师很少使用统计软件，但在某些特殊情况下它们是有用的。例如，一些公司还要求数据分析师做建模工作（一般这类公司缺乏数据挖掘专业人员）。这时候数据分析师可能首先需要了解一些经典的统计模型（最常用的是Logistic回归模型），才能快速掌握

数据分析的力量不是一蹴而就的，而是在实践中不断成长和升华。一个优秀的数据分析师应该从提升自己开始，不断学习，才能拓宽自己的职业道路。