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一、掌握基礎、更新知識。
資料庫查詢—sql
資料分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會sql，因為這裡解決乙個資料提取的問題。有機會可以去逛逛一些專業的資料論壇，學習一些sql技巧、新的函式，對你工作效率的提高是很有幫助的。
統計知識與資料探勘
你要掌握基礎的、成熟的資料建模方法、資料探勘方法。例如：多元統計：回歸分析、因子分析、離散等，資料探勘中的：決策樹、聚類、關聯規則、神經網路等。但是還是應該關注一些部落格、論壇中大家對於最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時代，也許你工作中根本不會用到，但是未來呢？
行業知識
如果資料不結合具體的行業、業務知識，資料就是一堆數字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會產生任何價值的，資料驅動營銷、提高科學決策一切都是空的。
一名資料分析師，一定要對所在行業知識、業務知識有深入的了解。例如：看到某個資料，你首先必須要知道，這個資料的統計口徑是什麼？是如何取出來的？這個資料在這個行業， 在相應的業務是在哪個環節是產生的？數值的代表業務發生了什麼（背景是什麼）？對於a部門來說，本月新會員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個問題：
對於a部門，
1、新會員的統計口徑是什麼。第一次在使用a部門的產品的會員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發展業務接觸的會員？
2、是如何統計出來的。a：時間；是通過建立時間，還是業務完成時間。b：業務場景。是只要與業務發接觸，例如下了單，還是要業務完成後，到成功支付。
3、這個資料是在哪個環節統計出來。在註冊環節，在下單環節，在成功支付環節。
4、這個資料代表著什麼。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動？這個行業處理行業生命同期哪個階段？
在前面二點，更多要求你能按業務邏輯，來進行資料的提取（更多是寫sql**從資料庫取出資料）。後面二點，更重要是對業務了解，更行業知識了解，你才能進行相應的資料解讀，才能讓資料產生真正的價值，不是嗎？
對於新進入資料行業或者剛進入資料行業的朋友來說：
行業知識都重要，也許你看到很多的資料行業的同仁，在微博或者寫文章說，資料分析思想、行業知識、業務知識很重要。我非常同意。因為作為資料分析師，在發表任何觀點的時候，都不要忘記你居於的背景是什麼？
但大家一定不要忘記了一些基本的技術，不要把基礎去忘記了，如果一名資料分析師不會寫sql，那麻煩就大了。哈哈。。你只有把資料先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會導致致命的結論。新同學，還是好好花時間把基礎技能學好。因為基礎技能你可以在短期內快速提高，但是在行業、業務知識的是一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉澱下來。
不要過於追求很高階、高深的統計方法，我提倡有空還是要多去學習基本的統計學知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經驗來說，我負責任告訴新進的同學，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學習。
二、要有三心。
1、細心。
2、耐心。
3、靜心。
資料分析師其實是乙個細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點。而且在資料分析過程中，是乙個不斷迴圈迭代的過程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。
三、形成自己結構化的思維。
資料分析師一定要嚴謹。而嚴謹一定要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個思路整理出來，然後根據分析不斷深入、得到的資訊不斷增加的情況下去完善你的結構，慢慢你會形成一套自己的思想。當然有空的時候去看看《麥肯錫思維》、結構化邏輯思維訓練的書也不錯。在我以為多看看你身邊更資深同事的報告，多問問他們是怎麼去考慮這個問題的，別人的思想是怎麼樣的？他是怎麼構建整個分析體系的。
四、業務、行業、商業知識。
當你掌握好前面的基本知識和一些技巧性東西的時候，你應該在業務、行業、商業知識的學習與積累上了。
這個放在最後，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點是決定你能否進入這個行業，那麼這則是你進入這個行業後，能否成功的最根本的因素。 資料與具體行業知識的關係，比作池塘中魚與水的關係一點都不過分，資料（魚）離開了行業、業務背景（水）是死的，是不可能是「活」。而沒有「魚」的水，更像是「死」水，你去根本不知道看什麼（方向在哪）。
1、多向業務部門的同事請教，多溝通。多向他們請教，資料分析師與業務部門沒有利益衝突，而更向是共生體，所以如果你態度好，相信業務部門的同事也很願意把他們知道的告訴你。
2、永遠不要忘記了google大神，定製一些行業的關鍵字，每天都先看看定製的郵件。
4、有機會走向一線，多向一線的客戶溝通，這才是最根本的。
標題寫著告誡，其實談不上，更多我自己的一些心得的總結。希望對新進的朋友有幫助，資料分析行業絕對是乙個朝陽行業，特別是網際網路的不斷發展，乙個不談資料的公司根本不叫網際網路公司，資料分析師已經成為乙個網際網路公司必備的職位了。
一位資深資料分析師的分享
一 掌握基礎 更新知識。基本技術怎麼強調都不過分。這裡的術更多是 計算機 統計知識 多年做資料分析 資料探勘的經歷來看 以及業界朋友的交流來看，這點大家深有感觸的。資料庫查詢 sql 資料分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會sql，因為這裡解決乙個資料提取的問題。有機會可以去逛逛一些專業的資...
一位資料分析師的職業規劃
為什麼要做資料分析師？在 通訊 網際網路 金融等這些行業每天產生巨大的資料量 長期更是積累了大量豐富的資料，比如客戶交易資料等等 據說到2020年，全球每年產生的資料量達 到3500萬億gb 海量的歷史資料是否有價值，是否可以利用為領導決策提供參考依據？隨著軟體工具 資料庫技術 各種硬體裝置的飛快發...
了解資料分析師，轉行資料分析師，成為資料分析師
有人說，資料分析師就是分析資料的人唄。有人說，資料分析師是從浩如煙海的資料中發掘價值的淘金者。有人說，資料分析師是對蒐集到的資料進行整理 分析，在依據所屬行業提出的要求進行研究 評估和 的人。有人說，資料分析就是在一些大資料裡面進行統計，歸納還有對這些資料進行挖掘，發現資料裡面的潛在價值 那麼到底什...