如何入门成为一名优秀的数据分析师？有哪些发
与传统数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据稀缺，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会使用技术手段来高效地处理数据。更重要的是，互联网时代的数据分析师应该不断创新和突破数据研究的方法论。
有经验的分析师因为经验老道，会清楚地知道从什么角度分析，可以解决哪些问题，适用于哪些场景，预计产生什么结果，会将业务问题转化为数据分析问题。因此数据分析师要具备用数据分析思路和方法，具备分析思维来考虑问题的能力。今天网德国双元制就来给大家讲讲如何入门，成为一名优秀的数据分析师？
一，入门需要了解哪些知识？
（1）基本的计算机知识和统计知识
数据库+SQL语言：一些常用的数据库如Oracle、SQL Sever、DB2、MySQL，这些数据库或者说日常接触的数据库都要有所了解，懂最常用的就好，最重要的还是要会写SQL。
数学/统计学知识：一些基本的数学统计方法如描述性统计、多元统计分析、回归分析等，重要性不言而喻。
数据挖掘知识：方差分析、回归分析、因子分析、聚类分析等等。这些东西作为入门多多少少都要会一些，虽然有可能不会全用到，但一旦用时方恨少。
数据分析可视工具：数据分析可视化工具很宽泛。首推Excel，中小公司很依赖，熟练使用数据透视表，这是必备技能。中大型公司都是用报表工具或者BI来做报表，但有了SQL+Excel的基础，这些工具上手都很快。
掌握数据整理、可视化和报表制作：数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，Excel在协同工作上并不是一个好工具，报表FineReport比较推荐。项目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一类BI工具，有没有好好培训学习，这些便捷的工具都能淡化数据分析时一些重复性操作，把精力更多留于分析。
（2）业务知识
了解业务，熟悉行业知识：公司业务和流程，最好有自己独特的见解，如果脱离行业意识和公司业务背景，分析结果将不会有很大的使用价值。
理解管理：一方面是建立一个数据分析框架的要求，如确定分析思路需要运用营销、管理等理论知识进行指导；另一方面，是对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
理解分析：掌握数据分析的基本原理和一些有效的数据分析方法，能够灵活地应用于实际工作，在数据分析中起着至关重要的作用。
理解工具：数据分析方法是理论，数据分析工具是实现数据分析方法理论的工具。面对不断增长的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具来帮助我们完成数据分析。
了解设计：能用图表有效地表达分析人员的分析观点，使分析结果一目了然，图表设计是一个大学问题，如图形的选择、布局设计、配色等，都需要掌握一定的设计原则。
二，如何进一步提升？
（1）业务为核心，数据为王：
了解整个产业链的结构；制定好业务的发展规划；了解衡量的核心指标；有了数据必须和业务结合才有效果；
（2)思考指标现状，发现多维规律:
熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状对；比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间；拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果；争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘；业务的分析大多是定性的，需要培养一种客观的感觉意识。定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。
（3）规律验证，经验总结：发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。
三，大数据分析有哪些基础发展方向？
（1）可视化分析
大数据分析的用户既有大数据分析师，也有普通用户，但他们对大数据分析的基本要求是可视化分析，因为可视化分析可以直观地呈现大数据的特点，并且容易被读者接受，简单到看图片和说话。
（2）数据挖掘算法
大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。基于不同数据类型和格式的各种数据挖掘算法可以更科学地呈现数据的特点。正是因为这些统计方法（可以称为真理）被所有的统计学家所认识，并且可以渗透到数据中去发现识别的价值。另一方面，这些数据挖掘算法可以更快地处理大数据。如果一个算法需要几年才能得出结论，那么大数据的价值就不可能说出来了。
（3）预测分析能力
预测分析是大数据分析的最终应用。它可以从大数据中提取特征，科学地建立模型，然后在模型中引入新的数据来预测未来的数据。
（4）语义引擎
大数据分析在网络数据挖掘中得到了广泛的应用。它可以从用户的搜索关键字、标签关键字或其他输入语义中分析判断用户的需求，从而获得更好的用户体验，促进匹配。
（5）数据质量与数据管理
大数据分析不能与数据质量和数据管理分开。高质量的数据和有效的数据管理可以确保分析结果在学术研究和商业应用中的真实性和价值。大数据分析基于以上五个方面。当然，大数据分析有很多特点，更深入，更专业的方法。