如何成为一名优秀的大数据分析师

管理专业转行数据分析，已有7年数据分析工作经验。曾做过电商数据分析、数据分析可视化等工作。现在某央企担任数据分析工程师，现将这几年的学习经验分享给大家。

工具类

1、Excel必会！我是在学校里就自学了Exce盟敢势袂l课程，包括常用函数、数据透视表等，毕业后又深入学习了VBA。事实证明，掌握到唁昼囫缍这一步，已经可以胜任初级数据分析师了。工作起来简直不要太得心应手，工作效率也是提升了一大截。先来说说Excel的基础功能，包括排序、筛选、插入、删除、作图等等，即“开始”工具栏上的都要会。哪个功能在哪要熟记于心，以便于需要的时候可以快速定位。这里再说说几个常用到的功能点。一个是“数据”工具栏中的分列。这个在工作中会经常遇到，可以选择按分隔符号和固定宽度来分列，只有处理好了数据，才可以进一步的去分析。另一个是“视图”工具栏中的冻结窗格。当表格数据较多时，滑动滚动条就看不到标题了，这时可以选择冻结表头。可根据实际情况选择是冻结拆分窗格/首行/首列。常用的Excel函数包括sum、sumif、if、count、countif、vlookup、row、column、date、text、round、iferror、left、right、mid、clean等。这些大家如果有不会的，可以先去学习下，不一定非要一次性全记住，留下个大概印象即可。等到工作中真正遇到问题需要解决的时候，再去百度找答案，或者来问我关于数据透视表，要了解如何建立数据透视表，行列怎么设置、值字段怎么设置（常用的就是求和、平均值、计数）。稍微复杂点的可以进一步学习切片器、日程表、数据透视图、多个透视表的联动等。掌握了透视表，分析效率又上升了一级。再来说说VBA，有一定编程基础的同学学起来会更容易，没有的话也不必担心，可以一点点慢慢学。这个主要用在批量处理数据上，同样的操作要做多次的时候。数据量很小可以一点点修改，那如果数据量很大呢？写段VBA代码来处理数据就方便很多啦！但这个工作上用的不是特别多，学会了会如虎添翼。推荐书籍：《Excel VBA基础入门》学习论坛：Excel基础应用 - ExcelHome技术论坛

2、SQL主要解决取数的问题，只有数据拿到手了，才能进行下一步的分析。常用的数据库包括Oracle、MySQL、SqlServer等，语法方面略有差异。可选择一个精学，差异点了解下。主要学会增删改查，包括（1）“INSERT INTO”语句，用于向表格中增加新的行；（2）“DELETE”语句，用于删除表中的行；（3）“Update”语句，用于修改表中的数据；（4）“SELECT”语句，用于从表中选取数据推荐书籍：《Mysql必知必会》学习网站：MySQL 教程 | 菜鸟教程

3、Python学会Python的基本语法，掌握numpy、pandas、matplotlib、seaborn等库，想往数据挖掘方向走的需要进一步学习sklearn库。推荐书籍：《深入浅出Python》《Python数据分析与挖掘实战》《利用Python进行数据分析》学习网站：Python 简介 | 菜鸟教程不同方向的数据分析师用到的工具也不一样。业务方向的数据分析师包括业务分析师、运营分析师等，工作的主要工具就是Excel、Sql，而技术方向的数据分析师包括数据挖掘工程师等，工作上则是以Python、Sql为主。

4、可视化工具数据处理完后需要建立数据看板，数据可视化工具有很多，如Tableau、FineBI、FineReport等，不同的公司用的可能也会不一样。有些大公司会直接内部开发相关工具以满足需求，有些公司会直接采买外部可视化工具。但不管是什么样的，功能上都大同小异。建议精学一个，其他的能很快上手。

理论知识

1、想从事数据分析工作，还需要学习下统计学相关知识，包括基础的统计理论（描述性统计、区间估计、假设检验等）、基本的统计方法（T检验、F检验等）、常用的模型（回归分析、方差分析等），学习数据分析背后的逻辑，掌握统计学的基本概念，培养统计思维。推荐书籍：《商务与经济统计》《深入浅出统计学》

业务学习

1、任何数据都在建立在业务的懋鲕壶迎基础上，所以业务知识的学习是重中之重。不了解业务，在分析时也不会有分析思路，只会照着书本上的统计学知识生搬硬套，分析出来的结果一般也不会有太大的实际意义。数据分析的目的就是要通过分析数据，挖掘隐藏在数据背后的业务价值，以促进业务的进一步发展。业务知识的学习没有统一的蓝本，建议多向领导同事请教，多看所处行业的书籍，多了解行业发展动态。数据分析师要重点关注业务核心指标，发现多维规律，进行经验总结。网站资源丰富，大家也可自行去找相关的书籍/视频去学习。另外再推荐几本书供大家阅读，多了解企业数据分析是什么、如何做的，提高数据分析兴趣。有《数据分析-企业的贤内助》《数据之美》《精益数据分析》。