数据分析师教程-数据分析师教程***

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析师教程的问题，于是小编就整理了5个相关介绍数据分析师教程的解答，让我们一起看看吧。

1. 如果想成为一个数据分析师，需要哪些技能？看哪些书籍？
2. 怎么报考数据分析师？
3. 数据分析师要掌握哪些技能？
4. 怎样做一名游戏数据分析师？
5. 大家好，我对Excel公式应用算比较精通，现在想往数据分析师发展，该怎么学习？

如果想成为一个数据分析师，需要哪些技能？看哪些书籍？

数据分析师分为技术型与业务型两种：

（1）首先需要学习的知识，也就是需要学习的书籍， 概率论、统计学、数据挖掘、sql等相关教材，基本上这些书名都有对应的书，所以这些是必须要学习的。

（2）其次是软件操作知识，Spss、Excel、SQL、hadoop、hive等操作必须精通。

（3）是多看一些数据分析或数据挖掘的案例。

以上三条是所有的人都要具备的。

另外：

（1）技术型，需要具备数据库构建、精通数据查询语句使用；

（2）业务型，顾名思义就是需要对前端业务比较熟悉，如果不熟悉业务，分析出来的结果也无实际价值。

怎么报考数据分析师？

报考条件:一，大专以上学历，在相关行业连续半年以上实践实习经历。二，中专学历者相关专业如电子商务，计算机几级有东西工程。电子信息工程等毕业后从事相关行业连续一年实践实习经历。非上述专业，需在相关行业连续实践三年以上。三，在校学生，大专层次以上相关专业学生报考必须以学习相关专业两年以上。其他学生报考需按教学大纲经系统培训80学时以上。

数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核。考试共有三门《数据分析基础》，《量化经营》，《量化投资》，每一门100分，60分及格制。每年有四次考试，具体时间请关注CPDA数据分析师***考试通知。大致在每年的3月，6月，9月，12月中旬

数据分析师要掌握哪些技能？

作为一名数据分析师，要首先掌握数据处理与分析的基本技能，例如使用SQL等工具进行数据提取和整理，以及利用Python和R等编程语言进行统计分析和可视化。

同时也需要具备数据挖掘和机器学习的知识以便处理大型数据集和进行预测性分析。

除此之外，沟通和协作能力也是非常重要的，需要与不同部门的人合作并解释分析结果。

具备良好的商业和行业知识，能够理解业务及市场需求，并将数据分析结果与之融合，提供商业建议。

作为数据分析师，要掌握一定的统计学知识和数据分析能力，包括数据***集，数据清洗，数据挖掘和可视化。在分析过程中，需要掌握常用的数据分析工具，如Excel、Python、R等，能更好的处理和分析大量数据。

除此之外，还需具备沟通、团队合作以及项目管理的能力，以便能够更好地与业务和技术团队进行协作，并能够应对复杂多变的项目需求，为企业提供更加准确有效的数据分析服务。

怎样做一名游戏数据分析师？

数据分析师，主要是两类人，一类是数据挖掘工程师，另一类是业务分析师。前者更偏技术，后者更偏业务。

成为一名合格的数据分析师需要作如下准备：

1、熟知行业与业务

2、理解业务中产生的数据

3、能提取数据

4、分析数据

5、解读数据

6、展示数据

主要还是商业敏感度，数据库及SQL水平，掌握数据分析工具及数据模型的能力，还有数据敏感度，和PPT能力

大家好，我对Excel公式应用算比较精通，现在想往数据分析师发展，该怎么学习？

谢谢题主邀请！

关于数据分析，咱们可以先了解数据分析都做什么？需要哪些基础？具体的分析流程是什么样的？应该掌握什么样的工具？需要注意哪些东西？

首先 数据分析都做什么？我们来科普下： 数据分析是指用适当的 统计分析方法 对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是 质量管理体系 的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便***取适当行动。

因此 需要哪些基础？首要的还是要掌握一些数据分析的基础统计理论，基础知识，基础方法，这里推荐一本比较好的入门书籍：

贾俊平老师的 统计学 第五版

其次 是一些基础的数据分析方法 常见的常用的有 Pest，SWOT，5W2H，经典4P理论，杜邦分析，零售常用的人货场分析 以及互联网常用的“用户增长模型”，海盗指标AARRR

然后 具体的分析流程是什么样的？有了 这些基础的理论和分析方法后，接下来具体的分析流程可参考：1.提出问题（需求） 2.结论/***设 3.数据准备 4.数据分析 5.报告生成 结论验证。

再就是 上面的分析流程中第3数据收集，第4数据处理分析中就需要用到一些工具（“器”），用的最多的还是word软件尤其ppt、excel，另外建议好好去学下sql语言，因为sql是标准化的数据查询语言，所有的关系型、非关系型数据库包括一些开源的数据库，甚至公司内部的数据平台 对它都有良好的支持和兼容，还有一些网上数据的收集 或者一些跨平台的数据处理，包括一些分析 可以用python，python简单易学能快速上手。

最后 需要注意哪些东西？个人最大的提醒建议就是一定要 关注行业知识，和不断的学习业务知识，因为脱离行业脱离业务的数据分析都是“无用功”耍流氓 ^_^。

基于你的EXCEL经验，需要再在图表可视化，行业业务知识上及常用的分析方法上主攻下，还是很有希望的（主要是你想做想学，兴趣是最好的老师）。

到此，以上就是小编对于数据分析师教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析师教程的5点解答对大家有用。