前面很多位已經把資料分析師的具體工作職責和工作內容說得較為詳細，我來解答一下如何成為一名優秀的資料分析師。
首先，基礎知識。
基礎知識最重要，資料分析師需要掌握的基礎知識比較廣，除了分析層面的，還有操作層面的。
在分析層面，需要學習包括統計學，資料分析等在內的一系列書籍，比如：《概率論》、《深入淺出統計學》、《資料之美》、《深入淺出資料分析》、《精益資料分析》、《商務與經濟統計》、《the elements of statistical learning》等等都是挺好的書，可以看一下。
在操作層面，需要學習資料庫、資料倉儲、資料採集等，在這裡就需要學習諸如：《mysql必知必會》，hadoop相關的書籍，不過資料分析師不需要很詳細的學習這些知識，因為主要以查詢為主，不需要考慮資料效能、資料安全和架構的問題，但是如果有系統的學習那必然是最好的。
對於這一部分的內容，通過看書和學習，或者有條件的聽一聽課都是可以解決的。
其次，業務知識。
業務知識能夠幫助你做出乙份能說明白問題的報告。資料分析師必須了解自己所在部門的業務內容，只有這樣你才能夠做出乙份你的業務人員能看出一些業務分析指標以及下一步如何邁步的結論，對於這一能力，需要從以下幾個方面入手：
從部門報表入手，部門報表往往反映了部門的業務水平和關注點，這也是為什麼很多資料分析師一進入部門就會被指派各種做表的任務，雖然很簡單基礎，但是是了解部門業務最好的辦法；
其次是多和業務人員溝通，溝通內容不限於日常的工作內容，還可以是市場現狀趨勢等等方面；
最後就是自己通過網際網路或者是資料倉儲中的資料自己發掘，發掘一下現有的資料，包括使用者、產品、市場，覆盤一下以往的活動內容，發掘一下業務層的資料需求。
只有達到數在心中，才能夠真正的為部門的發展做出長足的貢獻。
對於這一部分的內容，就是感受和鍛鍊，多交流溝通，多思考就可以解決。
最後，趁手的工具。
乙個趁手好用的工具能讓你錦上添花，而且還能夠明白的將自己想要展示的內容展示出去。有人喜歡用excel，因為它簡單，有人喜歡用tableau，因為能彰顯自己的技能，有人喜歡用r，因為它功能強大，有人喜歡用python，因為它庫很豐富……每個人的喜好和能力都不一樣，但是必須需要掌握乙個以上的強大的工具，因為資料分析師分析資料並不是為自己分析的，是需要把分析的結果和內容展現給業務人員的，業務人員並沒有強大的資料分析能力，所以視覺化也變得相當重要了，尤其是除了面對業務人員，還要給領導展示的時候。
網易有數是一款企業級大資料視覺化分析平台，簡單易用上手容易，便宜強大，私有部署還能保證資料的安全，兼具資料分析和資料視覺化功能，除此之外還具備場景化使用和智慧型輔助功能。
在資料分析層面，比如：
資料模型連線：
表計算：
還有一些趨勢分析、資料填報等等資料分析功能。
在視覺化層面，具有三十餘種圖表樣式，可以自由調整的布置，自由插入的等等。
除此之外還有各類商業解決案例，可以直接套用，完成資料分析並視覺化的任務，這樣在任何場景下都可以很輕鬆的完成工作所需要的內容。
網易有數還有強大的智慧型分析的功能，可以根據提供的資料智慧型分析出結果，這一功能，也是其獨一無二，並且在不斷進步的功能，還具備智慧型問答的功能，在智慧型功能中，可以隨意的將智慧型分析結果新增到報告中，形成一篇新的報告。
除了這三個方面外，網易有數還有強大的許可權管控和分享功能，除了提供資料眼許可權、資料模型許可權、報表許可權、私人資料夾等等許可權管控外，還有包含審閱許可權、編輯許可權等等。
聊一聊資料分析師這個職業
前面很多位已經把資料分析師的具體工作職責和工作內容說得較為詳細，我來解答一下如何成為一名優秀的資料分析師。首先，基礎知識。基礎知識最重要，資料分析師需要掌握的基礎知識比較廣，除了分析層面的，還有操作層面的。在分析層面，需要學習包括統計學，資料分析等在內的一系列書籍，比如 概率論 深入淺出統計學 資料...
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...
seo資料分析師
一 好奇心強烈好奇心人皆有之，但是作為seo資料分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發現和挖掘隱藏在資料內部的真相。seo資料分析師的腦子裡，應該充溢著無數個 為什麼 為什麼是這樣的結果，為什麼不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什麼，為什麼結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行資料...