近些年，对数据分析师岗位的需求越来越多，要求也越来越高。过去十多年，中国互联网行业靠着人口红利和流量红利野蛮生长；而随着流量获取成本不断提高、运营效率的不断下降，这种粗放的经营模式已经不再可行，甚至于很多传统企业也需要数据分析师，企业迫切需要通过数据分析来实现精细化运营，降低成本、提高效率；而这对数据分析师也提出了更高的要求，大数据分析师是一个综合性的岗位，业务，业务流程，业务数据，技术等各个方面都有要求，所以，如何才能成为一名优秀数据分析师，那么我们应该如何解决这个问题呢
工具/原料
1
行业的业务知识
2
互联网技术（hadoop，R，SPSS等互联网软件）
3
统计学知识（聚类，回归等算法）
方法/步骤
1
初级数据分析师基础技能（包括工具）学习：1.主要有 Excel，Visio，Xmind，PPT的涉及图表数据分析方面的高级技巧，包括但不限于：数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等！2.Tableau 商业智能与可视化应用实战3. Echarts 从入门到上手实战4.数据分析工具初级应用（Excel、Oracle、SPSS 初步）
2
初级数据分析师软技能学习：1.数据分析分析思路以及步骤2.需求分析思路（BRD，PRD，MRD）3.竞品分析思路4.产品规划与设计思路
3
中级数据分析师硬性技能学习：1. 数据库技术（mysql，redis，excel）2.大数据挖掘算法、(Apriori 算法、Tanagra 工具、决策树)3.SPSS Modeler 数据挖掘
4
中级数据分析加分技能学习：1.Python 网络爬虫技术2.机器学习扩展深入（Python 语言、算法、Numpy 库、MatplotLib）3.人工智能之机器学习(Python高级数据分析库)
注意事项
大数据分析师路上会遇到很多困难，相信未来
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