互联网的时代，数据分析师这个职业都挺不错的，很多人打算学习，所以想了解学习的方法，那么下面小编给大家介绍怎么成为数据分析师，一起来看看吧。
成为数据分析师的方法
明确学习目标
数据分析是使用数据分析工具或手段，解决公司实际问题，创造价值的一类职位。
确定学习路径
数据分析师是一个连接业务与技术的职位，要求比工程师更了解业务逻辑，又要比产品、运营等具有更多的数据分析思维与技能。
在实际工作中，数据分析师面临的问题也是多种多样，常规的如编制与解读产品指标报表、A/B测试结果分析、产品功能或活动效果分析，此外，涉及到从数据层面提供决策支持的都有可能成为数据分析师的工作内容。
制定学习计划
在以快速找工作为目标的前提下，学习并不深入，而是快速掌握必备知识，然后产出分析报告，更深入的学习可以在工作中边做边学。
构建结构化思维——阅读《金字塔原理》，并在问题思考、报告编写、PPT制作中有意识的使用MECE原则。
统计学知识学习——1周，掌握握描述性统计的常用概念即可，包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验、显著性、总体和抽样等。
Excel——2周，掌握基本函数、数据透视表、vlookup等函数、图表绘制，更重要的是相信Excel，碰到任何问题时我们要相信excel是能够cover的，带着问题去搜索方法。
SQL学习——2周，掌握select、distinct、where、groupby、orderby、join等查询语句和count、sum等聚合函数，可自己安装mysql，找一些数据输入进去多加练习，重点是对表join的方法。
分析报告产出——推荐找一个感兴趣的产品，写一个完整的产品分析报告，作为作品附在简历中，至少能超越80%的人了。
数据分析师要掌握的技能
1、要打好扎实的SQL基础。SQL基础之所以重要，是因为数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取而来的。有良好的SQL功底并能熟悉使用，不仅能提取到需要的数据，还能大大提高工作效率。尽管有部分数据可以通过报表等其他途径获得，但绝大多数的数据仍需要通过自己写SQL语句。
2、要熟练使用Excel。它自带的数据分析功能，很大程度上能完成专业统计软件(R、SPSS、SAS、Matlab)的数据分析工作，这其中包括描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。熟悉使用 Excel 的各项功能对一名优秀的数据分析师来说非常重要。
3、要有统计学基础。统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学，其中的理论及依据就是数据分析的理论和依据。统计学是数据分析的理论基础，可以使数据分析更加系统化，以系统的数据科学作为数据分析的指导，才会更好地为数据分析服务。
4、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言。以R语言为例，R编程语言在数据分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。R 作为脚本语言凭借其良好的互动性和丰富的扩展包资源可以方便地解决大部分数据处理、变换、统计分析、可视化的问题，并可以重现所有的细节。
学习数据分析的书籍
《深入浅出数据分析》：HeadFirst系列，内容很浅，比较适合没有基础的人作为科普读物，适合快速入门。
《统计数字会撒谎》：本文不涉及枯燥的数学公式与推理过程，通俗易懂，其实讲的都是统计学最基本的常识，可是却往往容易被人所忽视。
《谁说菜鸟不会数据分析》：不错的工具类书籍。比较浅显，适合完全没有Excel或对Excel似懂非懂的人。讲了一些方法论的东西，但是非常的简单，不太适合对Excel熟悉的读者。
《深入浅出统计学》：帮你快速了解统计学相关的知识。
《MySQL必知必会》：不到250页的小册子，实践性很强，基本没有什么理论的堆砌，完完全全就是一本实践指南，教会你怎么用SQL语句操作MySQL。
《高性能MySQL(第3版)》：跟《MySQL必知必会》相似的书籍，主要讲解了MySQL的理论和实践知识。
《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》：讲解在企业中应用数据的例子，读完受益匪浅，里面举的很多例子都很接地气，很值得数据分析师阅读学习。
《统计学》：统计比较通用的入门教材了，也算是兼顾数学证明和应用，可读性没有上面强，但是也非常的通俗易懂，有很多统计学专业的起始教材也会选择这本。
《Python数据分析》：作者对于利用Python进行数据分析有着很丰富的经验，因此写出的书也是深入浅出，让人很容易就能看懂。对一个热爱学习的数据分析师来说学一门数据分析处理的编程语言是一件很有用的事情。
《Python数据挖掘入门与实践》：作为一个专业的数据分析师，实际上很多时候都需要用到模型。这本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，还是挺不错的一本书。
