数据分析师需要有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析。如果想知道数据分析师学习什么这个问题，就接着往下看吧。
数据分析师要学什么
1、数学知识
数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数(主要是矩阵计算相关知识)比较也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是比较的。
2、分析工具
对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。
对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)视情况而定。
3、编程语言
对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
如何成为一名数据分析师
Excel学习：Excel基础操作，逐步学习公式与函数、格式设置、数据高级分析、模拟分析、数据透视表、图表、后期打印以及宏与VBA。数据处理，数据清洗，数据加工，数据抽样，数据报表自动化等(黑体项为必会项)。
Tableau学习：Tableau的数据连接与编辑、图形编辑与展示功能，包括数据连接与管理、基础与高级图形分析、地图分、高级数据操作、基础统计分析、如何与 R 集成进行高级分析、分析图表整合以及分析成果共享等。
Echarts学习：支持折线图(区域图)、柱状图(条状图)、散点图(气泡图)、K 线图、饼图(环形图)、雷达图(填充雷达 图)、和弦图、力导向布局图、地图、仪盘、漏斗图、事件河流图等 12 类图表，同时提供标题，详情气泡、图例、值域、据区域、时间轴、工具箱等 7 个可交 互组件，支持多图表、组件的联动和混搭展现，最终达到能够利用 Echarts 图表结合后端数据进行前端可视化报表展示。
数据挖掘精通(Excel、Oracle、SPSS 初步)： oracle 数据库和办公软件 excel，用于存储及处理数据挖掘所需的数据，oracle 数据库(SQL，关系型数据库进行简单的了解)使用 excel 作为简单入门工具对数据挖掘进行了算法实现，数据挖掘专业工具 SPSS MODELER做一些基础性分析(聚类，回归，时序等)。
PPT，xmind，Visio学习：visio用来画业务流程图，xmind是思维导图，PPT是用来做汇报的，三个工具学的浅显一点就行，主要为写数据分析报告服务的。
思维的学习：BRD,MRD,PRD书写思路，竞品分析，数据产品规划与设计，尽可能了解这些文档的含义，并能针对一两款APP产品，完成上述的文档要求。
统计学(必学)：初级数据分析师，对统计要求不高，大部分只有涉及到方差，标准差，一般不会很深奥，但是到中级可能就要求会比较多。
数据分析分析基本思路：采集、清理、转化、存储、可视化、分析决策等等，分析师得对各个行业有比较深的行业经验，特别是行业流程，各个行业的数据分析必须对业务流程熟悉，才能谈决策。
数据分析师入门标准
1、SQL
数据库。做数据分析，数据是基本，数据的来源有很多，可能是第三方提供的数据，也可能是自己爬虫爬取的。但企业里更多的情况是，数据是存储在数据库里的，如何在数据库里选取自己想要的、有约定条件的数据，怎么建立多表之间的联系就是SQL这部分需要掌握的技能，SQL也是数据分析最基础的技能。
2、统计学
统计学可以分为描述性统计和推断统计。推断统计是统计学里的核心内容，统计学家一直在做的事情就是怎么根据样本来评测总体;方差分析、回归、聚类分析、主成份分析、时间序列分析等都是以后做数据分析可能有到的理论知识。这里推荐中国人民出版社贾俊平的《统计学》，是非常经典的统计学习教材。
