从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程。如果想知道数据分析师如何入门这个问题，就接着往下看吧。
数据分析师入门方法
1.数据与数据分析
数据其实就是对事物特征的定性职称以及量化描述，比如一个人的身份证号，年龄，收入，身高，家庭情况等就构成了一组数据，如果把很多人的这些数据汇成表，便构成了“结构化”，但是有一些或者大部分的数据都不是规整的，也就是分布比较杂乱，没有按照相关规律排布或者不是按照我们的要求分布的称之为“非结构化”的数据。
数据分析的本质是什么?那就是将这些结构化或者非结构化的数据，映射到指定格式的数据空间里面，然后进行分析。
这句话说的比较绕，但是却非常深刻，它告诉我们，数据分析的一个基础就是寻找合适的数据空间映射方案或者可以理解为数据清洗。
2.掌握两类工具
工具则大体可以分为两种，一是基础性的excel，spss，sas等数据分析软件以及许多数据库管理工具，它们主要处理的是结构化的数据，也就是把数据生成表的规整数据;二是编程语言，包括python，R，Java，Ruby等，这些语言工具主要是处理数据空间映射和清洗工作的，其中，比较常用的是python和R，前者由于其可扩充性，已经在大多数情况下优于后者了。
3.学习
请注意一点：python学习，对于没有任何计算机基础的人来说，基本上是开头容易、越往后面越难!python一开始的类似自然语言的结构很友好，但你到了函数与面向对象的学习的时候，还是必须明确引用变量的变化以及作用域的动态变化等对入门者不友好的问题。
在这种情况下，《head first python》根本不适合，不要用它学习python!
怎么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。
怎么转行做数据分析师
一、知识储备
数据分析作为一门交叉学科，需要掌握多方面的知识。
数学与统计基础，数据分析是指运用统计方法和分析工具对大量数据进行分析，挖掘出其潜在规律及价值，为经营决策提供科学严谨的理性依据。其中当然离不开数学与统计学的知识，需要有微积分、线性代数、概率论与数理统计等相关的知识储备才行。
数据的存储便离不开使用数据库，需掌握SQL数据库语言在关系型数据库系统中进行增删改查等操作才行。数据分析的进阶需要会使用一门或多门编程语言，如Python和R，这将会使你的数据分析变得更加高效。如果需要的话可以学习常用的分类、回归、聚类和降维等的常用算法以及它们的优缺点和使用场景，这将是你转行进入公司的加分项哦。
二、行业分析
在学习数据分析的知识方面也不能落下对各个数据岗位的了解，接下来介绍数据分析行业中岗位，大致分为四个方向：数据分析、数据挖掘、数据开发、数据产品。
数据分析师从事数据采集、整理、分析，发现问题，分析问题，得出结论，为公司的决策层提供数据支持。偏向于业务。数据挖掘工程师或者算法工程师利用模型训练数据，从海量数据中挖掘规律，预测或分类对象，主要偏向编程和算法，对统计理论知识要求偏高。数据开发工程师设计、搭建并维护基础设施，以提供数据收集、存储、处理、计算等平台。偏代码开发，需要在代码能力上弥补，但与纯技术栈的程序员相比需要一定的业务逻辑。
三、心态历练
1、一定要用细心、耐心、和平静的心态去做数据分析。数据分析是个细活，根据二八原则，其中数据的处理将占去数据分析中的八成时间，如果数据处理不当将影响接下来的分析，需要良好的心态减少犯错误的概率。
2、具有独立思考与换位思考的能力。数据分析并不仅仅是为了完成一些业务上面的数据需求和论证。数据分析者应该在理解业务的基础上，要有自己独特的见解，扩大自己的思考范围，提升洞察力。同时要换位思考，从多角度看待数据和使用数据。不同的人，不同的角度看问题都能得到不同的效果。
