水平高的的数据分析师，工作是没有问题的，而且工资高，但很多人以为掌握几样数据分析工具*认为自己是分析师了，那*错了，数据分析师*主要的能力还是分析方法和思维方式，工具容易掌握，方法和思维需要经验积累，若想*入行，可以考虑找一个大咖指导你哦，如赵强老师，舒立克商学院数据分析教授，二十几年数据分析经验。
派客动力科技是*内*的大数据管理和数据治理公司，不管大小企业，可以定制不同的数据管理解决方案
自学数据分析师需要从哪里入手？
互联网行业在*发展，“互联网＋”概念的提出标志着互联网已叩响“万物互联时代”的大门。在这个时代，大数据渗透于各行各业，掌握数据核心价值成为企业脱颖而出并取得胜利的法宝。
越来越多的企业*竞争优势与大数据有关，由此，数据分析师这一职业逐渐得到*并受到追捧。世界500强企业中，有90％以上都建立了数据分析部门。在*内，已有超过5６％的企业在筹备和发展大数据研究，据有关部门预测未来5年，94％的公司都将需要数据分析专业人才，大数据*是下一个ＩｎｔｅｌＩｎｓｉｄｅ，未来属于那些能把数据转换为产品的公司和人群。
*的数据分析师已经成为促进各行各业发展，推动*家经济*的重要人物。但我*针对数据分析的研究起步晚，市场巨大，职位空缺现象十分严重。
1、数据分析师的定义
谈起数据分析师，很多人都认为其职位高高在上，不可企及，但实际并非如此。让我们从案例出发来探索其内在含义，数据分析*经典的案例便是“啤酒与尿布”，沃尔玛超市将Ａｐｒｉｏｒ算法引入Ｐｏｓ机数据分析发现，美*年轻的父亲去超市为婴儿购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样便使尿布和啤酒这两样看似不相干的商品有了某种联系。于是，沃尔玛尝试将两种商品摆放在同一区域，进而取得了意想不到的良好销售收入。可见，数据分析是运用适当的方法对收集来的大量数据进行分析整理，筛选有价值的信息并形成相应的解决方案以帮助人们作出判断，采取适当行动的过程。
2、数据分析师的层级分类
经对多家招聘网站数据分析师的招聘信息进行分析研究，发现目前数据分析师大体分为三个层级：传统行业的数据分析师、互联网初级数据分析师、互联网*数据分析师。
*层级传统行业的数据分析师，主要工作是整理、处理数据，专业技能只要具备一定的数学和统计学知识储备即可；
第二层级是互联网初级数据分析师，职位要求在传统数据分析师的基础上掌握少数的计算机工具譬如ＳＰＳＳ、ＳＱＬ等，从职人员需具备一定的数据敏感度和逻辑思维能力，能够对数据源进行分析并能制作数据报表；
3、数据分析师的能力需求
数据分析师的工作分为采集、存储、筛选、数据挖掘、建模分析、优化、展现、应用等一系列过程。接下来从主要步骤详细分析数据分析师的能力需求。
展现过程要求具备数据整理、数据可视化、报表制作能力，熟练应用Ｄ3、Ｖｅｇａ实现数据可视化，并能运用Ｒ和ＤａｔｅＷａｎ-ｇｌｅｒ工具将原始数据转化为实用的格式。
1、*外数据分析师的培养现状
2、*内数据分析师的培养现状
数据分析师作为新时代新兴起的高薪职业，对人员的能力要求是相当高的，下面将根据数据分析师的定义、能力需求并结合互联网环境的时代背景，对数据分析师的成才途径作出详细的分析。
1、思维变革，数据分析师成才的前提
首先要在思维方面有所改变，培养自身数据思维、多模式思维、逻辑思维和结构化思维。
①数据思维，即量化思维，对数据具有独特的敏感度，相信一切事物皆可量化；
②多模式思维，即构造多种想法和解决思路，拓宽思维，从多角度出发，以寻求*优的解决问题的方案；
③逻辑思维，在错综复杂的海量数据中要有缜密的思维和清晰的逻辑推理能力才能按照自己既定的目标*解决问题；
④结构化思维，即系统性思考问题，深入分析内在原因，能够制定系统可行的解决方案。
2、技能变革，数据分析师成才的工具
②掌握一定的心理学知识，能够很好的分析和解释客户行为；
③掌握业务能力及管理能力，在以上基础上，*核心的是要掌握一定的业务能力和管理能力。
3、素质变革，数据分析师成才的*
在个人素质方面，互联网时代对数据分析师的要求增多，若想成为*的数据分析师*应不断学习完善以下素质能力：对工作的态度严谨认真，对数据的变化时刻保持敏锐的洞察力，对方法的运用保持一定的创新性，对团队保持团结合作之心，能与顾客沟通交流并及时了解他们的需求。