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数据分析师也是近几年兴起的热门行业，在*城市数据分析师的发展前景是非常乐观的，作为一名数据分析师工作内容包括数据的采集、清洗、整理、分析、建模、挖掘、可视化等，数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律，能够从数据中发掘出有价值的信息。
数据分析师需要具备的技能有哪些？
学习技巧
善于利用知识框架图
知识框架图可以让我们以提纲挈领的方法把各章节里的知识点串联起来，更好的了解知识点的内在联系，对于各章节有个综合的把控。
书本和备考手册相辅相成
业务数据分析师备考过程中，如果单纯的记忆学习，很快就会遗忘。在备考的学习中，除了给大家发的备考手册之外，一定要学习考试大纲后面推荐的必看书籍，在学习中，首先是要将每个章节的知识点弄懂，消化重难点，再去记忆，这样学习才会有比较好的效果。
模拟题演练
在演练过程中，需要严格按照考试的要求和时间做完考题，检测自己的掌握情况。然后对照正确答案和解析，找到题目的考点，再对应到教材，标记出知识点，让备考不盲目。
高效记忆，冲刺到
“将书变厚再变薄” 除了仔细 研读书本和手册，努力记住标记的地方，消化关键点，还要仔细查看自己答错的模拟题，这些题目的考点都是比较容易混淆忘记的，要避免在同一个地方摔倒。
如何快速成为优秀数据分析师？
从“普通”数据分析师想通往“优秀”数据分析师是一个漫长的过程，但都需要经历这几个阶段。
第 一阶段：数据支撑
数据分析怕啥？没思路？没模型？没图表？都不是！
数据分析怕：没数据！无论是做啥分析，搞数据，始终是位的工作。尽可能多地搞数据，是位要求，不然一切免谈。
只不过，同数仓开发不同，数据分析关注的数据，是面向业务主题的。数据服务的产品、运营、销售、营销、售后部门，到底有什么数据，需要什么数据，是数据分析师必须梳理清楚的。
第二阶段：制定基线
有了阶段，至少能看懂数据了，知道每个数据是用在哪个部门，哪项工作。下一步关键的是……？
有的同学可能不假思索地说：建模！还没到这一步哈。下一步关键的是：定基线。知道自己看的数据，常规形态是啥样的。知道什么算正常，什么算不正常。
这一步非常重要！因为数据本身没有含义，数据+标准才有含义。而并非所有指标，业务方都会给出标准的。很可能，只有销售数据才有具体到每天的考核标准，其他数据得凭经验、凭常识、凭分析定出基线。
第三阶段：拆解因素
跨过第二阶段后，数据分析师已经对业务常见走势有充足的了解。
有能力做判断，就能识别出异常状态。并非所有的异常都不可控，有相当多的异常是可观测因素导致的，比如宏观环境，比如营销动作、推广计划。
所以这一阶段，叫“拆解因素”，即把这些影响业务的因素，拆解到可以量化的，能用一个或几个数据指标表现，并能与内部数据结合分析的程度。拆因素可能有若干数据形态，
数据分析师常见的种类都有哪些？
这个职位的人员只能通过系统看到数据，但是缺乏处理数据的能力，一方面是受到技术的限制以及系统的权限的限制，他们只是机械的进行数据的复印，没有进一步的进行数据的处理。
就是在数据分析的阶段之前，进行数据的初步处理，数据处理员已经具备了处理数据的基本技能，起码对于计算机的处理流程以及一些统计方法、统计工具还是比较在行的，一些基本的分析方法也是没有问题的，但是这部分人员缺少的是对数据的解读能力，只是机械的进行数据的处理。
通过对已经处理好的数据进行解读，通过解读发现数据中隐藏的问题，定位这些问题，找到问题的原因，解决数据是一项能力，不是说专业出身的学生就会具备数据解读的能力，数据解决不仅仅只是看着数据，还要产品以及企业各种情况相互结合，是一个需要经验积累的职位。
数据分析的结果是为了更好的应用，数据应用师主要的是在产品上的应用，将通过数据分析找到的问题重新应用到产品中，通过数据应用师的分析，针对什么样的客户推荐什么样的产品，对于客户的购买可能性会大大加大，数据应用师在国内现阶段还是比较少的，随着电子商务行业的不断发展，怎么让数据应用到产品上也是一个可以让盈利更高效的行为。
这个是一个比较新的概念，在行业水平上应该已经是比较高水平的，对于数据的周期进行记录、跟踪，将这些有用的数据信息应用到新的数据去，或者产品中去，对产品产生新的价值，数据规划师对于数据的分析技术以及对数据的认识都会有比较高的要求。
