如何从零开始成为数据分析师

数据业务经历了数字化转型。首先是计算机，随着自动化程度的提高。然后是互联网。现在我们正生活在“智能”时代，其特点是互联性、云存储和物联网（IoT）的增加。

这种巨变的结果之一是数据量的增加。我们说的是每天每时每刻，由世界各地的企业产生的海量数据。我们的“大数据”社会为管理者和企业主创造了可观的利益，并有可能发现以前根本不可能的商业见解。

所有这些数据都导致了对具备足够资格和技能的人员的需求，这些人员能够解释、分析it并提出见解，以提高业务绩效。这就是数据分析师（有时称为业务分析师）的用武之地。继续阅读《终极学习路径指南》，详细介绍成为商业智能分析师所需的所有技能、知识和培训。

数据分析师做什么?

简单地说，数据分析师负责分析业务或组织使用的数据和资源，并从中得出见解。这可能包括内部、竞争对手或其他第三方数据。

一般来说，数据分析师主要从事4种类型的分析:

1. 业务建模-确定市场条件、业务方向，并定义适合的策略
2. 战略规划——突出挑战、行业趋势和公司不断变化的需求
3. 流程和工作流程设计-优化业务流程并使其在整个公司内标准化
4. 系统分析-解释数据以突出IT和技术系统可以改进的领域

目前对数据分析师的需求很高，而且增长速度是美国其他需要的工作岗位的两倍．世界各地的情况都差不多。

考虑从事数据分析师职业的另一个好理由是丰厚的薪水。谷歌调查显示，美国人的平均年薪为92467美元．同样值得考虑的是，在技能和知识方面，你为企业增加的价值越多，你就能挣得越多。当你意识到数据洞察有能力大大提高生产率和利润时，这是有道理的。

那么，你如何成为一名数据分析师，并利用有利的就业机会呢?这篇完整的指南将指导您完成需要采取的步骤。

成为数据分析师的步骤

1.获得合格的

大多数数据分析师(商业智能分析师)职位要求至少有商业相关领域的学士学位，如行政、会计或金融。许多雇主也接受信息系统或STEM学科的学位课程。

然而，单凭一个学士学位可能还不足以找到一份工作。你还需要展示一些专业技能，以便在其他候选人中脱颖而出。这可以是相关学科的硕士学位，比如商业分析学硕士。

获得资格证书和证明技能的另一种方法是参加专业的电子学习课程。越来越多的雇主开始认可和重视这些资格，因为他们意识到通过电子学习获得的高度专注的知识和技能水平可以对他们的业务有益。

2.提高技能和知识

如前所述，为了进一步提高你的技能和知识，你可以注册一个硕士学位课程，它会教你这个职位所需的大部分基本知识。一种越来越流行的途径是在线学习或电子学习课程，以获得更有针对性的技能。

大多数雇主为数据分析师职位指定以下技能:

• 计算机技能-熟练使用MS Office软件，尤其是Excel。可能包括编程语言和框架，如SQL, c#， Java, Oracle等。
• 分析能力-解释和分析数据的能力，以突出问题或领域的改进，在一个公司的运营或过程。
• 研究技能-批判性地评估报告和文件，为分析提供信息。观察企业的运营，与员工和利益相关者面谈，以获得有价值的见解。
• 组织能力-能够整理和跟踪大量的数据和信息。他们还必须合理安排时间，有效地安排任务的优先级。
• 解决问题的能力——发现公司内部的问题，然后从研究和数据中设计潜在的解决方案。
• 沟通技巧-数据分析师必须表现出较强的口头和书面沟通技巧。他们将被要求以清晰的方式撰写报告、行动计划和提出见解，并参加会议和发表演讲。
• 谈判技巧——数据分析师经常发现他们在采取某些业务行动或做出关键决定的必要性上存在分歧。在公司内部，行动的优先次序也可能是一个有争议的问题。数据分析师应与各方进行谈判，并可能进行调解，以清晰的方式提出他们的发现，以顺利解决分歧。

3.获得工作经验

工作经验是成为数据分析师并获得第一份工作的关键部分。如果可能的话，在学习的同时尝试获得一些工作经验是个好主意。这意味着在一家公司里找到兼职、带薪或实习工作，或者志愿帮助非营利和慈善组织。

另外，获得经验的另一种方法是参加包括研讨会在内的课程，在这些研讨会上，你可以从事现实生活中的项目。这将使你能够专注于发展特定的技能。

以下是数据分析师具备良好工作经验的活动类型的一些示例：

• 分析业务数据以确定节省成本的机会——数据分析师的主要角色是寻找降低成本或突出新机会的方法。
• 评估IT系统并突出改进——大多数企业都了解跟上技术变化的需要，并依赖数据分析师找到需要优化的领域。
• 评估当前的业务系统并制定战略计划——通过分析业务数据和行业趋势，然后得出结论，数据分析师可以帮助公司找到最赚钱的机会。

确保你不要错过任何提升你经验水平的机会，也不要错过任何成功项目的机会，无论项目大小。

成为一名成功的数据分析师所需要的技能是高度专业化的，并不断发展。如果您从事商业智能方面的职业，您将需要不断更新和更新您的技能和知识。这些技能将使你成为一名数据专家，掌握数据科学和分析技能，提升业务表现和职业生涯。