一般来说想要成为数据分析师，人们首先想到的就是学习数据分析技术，但仅仅依靠这些还是不够的，还需要了解清楚数据分析必备技能和知识。
数据分析师的必备技能贯穿在数据分析整个流程线：
数据分析的四个步骤：数据获取、数据处理、数据分析、数据呈现。
1、数据获取
数据获取虽然对大神们来说已经不是难事，但是把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决却不那么容易，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，只有界定好问题后，才能准确、有目标地进行数据采集。
推荐书籍：《金字塔原理》、麦肯锡三部曲：麦肯锡意识、工具、方法；
推荐工具：火车采集器、火车浏览器等获取工具，思维导图工具（Xmind\百度脑图等）；
2、数据处理
数据的处理需要掌握有效率的工具，除了在火车采集器中的一系列处理外，还需要掌握：
Excel及高端技能：日常工作通用，容易掌握，处理10万级别的数据很轻松。你需要逐步掌握数据处理、查询、筛选、排序、函数、function，图表插件等。没错，很多、很复杂。所以你也可以选择学习SQL，熟悉火车采集器的大神一定不陌生，熟练掌握SQL语言，应对数据库很好上手。对开发技术感兴趣、对Excel无感的朋友，可以自行琢磨最适用的数据处理方案。
3、分析数据
分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。
因此，熟练掌握一些统计分析工具不可免：
SPSS系列：老牌的统计分析软件，SPSS Statistics（偏统计功能、市场研究）、SPSS Modeler（偏数据挖掘），不用编程，易学。
SAS：经典挖掘软件，需要编程。
R：开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。
各类BI工具：
Tableau:可视化工具的鼻祖，对于处理好的数据可作自由的可视化分析，图表效果惊人
大数据BI工具FineBI:类同Tableau，可在前端做任意维度分析；数据可在前端继续处理（计算、筛选过滤等），可对接hadoop之类的大数据平台，数据处理性能较好。
4、数据可视化呈现
很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分，只需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报，可用Word\PPT\H5等方式展现。
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