数据分析师必备条件，你有几条？

我们今天面临的生活事实上在全面数据化，数据不是一切，但一切都将成为数据。只有分析才能真正让数据创造价值，这是从数据大国走向数据强国的基础。那么，什么样的人才是大数据人才？如何从“菜鸟”快速成长为优秀的数据分析师？

优秀的数据分析师需要具备什么样的职业素养？

合格的数据分析师首先要遵守行业执业操守，坚持数据客观、真实的引入分析，不对数据进行人为造假。当然，这与在分析过程中进行合理的假设是不同于人为造假的；

其次，在大数据时代，优秀的数据分析师应注意知识体系的完备和均衡，具体说就是：知识体系要健全(如：战略、管理学、营销、财务、统计、投资、行业知识、基础计算机知识等)，大数据的分析是一个综合学科、需要复合型人才，只精一门知识，很难成为合格的数据分析师，所以，业内优秀的执业数据分析师，大多有商学院背景；

另外，就是要注意先进的分析工具的学习，毕竟现在是大数据时代，对大数据的处理和分析，要依赖专业的大数据工具及技能，只有这样才能使我们的数据分析师能够更快地进入角色，引入大体量的数据研究。

好的数据分析师除了培养对数字的敏感度，喜欢这些数字，还要从看似杂乱的数字理念当中找出一些别人看不到的头绪，整理出来，这点很重要，所以说你一定要喜欢这门行业。而且如果分析出别人没有分析出的结果，你会越做越好。

菜鸟如何快速成为数据分析师？

1、对业务的熟悉度，2、对数据的熟悉度，3、对各种模型算法有一定的熟悉度。具体来讲，在业务上要多思考，我们在实战中得出经验就是往往找出一个业务上的关键指标会比一个复杂的数学模型更能得到漂亮的结果。在数据上，主要体现在数据处理上，比如，如何清洗，如何变换，如何抽取特征，只有得到一组干净有代表性的数据才能使模型的结果更真实准确。

数据分析工具与分析技能之间的关联是什么？

分析工具是帮助数据分析师实现价值提升的重要助力，大数据分析一定要充分利用IT、相关软件、云计算、云分析平台等先进的工具，否则在随着数据体量的增大、或实时数据时，就会出现困难。但有一点大家要注意，毕竟大数据要通过分析才能引导企业进行有效决策，所以我们经常说：大数据的核心价值是如何将数据玩起来，所谓的“玩”就是指你的分析能力，否则，你对工具再熟练，没有一定的分析思路和思考深度，那也只是浅浅的介入，无法产生真正的商业价值。

要学习哪些数据分析工具？

分析工具有简单或复杂之分，EXCEL可以处理简单的数据分析问题，但R或PYTHON则更灵活，可以自己设计计算脚本，解决具体数据化问题，所以从专业分析师的角度，西线学院建议学习R或python。

西线学院数据分析培训，让学员”学必能用，用必能胜“，用最短的时间成为一名合格的数据分析师，因为“我们培养的是真正的数据分析师，而不是电脑操作员”。