数据分析师可以在哪几方面提升自己


不同行业和不同企业对数据分析师的要求不尽相同，个人认为想迅速成为一名合格的数据分析师，大体上要提升以下几方面的技能：
一、理论知识：
包括常用的统计学知识和一定的数学建模能力。
建议系统的学习统计学的基础课程，并掌握常用的数据模型如线性回归、决策树、时间序列等等。
二、工具技能：
可以熟练运用一个专业的数据统计软件，如SAS、R等。可以熟练使用excel。
具备一定的数据库操作技能。
具备较好的数据呈现能力，包括数据可视化、数据报告等等。
三、业务认知：
对行业领域的深刻理解。

个人认为，一和二是数据分析师的基础技能，三则是普通数据分析师和优秀数据分析师的分水岭。数据分析不是闭门造车，大多时候是为了洞悉业务中的问题，给出针对性的指导策略，乃至形成可执行的解决方案。初学者往往容易犯的错误是，为了过程的"优美"生搬硬套模型，而忽略了业务内在的逻辑（曾经我就犯过这样的错误）。切记脱离业务去谈数据分析都是耍流氓。