如何快速成為資料分析師？不建議急於求成，所謂快速僅僅是入門而已，想要真正成為資料分析師恐怕需要到實際工作中去歷練。下面給出一些建議。
資料分析師需要的技能大致有這些：Excel、SQL、統計學及SPSS、Python/R等。
建議從Excel開始，因為Excel是使用最多，也是最強大的資料分析工具，入門簡單，因為大部分人都接觸過Excel。
Excel
Excel分為四塊：公式+技巧+資料透視表+圖表。
先從Excel公式開始，透過公式感受Excel的強大與神奇。Excel常用公式分為5類，如下圖所示。
接下來需要學習一些常用的快捷鍵和技巧，這樣可以提高學習效率，對於以後的工作也大有益處。
Excel資料透視表可以讓我們不用寫任何公式就可以輕鬆實現對資料的分類統計、彙總等。
古人云，一圖勝萬言，透過圖表來展示資料會更形象，也更高效。
關於Excel的教程可以看下我的專欄：Excel資料分析108講
MySQL
資料分析師跟資料打交道，而資料儲存在資料庫中，所以懂點SQL知識也是必須的，用得最多的資料庫是MySQL資料庫，作為資料分析師需要掌握的SQL知識如下圖所示。
統計學
統計學是資料分析師的理論基礎，只有具備紮實的理論基礎，才能在資料分析這條路上走得更遠。
SPSS
SPSS是一個很常用的資料分析工具，提供了非常友好的圖形操作介面，當然，學習SPSS需要建立在統計學的基礎上。
說明：後面的部分跟統計學幾乎一樣，因為SPSS是一個去實現統計學理論的工具。
如今這個時代，少兒都開始學程式設計了，作為資料分析師，懂點程式設計也是必須的，因為解決資料探勘問題需要用機器學習演算法。資料分析中主流的程式語言有兩種：Python和R。先說說Python。
Python
對於Python，需要掌握的知識有這些：Python基礎、Numpy、pandas、matplotlib、Python機器學習等。
1、Python基礎
2、Python三大件：Numpy、pandas和matplotlib
3、Python機器學習
R語言
對於R，需要掌握的知識有這些：R語言基礎、R資料視覺化、資料預處理包、R統計分析、R機器學習等。
如何快速成為資料分析師？不建議急於求成，所謂快速僅僅是入門而已，想要真正成為資料分析師恐怕需要到實際工作中去歷練。下面給出一些建議。
資料分析師需要的技能大致有這些：Excel、SQL、統計學及SPSS、Python/R等。
建議從Excel開始，因為Excel是使用最多，也是最強大的資料分析工具，入門簡單，因為大部分人都接觸過Excel。
Excel
Excel分為四塊：公式+技巧+資料透視表+圖表。
先從Excel公式開始，透過公式感受Excel的強大與神奇。Excel常用公式分為5類，如下圖所示。
接下來需要學習一些常用的快捷鍵和技巧，這樣可以提高學習效率，對於以後的工作也大有益處。
Excel資料透視表可以讓我們不用寫任何公式就可以輕鬆實現對資料的分類統計、彙總等。
古人云，一圖勝萬言，透過圖表來展示資料會更形象，也更高效。
關於Excel的教程可以看下我的專欄：Excel資料分析108講
MySQL
資料分析師跟資料打交道，而資料儲存在資料庫中，所以懂點SQL知識也是必須的，用得最多的資料庫是MySQL資料庫，作為資料分析師需要掌握的SQL知識如下圖所示。
統計學
統計學是資料分析師的理論基礎，只有具備紮實的理論基礎，才能在資料分析這條路上走得更遠。
SPSS
SPSS是一個很常用的資料分析工具，提供了非常友好的圖形操作介面，當然，學習SPSS需要建立在統計學的基礎上。
說明：後面的部分跟統計學幾乎一樣，因為SPSS是一個去實現統計學理論的工具。
如今這個時代，少兒都開始學程式設計了，作為資料分析師，懂點程式設計也是必須的，因為解決資料探勘問題需要用機器學習演算法。資料分析中主流的程式語言有兩種：Python和R。先說說Python。
Python
對於Python，需要掌握的知識有這些：Python基礎、Numpy、pandas、matplotlib、Python機器學習等。
1、Python基礎
2、Python三大件：Numpy、pandas和matplotlib
3、Python機器學習
R語言
對於R，需要掌握的知識有這些：R語言基礎、R資料視覺化、資料預處理包、R統計分析、R機器學習等。