如何成为数据分析师

• 使用 SQL 或其他工具从数据库和电子表格中提取数据
• 通过处理重复、缺失和格式不一致的问题来清洗数据
• 制作跟踪关键指标的报告和仪表盘
• 分析趋势，并检验对变化的简单解释
• 向同事展示分析结果并回答后续问题

• 初级数据分析师
• 报表分析师或商业智能（BI）分析师
• 运营或市场分析师
• 数据分析实习生或应届培训生

• 熟练掌握电子表格，包括公式、查找函数和数据透视表；可以试试Excel 测试。
• 学习用 SQL 查询数据库，然后通过SQL 测试检验水平。
• 学习基础统计学，以便区分真实规律和随机噪声。
• 使用公开数据集练习，并撰写简短报告解释你的发现。
• 用一个小型作品集展示你的工作，并通过数据分析测试证明你的核心技能。
• 在用简历生成器制作的简历中突出你使用的工具和可量化的成果。

通过免费测试证明这些技能，或阅读每项技能的指南。

• 数据分析免费测试指南
• 统计学免费测试指南
• SQL免费测试指南
• Excel免费测试指南
• Python免费测试指南
• 分析免费测试指南
• 批判性思维免费测试指南

• 美国简历
• 英国和欧洲简历
• 海湾地区简历
• 学术简历

• Excel Skills Employers Expect: Basic to Advanced

我需要会编程吗？

入门阶段不一定需要。许多初级职位主要使用电子表格、SQL 和一种可视化工具。学习 Python 等语言通常会在之后有所帮助，尤其是在处理较大数据集或自动化报告时。

数据分析师和数据科学家有什么区别？

分析师通常侧重于通过报告和清晰的分析来描述发生了什么以及原因。数据科学家更常构建预测模型并从事机器学习工作。这两个职位名称有所重叠，具体职责因雇主而异。

没有工作的情况下，怎样积累经验？

可以使用公开数据集，志愿为学生社团或当地机构分析数据，或者改进你当前岗位上的某份报告。对每个项目，都要说明问题、方法和结果。