数据分析师已经存在多年了，但是，对该职业的需求从2018年开始，对数据分析师的需求猛增，目前数据分析师的前景已然非常好！预计到2025年，「数据分析师」将成为需求最大的工作之一。
由于这种现象，我们看到了数据分析师的兴起。许多研究预测，这一角色将成为未来的工作的主力军。
很多想转型做数据师的朋友，职业方向的转变也并非一朝一夕的事情，你需要对这个行业有一定的了解，并匹配一下自己的知识和能力结构。
有很多还没有入行的同学通常一个认知误区：以为只要学了Python就可以做数据分析师。这是错误的！我们先来理解一下数据分析师的工作。
在不同行业数据分析从业人员的工作内容和职责：
从事数据分析的工作
学做日报
日销、库存类的表
产品销售预测
库存计算和预警
流量分析相关表
复盘
数据分析挖掘工作人员
给产品优化提供数据支持
验证产品改进效果
为高层提供邮件和报表
互联网+分析
KPI指标监控
各种周期性报表
针对某一业务问题做分析报告
针对业务进行线下建模和分析
成为数据分析师有哪些要求？
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理论知识要宽泛，涉及数学、市场和技术。要求及对数据敏感，包括统计知识、市场研究、模型原理等。
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常规分析工具的使用，包括数据库、数据挖掘、统计分析工具，常用软件（Python、Excel、PPT、思维导图）等等。
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有一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业逻辑。因为只有理解了商业问题，才能转换成数据分析的问题，从而满足部门的要求。
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数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表达”，成效也会大打折扣。
现在大多工作都需要你拥有逻辑分析能力，尤其是对数据的分析理解。在数据化运营理念深入的今天，BAT这样的大型互联网公司强调全员参与数据化运营，把数据分析当作一种能力在培训，也必定是未来趋势。
数据分析师所需具备的能力和知识
从数据分析的4个步骤来理解，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
数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
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：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。目前可以用说在数据科学领域没有比Python能胜任数据处理和数据分析的任务了，甚至在人工智能的算法研究领域，算法研究人员依然首选Python作为研究工具。
Python不仅是一门编程语言，而且是数据挖掘机器学习等技术的基础，方便建立自动化的工作流；Python入门不难，它对数学要求并不是太高，重要的是需要知道如何用语言表达一个算法逻辑；Python有很多封装好的工具库和命令，我要做的是用哪些数学方法解决一个问题，并构建出来。
要想快速入门Python数据分析，就要使用好Python相关的工具包：
（1）Python最大的特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算社区，采用python进行科学计算的趋势也越来越明显。
（2）由于Python有不断改良的库，使其成为数据处理任务的一大代替方案，结合其在通用编程方面的强大实力，完全可以只是用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序，其中：
常用数据分析库
Numpy
Scipy
Pandas
matplotlib
常用高级数据分析库
nltk
igraph
scikit-learn
（3）作为一个科学计算平台，Python的能够轻松集成C、C++以及Fortran代码。
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。
常用的掌握数据分析方法：
相关分析法
回归分析法
聚类分析法
判别分析法
主成分分析法
因子分析法
对应分析法
时间序列
对比分析法
分组分析法
交叉分析法
结构分析法
漏斗图分析法
综合评价分析法
因素分析法
矩阵关联分析
基本分析方法
高级分析方法
4. 数据呈现
掌握任一种可视化工具，对于处理好的数据可作自由的可视化分析，图表效果会非常易懂，Python本身也有丰富的可视化的工具库可以免费使用。
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。
总结：
近些年随着各行业对数据的理解和探索的需要，数据科学的重要地位也日益显现。那么数据科学的整体工作流程是怎么的呢？数据分析在整个工作流程中占了怎样的位置和角色？如果想要入门做数据分析需要掌握什么语言使用哪些工具？
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