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这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。
数据分析师到底是什么，其实比较模糊。简单的说，就是数据分析，关键是，我们分析这些数据干什么，我个人认为，是从数据中获取有用的信息，一切都以数据说话。
举个简单的例：我们把所有数据分成1-12月份，看每个月的销量，从销量上就可以看出一年的周期规律。说的再小一点，如果数据收集的够齐，我们也可以分析，每个销量是哪些性格的人去买，然后根据这种特点，改进产品。
我想数据分析师就是这样一个职业。
实际上我们最大的问题是完全不知道，数据分析师到底应该具备什么知识？或者说，给你一个数据，你能拿他分析出什么结果。这才是分析师的价值。
所以，如果你不知道怎么走这条路，我就建议按这个目的来走，思考一下，如何才能达到这个目的。我个人认为，至少从两方面来说。一方面是你要了解数据分析的方向，也就是数据分析的一些思路。另一方面，你有分析的思路后，再看有哪些对应的软件可以做分析。我所知道的就是power bi这个软件，可视化图表，具说有一家公司利用这个软件分析出了把尿布放在奶粉旁边，可以提高奶粉的销量。的确如此，这也不是没有道理。不过光这一个软件肯定是不够，另外再多说一句，估计你的函数知识帮不了什么忙，因为数据分析不会用excel函数，或者用的很少，比如：power query就用的是m函数，当然你有函数功底学起来还是有帮助的。
把话说的简单一点，数据分析师就是生成不同的图表，从不同的角度来说明问题，找出问题。你的任务是如何在一分钟内生成100个图表，然后从中找问题。
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关于数据分析，咱们可以先了解数据分析都做什么？需要哪些基础？具体的分析流程是什么样的？应该掌握什么样的工具？需要注意哪些东西？
首先 数据分析都做什么？我们来科普下：\t数据分析是指用适当的\t统计分析方法\t对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是\t质量管理体系\t的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
因此 需要哪些基础？首要的还是要掌握一些数据分析的基础统计理论，基础知识，基础方法，这里推荐一本比较好的入门书籍：
贾俊平老师的 统计学 第五版
其次 是一些基础的数据分析方法 常见的常用的有 Pest，SWOT，5W2H，经典4P理论，杜邦分析，零售常用的人货场分析 以及互联网常用的“用户增长模型”，海盗指标AARRR
然后 具体的分析流程是什么样的？有了 这些基础的理论和分析方法后，接下来具体的分析流程可参考：1.提出问题（需求） 2.结论/假设 3.数据准备 4.数据分析 5.报告生成 结论验证。
再就是 上面的分析流程中第3数据收集，第4数据处理分析中就需要用到一些工具（“器”），用的最多的还是word软件尤其ppt、excel，另外建议好好去学下sql语言，因为sql是标准化的数据查询语言，所有的关系型、非关系型数据库包括一些开源的数据库，甚至公司内部的数据平台 对它都有良好的支持和兼容，还有一些网上数据的收集 或者一些跨平台的数据处理，包括一些分析 可以用python，python简单易学能快速上手。
最后 需要注意哪些东西？个人最大的提醒建议就是一定要 关注行业知识，和不断的学习业务知识，因为脱离行业脱离业务的数据分析都是“无用功”耍流氓 ^_^。
基于你的EXCEL经验，需要再在图表可视化，行业业务知识上及常用的分析方法上主攻下，还是很有希望的（主要是你想做想学，兴趣是最好的老师）。
云开sky
仅精通EXCEL是不能称为数据分析师的！
虽然有函数公式或是加载项里有数据分析工具，但与专业的数据模型软件还是有差别的。另外你的高数和统计知识必须扎实。如果再懂一些财务分析就更好了。南方的企业比较重视数据分析，但是北方的企业管理比较落后，前景不太乐观啊……
工具上，需要会一本基本的数据库sql或者oracle都好，统计的软件有sas、spss等
理论知识上面你需要统计学、数学、计算机（模式识别、机器学习、人工智能等）
努力吧 ，数据挖掘这个还是很新颖的，很有前景，但是做好还是有点难度的，额，怎么说尼，目前国内的成功案例较稀少（知之甚少，不足之处，还望不吝赐教哈～）
