成都有名的数据分析培训机构有哪些推荐

随着大数据时代的降临，越来越多的公司开始注重数据，希望能从数据中找到具有价值的信息，帮助公司做出正确的决策，使其发展的更加顺利。那么我们要如何从数据中提取，挖掘潜在的，对业务发展具有价值的知识，为决策提供有力依据，为产品或市场拓展起到积极的作用呢？

有力的推动企业管理的精益化，对于每个企业都有重大意义，而这些工作，大部分都是需要数据分析师来完成的。但是如何才能成为一名数据分析师呢？我们可以从掌握以下四点。掌握下面四点，要是分析小菜鸟，可以帮助你掌握分析体系；要是分析老鸟，正在苦恼如何提升，更近一步，兴趣可以帮你找到方向，打开思路，毕竟学无止境嘛！

业务能力：数据分析工作的重中之重就是业务能力，只要真正的在实践领域从事过，就会真正的明白业务知识是你分析的根本。而业务知识的学习是需要时间积累的。业务知识的培养是将远远超过技术工具的学习。数据分析其实就是基于业务之上的更深层次的思考和总结。对业务学习，我们可以根据以前的报告和案例拿来研究，这是一个需要时间沉淀的过程，也是较需要不断提升的能力，没有之一。

思考能力：当我们拿到一份数据报表的时候，整个数据就摆在面前，它不会主动开口告诉你。这就需要我们去推演和分析，从中找到规律，迅速评估问题的关键属性和决定因素，形成自己的独有见解，总结报告。所谓心思缜密，滴水不漏，没有思考逻辑，就没有分析思维。我们培养思考能力，可以通过跨领域的知识来带给我们不同的思维方式和问题的角度；另外也要养成爱思考的习惯。“学而不思则罔，思而不学则殆”，思考本身就是一种实践，将你所学的知识更系统和深入。

沟通能力：数据分析贯穿企业整个工作流程链，你需要面对不同的岗位，不同的角色，这个时候，就需要你良好的沟通能力，采用不同的语言和表达方式，来获取你想要的东西。沟通能力就是数据和业务的桥梁。再沟通中，我们不要固执己见，要采取他人的意见，尤其是智者的意见，可以帮我们降低犯错率，提析正确率，这样我们的分析才会更有说服力。

技术能力：我们自己了解到的，相关技术像Excel，MySql，Python，SPSS等这些工具。我们如果刚刚步入数据分析工作，其实Excel就已经足够了。如果我们想更深层次的掌握，可以学习Python，R，SPSS等这些。他们提供的强大的挖掘功能和图形能力。尤其是R，Python引用他们的库非常方便，而已技术也很成熟。

数据分析从来不是“数据分析”本身，而是以“数据分析”作为手段，去解决我们的问题，实现我们的目标。