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僅精通EXCEL是不能稱為數據分析師的！
雖然有函數公式或是加載項裡有數據分析工具，但與專業的數據模型軟件還是有差別的。另外你的高數和統計知識必須紮實。如果再懂一些財務分析就更好了。南方的企業比較重視數據分析，但是北方的企業管理比較落後，前景不太樂觀啊……
工具上，需要會一本基本的數據庫sql或者oracle都好，統計的軟件有sas、spss等
理論知識上面你需要統計學、數學、計算機（模式識別、機器學習、人工智能等）
努力吧 ，數據挖掘這個還是很新穎的，很有前景，但是做好還是有點難度的，額，怎麼說尼，目前國內的成功案例較稀少（知之甚少，不足之處，還望不吝賜教哈～）
西風幽竹
關於數據分析，咱們可以先了解數據分析都做什麼？需要哪些基礎？具體的分析流程是什麼樣的？應該掌握什麼樣的工具？需要注意哪些東西？
首先 數據分析都做什麼？我們來科普下：\t數據分析是指用適當的\t統計分析方法\t對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是\t質量管理體系\t的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。
因此 需要哪些基礎？首要的還是要掌握一些數據分析的基礎統計理論，基礎知識，基礎方法，這裡推薦一本比較好的入門書籍：
賈俊平老師的 統計學 第五版
其次 是一些基礎的數據分析方法 常見的常用的有 Pest，SWOT，5W2H，經典4P理論，杜邦分析，零售常用的人貨場分析 以及互聯網常用的“用戶增長模型”，海盜指標AARRR
然後 具體的分析流程是什麼樣的？有了 這些基礎的理論和分析方法後，接下來具體的分析流程可參考：1.提出問題（需求） 2.結論/假設 3.數據準備 4.數據分析 5.報告生成 結論驗證。
再就是 上面的分析流程中第3數據收集，第4數據處理分析中就需要用到一些工具（“器”），用的最多的還是word軟件尤其ppt、excel，另外建議好好去學下sql語言，因為sql是標準化的數據查詢語言，所有的關係型、非關係型數據庫包括一些開源的數據庫，甚至公司內部的數據平臺 對它都有良好的支持和兼容，還有一些網上數據的收集 或者一些跨平臺的數據處理，包括一些分析 可以用python，python簡單易學能快速上手。
最後 需要注意哪些東西？個人最大的提醒建議就是一定要 關注行業知識，和不斷的學習業務知識，因為脫離行業脫離業務的數據分析都是“無用功”耍流氓 ^_^。
基於你的EXCEL經驗，需要再在圖表可視化，行業業務知識上及常用的分析方法上主攻下，還是很有希望的（主要是你想做想學，興趣是最好的老師）。
雲開sky
這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。
數據分析師到底是什麼，其實比較模糊。簡單的說，就是數據分析，關鍵是，我們分析這些數據幹什麼，我個人認為，是從數據中獲取有用的信息，一切都以數據說話。
舉個簡單的例：我們把所有數據分成1-12月份，看每個月的銷量，從銷量上就可以看出一年的週期規律。說的再小一點，如果數據收集的夠齊，我們也可以分析，每個銷量是哪些性格的人去買，然後根據這種特點，改進產品。
我想數據分析師就是這樣一個職業。
實際上我們最大的問題是完全不知道，數據分析師到底應該具備什麼知識？或者說，給你一個數據，你能拿他分析出什麼結果。這才是分析師的價值。
所以，如果你不知道怎麼走這條路，我就建議按這個目的來走，思考一下，如何才能達到這個目的。我個人認為，至少從兩方面來說。一方面是你要了解數據分析的方向，也就是數據分析的一些思路。另一方面，你有分析的思路後，再看有哪些對應的軟件可以做分析。我所知道的就是power bi這個軟件，可視化圖表，具說有一家公司利用這個軟件分析出了把尿布放在奶粉旁邊，可以提高奶粉的銷量。的確如此，這也不是沒有道理。不過光這一個軟件肯定是不夠，另外再多說一句，估計你的函數知識幫不了什麼忙，因為數據分析不會用excel函數，或者用的很少，比如：power query就用的是m函數，當然你有函數功底學起來還是有幫助的。
把話說的簡單一點，數據分析師就是生成不同的圖表，從不同的角度來說明問題，找出問題。你的任務是如何在一分鐘內生成100個圖表，然後從中找問題。
