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主要从，数据zd获取、数据处理、数据分析、数据呈现，四个基本步骤上展现你个人的优势。
1、理论知识宽泛，涉及数学、市场和技术。要求及对数据敏感，包内括统计知识、市场研究、模型原理等。
2、会常规分析工具的使用，包括数据库、数据挖掘、统计分析工具(FineBI，FastReport)，常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）等等。http://www.fanruan.com/
3、有一定的业务理解能力，能理解业容务背后的商业逻辑。从而满足部门的要求。
4、数据报告和数据可视化的能力。能漂亮呈现出数据分析图。
一是从一些有公开数据的网站上复制/下载，比如统计局网站，各类行业网站等，通过搜索引擎可以很容易找到这些网站。举例：上海献峰网络科技数据分析，在百度输入“上海献峰网络科技数据分析”关键字，结果如下：
我打码的那个链接，也就是第三个链接（第一个非推广链接）就是要找的结果，点进去可以看，但只是全国数据，没有分省统计数据。
当然不会每次找数据都这么顺利，这里只是告诉你：要善用搜索引擎。
二是通过一些专门做数据整理打包的网站/api来下载，如果你要找金融类的数据，这种方法比较实用。其他类型的数据也有人做，但通常要收费。
三是自行收集所需数据，比如用爬虫工具爬取点评网站的商家评e799bee5baa6e79fa5e98193e4b893e5b19e339分、评价内容等，或是直接自己人肉收集（手工复制下来），亦或是找一个免费问卷网站做一份问卷然后散发给你身边的人，都是可以的。这种方式受限制较少，但工作量/实现难度相对较大。
如果你是在职人员或是实习生，我建议你不要用任何现在公司的数据。保证数据的安全性，不对外泄露公司的任何非公开数据，是数据分析师的基本职业道德。实在非要用（例如你要在面试中展示你在以前公司做过的数据报告），请将一切有意义的内容，包括但不限于各种数字、竞品及本品名称、时间、用户属性全部打码并转成pdf格式，只留图形和叙事逻辑描述内容。
数据清洗
在工作中，90%以上的情况，你拿到的数据都需要先做清洗工作，排除异常值、空白值、无效值、重复值等等。这项工作经常会占到整个数据分析过程将近一半的时间。
如果在上一步中，你的数据是通过手工复制/下载获取的，那么通常会比较干净，不需要做太多清洗工作。但如果数据是通过爬虫等方式得来，那么你需要进行清洗，提取核心内容，去掉网页代码、标点符号等无用内容。
无论你采用哪一种方式获取数据，请记住，数据清洗永远是你必须要做的一项工作。
数据整理
清洗过后，需要进行数据整理，即将数据整理为能够进行下一步分析的格式，对于初学者，用Excel来完成这一工作就OK。
如果你的数据已经是表格形式，那么计算一些二级指标就好，比如用今年销量和去年销量算出同比增长率。鉴于你是第一次做数据报告，建议你不要计算太多复杂的二级指标，基本的同比、环比、占比分布这些就OK。
如果你收集的是一些非数字的数据，比如对商家的点评，那么你进行下一步统计之前，需要通过“关键词-标签”方式，将句子转化为标签，再对标签进行统计。