想要成为数据分析师需要从零开始，首先从基本开始学习，也是一些工作了很长时间的数据从业者要关注的问题。现以网站分析师的成长为例进行说明，其他职位类似。
1.基本认知阶段
基本认知阶段通常是刚入行的数据分析师所处的阶段。基本认知阶段要做的是尽快熟悉所要从事工作的基本环境、工具、流程、制度和常识，具体包括数据工具的基本认知和使用技巧、数据概念和基本常识、数据与业务对接和沟通流程、基本业务运转常识等。对于网站数据分析师的具体要求如下：
了解基本的网站分析和数据工具，网站分析工具如Google Analytics、百度统计、Adobe Analytics、Webtrekk等；数据分析工具如Excel、SPSS、Clementine、SAS、R等，了解不同工具有哪些功能及差异点。
了解网站分析及数据分析的基本概念、定义和规则，比如需要清楚UV、PV、Visit、IP的区别以及数据差异的影响因素。
了解互联网工作的基本机制，掌握基本的HTML语言、编程语言规则和JavaScript规则，如果还能了解一些Cookie、缓存机制、HTTP信息会更有利于后期的发展。
了解所服务的业务对象，如营销业务、网站运营业务、会员相关业务等，理顺各种业务的具体含义、范畴、流程等，并且能把数据与业务工作关联起来。
关于如何学习或获得相关的知识，有以下几种方法可以参考：
定位行业或企业内的大师，并通过其博客、文章、专著、书籍等快速入门。
拓展相关视野，通过与行业大师相关联的人脉关系掌握更多的学习资源，如友情链接、好友推荐、朋友圈、知识联盟等。
书籍是系统性学习的重要途径，但不是唯一途径，很多工具的帮助中心不仅免费，而且介绍了非常多关于工具技能和应用场景的相关知识，是不可多得的优秀学习资源。
行业内的知识门户可以作为学习时的重要参考点，其中不乏精彩案例、知识解析、深入挖掘，以及行业知识推荐等优秀板块。
2.个人实践阶段
在经过基本认知阶段之后需要将掌握的基本理论、知识、经验付诸于个人实践。
第一步是搭建实践所需的网站环境。如果情况允许，建议购买属于自己的域名和服务器空间，利用开源系统搭建一套属于自己的网站，简单而又无须过多地投入资金；如果确实没有条件，至少需要在在自己的计算机上搭建一套测试环境。
第二步是部署网站跟踪代码。将标准代码、定制代码、特殊作用的代码统统实践一遍，免费的网站分析工具都可以作为实践对象，以便系统地了解和比较不同的系统部署、实施及报告效果的差异性，从而加深对工具、原理、概念的理解。
第三步是进行网站分析。完成系统部署后，所有的报表及其中的记录数、字段值、功能点至少要全部使用一遍，遇到问题后首先通过帮助中心自己寻找答案，其次才是寻求别人的帮助。
第四步是实践总结与提高。实践总结是个人提高的重要步骤，通过总结能发现历史问题中的规律，并能把问题及解决方案融会贯通进而得到系统性的提升。
3.企业实践阶段
企业实践是第三阶段。建议新手不要一开始就拿企业的工作环境进行实践，原因是在没有具备一定能力和经验的条件下，实践可能会对企业的数据安全、数据质量造成灾难性的后果，尤其是采用SAAS模式的网站分析工具的数据是不可逆的，数据一旦丢失将无法找回。
在企业实践阶段，企业会有大量的业务类需求可供实践，同时在更高流量的支持下，个人的实践经验会得到极大丰富。在数据量小、业务场景简单的情况下，网站分析师面临的问题少，个人提升有限；但当面临海量数据、实时要求、复杂流程时，个人能力和经验会快速积累。比如，以下场景是只有在大数据量的情况下才会出现的：
在用户登录谷歌账户后，通过Adwords推广的关键字将被设为not set；
在唯一数据记录数达到一定阀值后，更多的流量会被合并为“低流量”；
当每天请求量达到1000万时，很多工具数据延迟问题非常严重，甚至会无法处理数据；
当数据量超过某个限制，某些工具会存在抽样，相同的维度在不同的报表下数据不一致。
对于企业中存在的种种问题，我相信“问题=机会”。
4.行业实践阶段
当个人的能力已经完全可以自如地应对企业实践中的种种需求时，下一步需要把视野拓展到行业领域，具体包括两方面的内容：一是数据视野，二是商业视野。
数据视野。网站分析只是整个数据分析体系的一个分支，数据分析仅是整个数据工作体系的一个环节。更高层次的数据视野意味着数据分析师不仅仅局限于分析工作，还要熟悉整个数据工作系统的各个环节。
商业视野。除BAT这种超级公司外，通常每个企业都有自己的聚焦领域，这意味着该企业的状态最多只能代表该行业的经验。所谓隔行如隔山，不同行业中的数据需求、工作流程、工作机制、工作内容大不相同，因此很难将经验完整地复制到其他行业。对于行业的突破可能有以下三种选择：
进入超级公司如BAT，几乎在每个互联网行业都有投资；
换公司是最直接的方法，但通常成本过高风险较大；
进入乙方服务公司，直接服务于不同的行业客户。
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