武汉数据分析平台指出，数据分析师的工作流程被简化并描述为几个关键环节:数据采集和排序-数据分析-生成数据报告。Excel和python是数据分析师最常用的工具。Excel适用于数据量不大且重复性不强的大量工作场景。使用Python语言对大量数据进行更深入和强大的数据分析。

数据分析师通过编程大大提高了工作效率;然而，目前有许多功能强大且易于使用的数据分析工具，如tableau、SPSS、Excel等。他们有基本的数据分析能力。使用这些工具也可以完成简单的数据分析。

武汉数据分析平台讲到，数据分析师的一般工作流程可以简化为几个关键环节:数据采集和整理、数据分析和数据报告。如果零基础的小白想成为一名数据分析师，他应该从哪里开始呢?从Excel和python开始，这是数据分析师最常用的工具。

1. 数据分析基本能力:使用Excel完成最简单、最基本的数据分析

大家都很熟悉Excel。对于Excel来说，它非常适合于数据量不大且重复性不强的大量工作场景。如果跳出这个基本条件，需要用它来处理一些海量的数据和大量的任务，那么它的效率会很低，还会出现重用性差等问题。

1.从技术到商业:基本的数据分析师素养

数据分析师这个职位往往是为一些大数据处理业务服务的，这就要求数据分析师具备合格的专业素质和更高的专业水平和能力。数据分析师他们需要熟悉业务痛点和需求，运用自己的专业知识从数据中提炼出有价值的结论。对数据分析感兴趣的学生还必须结合具体项目练习他们的数据技能。