基本素质

SEO数据分析师需要具备的素质
1、对于基本的SEO优化熟悉，而且懂得百度、谷歌、好搜等平台的搜索原理和方式。
2、懂得用户体验和行业用户需求挖掘，知道用户会通过哪些关键词进行搜索
3、了解分析数据的工具。熟悉每一项数据的意义，例如分析行业数据我们可以看百度指数，360指数、淘宝指数、互联网大数据统计。对于自己的网站能够懂得从统计工具百度统计、cnzz这样的软件中获取网站日常数据做出分析
4、能够清晰判断数据背后的原因，把握用户需求，制定正确的优化策略和方案。和日常需要做的工作量
5、能够善于挖掘和分析竞争对手和同行业上下游的数据（就是行业产业链的供应商和客户在哪里活跃）的数据。清晰的为网站运营公司提供盈利最大化有利数据
6、懂得网络营销更好，能够分析那些平台最有利排名，那些平台流量可以获取最大化，进行通过其他的微博、博客、论坛平台来一起做排名，提升行业竞争力

关键字的选择、分析客户需求，就需要seo数据分析师的任务了，一个合格的seo数据分析师要具有以下五个方面的条件（个人见解仅供参考）。第一：态度严谨负责严谨负责是seo数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，seo数据分析师可以说是企业的医生，他们通过企业运营数据的分析，为企业寻找症结以及问题。一名合格的seo数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据;不应该受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对seo数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后做所做的数据分析结果都受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前失去了信任。所以，作为一名seo数据分析师就必须有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。第二： 好奇心强烈好奇心人皆有之，但是作为seo数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在seo数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的seo数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。第三：逻辑思维清晰除了一颗探索真相的好奇心，seo数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方想。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正厘清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿也是提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成果的模仿需要领会他人方法的精髓。理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的只是，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。第五： 用于创新通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的方法，甚至要有所创新。创新是一个优秀seo数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好的解决所面民的新问题的。这些素质能力不是说有就有的，需要慢慢培养形成，不能一蹴而就。

数据分析有助于我们总结出一些经验心得，从而更好的提高收益。然后，据我观察，真正懂得并且愿意花时间去分析数据的人实在是少之又少。那么我们究竟可以分析哪些数据呢？你可以去百度下SEO十万个为什么.那里可以给新手很多帮助，网站内容质量分析，这里的内容质量分析不仅是分析网站内部更新的内容的质量，同时也要分析网站外链发布的内容的质量。

数据分析要学习Python、R、SAS等编程工具；对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；分布式存储HDOOP需要简单了解；云计算的技术作为了解就可以了；数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划；大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具。可以到九道门商业数据分析实训官网上去看一些案例，自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了，如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定，或者让老师带你，像我就是进到决明后由赵强老师带了半年，现在基本上已经能熟练的搞这一套了。