数据分析师的岗位划分可以大致分为四个级别，分别是助理级、初级、中级和高级。一名初级的数据分析师，只需要掌握常规的分析方法、熟悉提取数据的套路。如果想进一步提升，则需要一定的经验积累，需要具备领导跨部门完成项目的能力。想成为中高级别的数据分析师，则需要更高阶的技术能力和更丰富的经验积累，在公司具有一定的影响力。
钻研专业知识和技能
初级数据分析师想要提升自己，最基本的就是学习新技术，除了能够熟练使用Excel和PPT中常用的开发功能外，还需要掌握一门数据库语言，比如SQL、Python等。
当然，由于互联网行业发展速度较快，数据分析师又属于新兴职位，这一职位的技术迭代速度同样快，此时若想要将数据分析师作为长远发展的职业，还需要具备较强的学习能力，紧跟技术领域的发展趋势，注重学习当下主流的算法技术。这样才能做到与时俱进，不会在工作几年后就被新的同事比下去。同时，由于数据分析知识的更迭速度比较快，还可以在专业领域与相关人士共同探讨学习，与其他人形成技术壁垒。
重视项目经验积累
数据分析师虽然有较强的理论知识要求，但同时他也是技术岗位，实践和理论同样重要。因此，初级数据分析师想要提升自身价值，除了要通过用各种常用的提取数据方法及分析方法来完成工作之外，更重要的是记录在做项目时用哪些方法出了问题，以及这些问题最后是如何解决的。尤其是参与大型复杂项目时，机会难得，更应在项目完成后书写工作总结，不是为了给领导看，而是为了给自己积累经验。
根据行业诉求，针对性提升
任何一个岗位将来能不能有好的发展，除了关注岗位本身的工作内容，关注公司的运营情况，还应关注行业动态，了解行业诉求，从而更好地提升自我，得以重用。
在数字化转型大潮中，许多传统企业也慢慢意识到了数据分析师的重要性，因此，数据分析师在电商、金融等很多领域都被需要，但不同领域的数据分析技术侧重点是不同的，比如电商平台促销分析，核心技术是数据清洗、ABC分类法等；贷款风控分析，核心是用户行为路径分析、单变量分析、群组分析等，因此，要根据所在行业要求，有针对性地学习核心技术，进行精细化培养、提升。
总之，数据分析师这种新兴岗位的从业者想要提升自身价值，专业技能的学习和工作经验的积累应该贯穿始终，同时辅以行业要求进行专门提升。