数据分析师考试的复习策略可以总结为以下几个关键步骤：

掌握基础知识

数据分析师需要具备扎实的数学和统计学基础，包括概率论、线性代数、微积分等数学原理，以及描述性统计、推断性统计、假设检验、回归分析等统计学核心内容。

熟练使用工具

熟练掌握常用的数据分析工具，如Excel、SQL、Python等，并了解一些高级的数据分析和可视化工具，比如FineBI。

实战练习

通过参加项目、实习或者自己进行数据分析项目，积累实战经验。这有助于将理论知识转化为实际能力。

考前准备工作

了解考试大纲与目标，明确考试所涵盖的知识领域。

选择合适的学习资源，如教材、在线课程、教学视频和模拟考试等。

制定详细的学习计划，包括学习时间表、学习目标和每日任务。

重点知识梳理

函数应用（如VLOOKUP、IF族、统计函数等）和数据透视表是考试的重点内容。

图表制作（如动态图表、组合图表）和Power Query（数据清洗必备技能）也是常考内容。

实战技巧分享

答题时先读题、理清思路、按部就班，合理分配时间。遇到不会的先跳过，回头再做。

利用真题备考

以真题为导向进行基础学习，分析真题考点分布，明确各个知识点在考试中的重要程度。

做模拟练习，了解考试的格式和难度，评估自己的备考情况。

模拟考试与查漏补缺

在考试前进行模拟考试，熟悉考试流程和时间分配，查漏补缺，确保没有遗漏重要的知识点。

保持积极的学习态度

备考过程中保持积极的态度，坚持不懈地努力学习。相信自己的能力，持续改进学习方法。

复习和回顾

在考试前进行最后的复习和回顾，确保已经准备好应对考试的各个方面。

通过以上步骤，可以系统地复习数据分析师考试，提高通过考试的几率。建议考生在学习过程中不断总结和反思，及时调整学习策略，确保备考的有效性。