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轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析是個(gè)老生常談的話題，想要轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的人很多，其中有些人的工作和數(shù)據(jù)分析沾邊，有的人工作和數(shù)據(jù)分析八桿子打不著，那是什么原因促使這群人聚在一起轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析呢？

大致的回答都是因?yàn)?/span>看好大數(shù)據(jù)的發(fā)展前景，并且薪酬待遇非常不錯(cuò)。

由于互聯(lián)網(wǎng)的崛起，每天都會(huì)有大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，“拍腦袋”做決策已經(jīng)無法滿足企業(yè)的需求，依靠數(shù)據(jù)分析進(jìn)行科學(xué)決策才是實(shí)現(xiàn)一個(gè)好的決策的根本，這就催生了各種數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)需求。

但是目前“數(shù)據(jù)分析師”的水平良莠不齊，數(shù)據(jù)分析師到底需要擁有哪些技能？轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析應(yīng)該知道哪些？如何快速成為數(shù)據(jù)分析師？這是想要轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析人的共同疑問。

本文針對(duì)想要轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的朋友，做出一些轉(zhuǎn)行前應(yīng)該了解的內(nèi)容，讓你從一開始就走上一條平滑，輕松的數(shù)據(jù)分析之路。

數(shù)據(jù)分析工作到底是做什么的？相信這是許多新人共同的疑問。

數(shù)據(jù)分析師這個(gè)職位，不同的公司，不同的行業(yè)，對(duì)于它的理解和工作內(nèi)容都有所不同。

·傳統(tǒng)行業(yè)，數(shù)據(jù)分析師的工作重點(diǎn)是做行業(yè)報(bào)告；

·小型企業(yè)由于人少，數(shù)據(jù)分析師做的工作比較繁雜，可能從數(shù)據(jù)采集和處理到數(shù)據(jù)產(chǎn)品搭建都屬于數(shù)據(jù)分析師的工作；

·大型互聯(lián)網(wǎng)公司則對(duì)崗位劃分比較明確，大部分時(shí)間都是在做產(chǎn)品和運(yùn)營的分析工作，而數(shù)據(jù)處理等基礎(chǔ)準(zhǔn)備則是數(shù)據(jù)專員來做。

明確了數(shù)據(jù)分析師的工作范圍，大概也就清楚了每天要做些什么，比如：

ETL工作——基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集和處理

一般數(shù)據(jù)分析師工作——產(chǎn)品、運(yùn)營數(shù)據(jù)分析

類似產(chǎn)品經(jīng)理工作——數(shù)據(jù)產(chǎn)品的思考和搭建

數(shù)據(jù)挖掘工程師——數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘

此外，還有一個(gè)更明確的方向就是看招聘要求，轉(zhuǎn)行的最終目的也是為了就業(yè)，對(duì)標(biāo)崗位要求，就能知道一個(gè)數(shù)據(jù)分析師到底在從事哪些工作。

軟素質(zhì)：是否對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣，是否具有良好的自主學(xué)習(xí)能力與溝通表達(dá)能力。

興趣是最好的老師，這句話在任何時(shí)候都不過時(shí)，如果你對(duì)數(shù)據(jù)分析無感，在面對(duì)大量數(shù)據(jù)運(yùn)算感到頭疼，更對(duì)編程學(xué)習(xí)表示抗拒，那可能入門數(shù)據(jù)分析對(duì)你來說非常困難；

同時(shí)，自主學(xué)習(xí)能力也很重要，對(duì)于那些完全不了解數(shù)據(jù)分析的同學(xué)來說，轉(zhuǎn)行需要重頭學(xué)起，而數(shù)據(jù)分析所涉及的知識(shí)體系非常龐大，需要學(xué)習(xí)者持續(xù)不斷地學(xué)習(xí)；

溝通表達(dá)能力不用多說，作為一名數(shù)據(jù)分析師，要將數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)果進(jìn)行可視化表達(dá)，與決策者進(jìn)行有效溝通，利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行有效決策，良好的溝通表達(dá)能力可以提高過程效率。

硬技能：了解數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)采集，Excel、SQL，Python 等。

這里所列出來的硬技能是可以通過后期學(xué)習(xí)來具備的，所以初學(xué)者不用擔(dān)心。數(shù)據(jù)分析之所以成為大數(shù)據(jù)方向的熱門職位，就是因?yàn)樗T檻很低，不需要任何基礎(chǔ)就能學(xué)。

當(dāng)然，如果你在轉(zhuǎn)行之前就了解這些知識(shí)，也許是簡單的數(shù)據(jù)操作，或是會(huì)一門語言，又或是專業(yè)的程序員，這些都會(huì)讓你的數(shù)據(jù)分析之路變得容易很多。

其它：是否具備某個(gè)行業(yè)的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，是否有過用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的經(jīng)驗(yàn)、案例等。

為業(yè)務(wù)服務(wù)的分析師，即服務(wù)于產(chǎn)品、運(yùn)營、市場(chǎng)、廣告等等業(yè)務(wù)部門、提供數(shù)據(jù)支持的數(shù)據(jù)分析師，往往需要對(duì)業(yè)務(wù)有一定的了解。

在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的知識(shí)方面也不能落下對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)崗位的了解，接下來介紹數(shù)據(jù)分析行業(yè)中崗位，大致分為四個(gè)方向：數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

1)數(shù)據(jù)分析師

從事數(shù)據(jù)采集、整理、分析，發(fā)現(xiàn)問題，分析問題，得出結(jié)論，為公司的決策層提供數(shù)據(jù)支持，偏向于業(yè)務(wù)。

2)數(shù)據(jù)挖掘工程師/算法工程師

利用模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從海量數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律，預(yù)測(cè)或分類對(duì)象，主要偏向編程和算法，對(duì)統(tǒng)計(jì)理論知識(shí)要求偏高。

3)數(shù)據(jù)開發(fā)工程師

設(shè)計(jì)、搭建并維護(hù)基礎(chǔ)設(shè)施，以提供數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、處理、計(jì)算等平臺(tái)。偏代碼開發(fā)，需要在代碼能力上彌補(bǔ)，但與純技術(shù)棧的程序員相比需要一定的業(yè)務(wù)邏輯。

4)數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理

主要負(fù)責(zé)以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向提煉需求、設(shè)計(jì)、規(guī)劃、項(xiàng)目排期至項(xiàng)目落地，以及后期的產(chǎn)品改進(jìn)和優(yōu)化等。

但不是一開始你就能從事上面這些職位，數(shù)據(jù)分析師也是從基礎(chǔ)的崗位做起，慢慢進(jìn)步的。

數(shù)據(jù)分析師需要具備的知識(shí)包括概率統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)庫基本操作、一定的編程知識(shí)，再深入一點(diǎn)，還會(huì)涉及到初級(jí)的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)。

以python為例以下是整個(gè)知識(shí)體系的概覽，你可以先有一個(gè)初步的全面了解。

? 概率統(tǒng)計(jì)知識(shí) ：概率論 、統(tǒng)計(jì)學(xué) 

? Python基礎(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)爬蟲： Python基礎(chǔ)語法、 Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲 

? SQL數(shù)據(jù)庫知識(shí)：MySQL數(shù)據(jù)庫、SQL操作語句 

? 利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化 ： Python數(shù)據(jù)分析、 Python數(shù)據(jù)可視化 

? 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) ：監(jiān)督學(xué)習(xí) 、無監(jiān)督學(xué)習(xí) 、scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)包

為什么用python來舉例，如果必須要學(xué)習(xí)一門數(shù)據(jù)分析的編程語言，那我首推python，不僅是因?yàn)?span>Python在科學(xué)領(lǐng)域非常流行，特別是在數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等方面，更因?yàn)閜ython簡單易用，非常容易上手。