隨著數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)唁盏，數(shù)據(jù)分析師變得越來(lái)越熱門内狸。從整個(gè)行業(yè)來(lái)看，數(shù)據(jù)分析師幾乎覆蓋了所有的行業(yè)厘擂，從數(shù)據(jù)類公司昆淡、咨詢公司到物流、傳媒公司等刽严，處處都滲透著數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容昂灵。也是由于數(shù)據(jù)分析人才缺口大、行業(yè)薪資高港庄、職業(yè)壽命長(zhǎng)倔既、行業(yè)薪資高等優(yōu)點(diǎn)，吸引了越來(lái)越多的人轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析師鹏氧。

良禽擇木而棲渤涌，轉(zhuǎn)行是為了追求更好的工作和生活，這是無(wú)可厚非的把还，但是對(duì)于轉(zhuǎn)行這種可能會(huì)關(guān)系到我們未來(lái)的職業(yè)和生活的大決定实蓬，一定要慎重，我們?cè)谵D(zhuǎn)行之前要認(rèn)清自己到底需不需要轉(zhuǎn)行吊履、適不適合轉(zhuǎn)行安皱，不要只是盲目的隨大流。

那么怎么去判斷自己應(yīng)不應(yīng)該轉(zhuǎn)行呢艇炎？

我們可以從職業(yè)發(fā)展前景酌伊、企業(yè)發(fā)展空間和職業(yè)定位這三個(gè)方面來(lái)考慮。

一缀踪、職業(yè)發(fā)展前景

在決定轉(zhuǎn)行之前居砖，你可以客觀地分析一下當(dāng)前所處職位的發(fā)展前景虹脯。如果真的覺(jué)得這個(gè)崗位沒(méi)有前途，并且在這個(gè)崗位上你自身并不具備不可替代性奏候，每天做著一些簡(jiǎn)單且重復(fù)的工作循集，薪資水平也不高，那這樣的工作我建議可以考慮轉(zhuǎn)行蔗草。

二咒彤、企業(yè)發(fā)展空間

管理層往往能夠直接反映出一家公司的好壞，你目前的領(lǐng)導(dǎo)是否具有管理能力咒精，是否有較長(zhǎng)遠(yuǎn)的目光镶柱，能不能知人善用，都能直接影響到公司未來(lái)的發(fā)展狠轻。如果公司領(lǐng)導(dǎo)層不行奸例，那么發(fā)展空間有限，員工沒(méi)有動(dòng)力向楼，這樣的公司都會(huì)內(nèi)耗查吊，內(nèi)部進(jìn)行一些無(wú)意義的斗爭(zhēng)，那我也建議你早點(diǎn)跳槽或者轉(zhuǎn)行湖蜕。

三逻卖、職業(yè)定位偏差

很多剛步入職場(chǎng)的小白，因?yàn)闆](méi)有經(jīng)驗(yàn)所以對(duì)自己的職業(yè)沒(méi)有清晰的定位昭抒，找了一份自己不喜歡也不適合的工作评也，每天工作很痛苦但是又因?yàn)闆](méi)有過(guò)硬的技能而不敢輕易辭職。那么通過(guò)學(xué)習(xí)一項(xiàng)專業(yè)技能轉(zhuǎn)行或許是一個(gè)不錯(cuò)的選擇灭返。

那么在確定需要轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析以后我們應(yīng)該做些什么呢?

一盗迟、了解數(shù)據(jù)分析行業(yè)

決定轉(zhuǎn)型后，可以先通過(guò)各種途徑了解一下數(shù)據(jù)分析師到底是做什么的熙含，需要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容以及行業(yè)的整體情況罚缕。目前，數(shù)據(jù)分析師細(xì)分的話其實(shí)是比較雜的怎静，不同企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析師也有不同的定位邮弹，但是大體上可以簡(jiǎn)單分為兩種——偏技術(shù)型數(shù)據(jù)分析師和偏業(yè)務(wù)性數(shù)據(jù)分析師。

技術(shù)型分析師更偏向于數(shù)據(jù)挖掘工程師蚓聘、算法工程師腌乡、大數(shù)據(jù)工程師這，需要比較好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識(shí)和算法知識(shí)夜牡，對(duì)于零基礎(chǔ)的小白來(lái)說(shuō)難度是比較大的与纽。

偏業(yè)務(wù)型的數(shù)據(jù)分析師是市面上最多的數(shù)據(jù)分析師類型，他的門檻會(huì)相對(duì)較低，對(duì)零基礎(chǔ)的小白是比較友好的渣锦。但是如果做不好的話硝岗，有可能就變成報(bào)表分析師氢哮，提數(shù)分析師袋毙。想要轉(zhuǎn)行的人可以根據(jù)自身的水平去選擇適合的方向。

二冗尤、數(shù)據(jù)分析師需要用到的基本工具

數(shù)據(jù)分析師最常用到的三個(gè)工具就是Excel听盖、SQL和Python。

1.Excel

Excel是數(shù)據(jù)分析工作中最常用的工具裂七，數(shù)據(jù)分析師與建模師不同皆看，分析師更多的時(shí)候是在分析數(shù)據(jù)，既然要分析數(shù)據(jù)那肯定就需要將所有數(shù)據(jù)放到excel中去背零。那么怎么才能把excel學(xué)好用好呢腰吟？下面幾個(gè)模塊可以學(xué)習(xí)一下：

公式：Excel常用公式要熟練，網(wǎng)上很多教程徙瓶，很容易找到毛雇。

數(shù)據(jù)透視表：因?yàn)榉治鰯?shù)據(jù)的時(shí)候經(jīng)常需要拆分到更細(xì)的粒度，所以數(shù)據(jù)透視表不可或缺侦镇。

圖表：Excel的圖表功能基本已經(jīng)可以滿足一個(gè)數(shù)據(jù)分析師的日常需要了灵疮。

2.SQL

sql對(duì)于沒(méi)有數(shù)據(jù)庫(kù)和編程語(yǔ)言基礎(chǔ)的人來(lái)講也還是比較友好的。學(xué)習(xí)sql我們可以通過(guò)一些入門書籍壳繁，這些書籍上面都會(huì)系統(tǒng)的講解sql的相關(guān)知識(shí)還會(huì)有實(shí)例教學(xué)震捣，非常清晰易懂。我們也可以通過(guò)工作中的積累和前輩傳授的一些書寫經(jīng)驗(yàn)來(lái)學(xué)習(xí)和提升闹炉。?

3蒿赢、Python

相對(duì)于Excel和SQL，Python的學(xué)習(xí)難度是比較大的渣触。Python能干很多事羡棵，對(duì)于數(shù)據(jù)分析師來(lái)說(shuō)，主要應(yīng)掌握基礎(chǔ)語(yǔ)法和數(shù)據(jù)科學(xué)的模塊昵观，主要包括pandas numpy 和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)sklearn等晾腔。

三、數(shù)據(jù)分析理論知識(shí)

在數(shù)據(jù)分析的理論知識(shí)這一方面啊犬，數(shù)據(jù)分析師最需要掌握的就是統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)灼擂。

1、統(tǒng)計(jì)學(xué)

如果不是統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的同學(xué)觉至，一般學(xué)習(xí)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)范疇內(nèi)的內(nèi)容就基本足夠了剔应。對(duì)于統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的學(xué)生可以重點(diǎn)掌握一些假設(shè)檢驗(yàn)這部分的內(nèi)容，假設(shè)檢驗(yàn)絕對(duì)是面試中統(tǒng)計(jì)學(xué)最高頻的問(wèn)題，和以后的工作也會(huì)最息息相關(guān)峻贮。

2席怪、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的知識(shí)學(xué)習(xí)成本和難度都較高，但對(duì)于業(yè)務(wù)型數(shù)據(jù)分析師來(lái)說(shuō)纤控，一般不會(huì)要求你去推導(dǎo)算法公式挂捻，能做到明白不同算法的適用場(chǎng)景、優(yōu)缺點(diǎn)船万、原理就基本足夠了刻撒。

四、數(shù)據(jù)分析應(yīng)該具備的八種基本思維

1耿导、對(duì)比思維：分為同向?qū)Ρ群涂v向?qū)Ρ壬Ｍ颍号c同類相比；縱向：針對(duì)自身舱呻，不同時(shí)間的對(duì)比醋火。

2、細(xì)分思維：細(xì)分的維度主要包括時(shí)間箱吕、地區(qū)芥驳、渠道、產(chǎn)品殖氏、員工晚树、客戶等。杜邦分析法雅采、麥肯錫的MECE分析法本質(zhì)上都屬于細(xì)分思想爵憎。

3、溯源思維：追溯數(shù)據(jù)源的詳細(xì)記錄婚瓜，然后基于此思考數(shù)據(jù)源背后可能隱藏的邏輯關(guān)系宝鼓，或許會(huì)有意外的洞察。

4巴刻、相關(guān)思維：建立在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上愚铡。

5、假設(shè)思維：即假設(shè)檢驗(yàn)：一般為四步：提出假設(shè)胡陪、抽取樣本沥寥、檢驗(yàn)假設(shè)、做出判斷柠座。

6邑雅、逆向思維：打破常規(guī)的思維模式，從相反的方向來(lái)思考問(wèn)題妈经。

7淮野、演繹思維：三段論：由大前提捧书、小前提、結(jié)論三部分組成骤星。（大前提：已知的一般原理经瓷；小前提：研究的特殊場(chǎng)合）

8、歸納思維：從個(gè)別到一般洞难，與演繹正好相反舆吮。

五、如何系統(tǒng)地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析

1廊营、一個(gè)清晰的學(xué)習(xí)路線

很多零基礎(chǔ)的小白學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的第一步都是選擇自學(xué)歪泳，但是因?yàn)槎紨?shù)據(jù)分析內(nèi)容沒(méi)有一個(gè)系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)，不知道如何去規(guī)劃學(xué)習(xí)路線露筒，導(dǎo)致盲目目的地亂學(xué)一通，花費(fèi)了大量的時(shí)間敌卓，走了很多彎路慎式，但是在學(xué)習(xí)上仍然沒(méi)有一點(diǎn)進(jìn)步。

所以趟径，零基礎(chǔ)的小白在剛開(kāi)始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的時(shí)候能夠有一個(gè)科學(xué)且清晰的學(xué)習(xí)路線是至關(guān)重要的瘪吏。小職這里為大家簡(jiǎn)單地劃分一下數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)路線。

第一階段 商業(yè)數(shù)據(jù)分析

主要內(nèi)容:Excel基本操作蜗巧、Excel常用函數(shù)掌眠、數(shù)據(jù)透視表、Excel圖表繪制幕屹、Excel快捷鍵蓝丙、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論、MySOL簡(jiǎn)介及安裝配置望拖、MySQL數(shù)據(jù)表管理渺尘、MySQL數(shù)據(jù)管理、MySQL數(shù)據(jù)查詢说敏、MySQL函數(shù)鸥跟、MySQL基礎(chǔ)操作。

第二階段 數(shù)據(jù)可視化

主要內(nèi)容:商業(yè)智能分析基礎(chǔ)知識(shí)盔沫、PowerBI基礎(chǔ)操作医咨、PowerBI數(shù)據(jù)處理、Tableau安裝架诞、Tableau數(shù)據(jù)報(bào)表項(xiàng)目拟淮、Tableau可視化表盤項(xiàng)目等。

第三階段 python數(shù)據(jù)分析

主要內(nèi)容:Python語(yǔ)言基礎(chǔ)侈贷、Python高級(jí)基礎(chǔ)知識(shí)惩歉、Python高級(jí)特性等脂、IO操作、面向?qū)ο缶幊坛虐觥?nèi)建模塊和第三方模塊上遥、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架争涌、Python數(shù)據(jù)分析粉楚、Numpy、Pandas亮垫、Matplotlb模软、Python機(jī)器學(xué)習(xí)等。

第四階段 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系

主要內(nèi)容:數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目流程饮潦、指標(biāo)體系搭建過(guò)程;AARRR流量漏斗模型燃异，PEST分析、SWOT分析继蜡、波士頓矩陣等行業(yè)分析方法回俐，相關(guān)性分析及顯著性檢驗(yàn)，多元回歸分析等稀并。

第五階段 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

主要內(nèi)容:K-Means仅颇，DBscan，KNN碘举，樸素貝葉斯模型忘瓦，決策樹(shù)，隨機(jī)森林引颈，SVM耕皮，線性回歸，邏輯回歸线欲，XGBoost等算法原理明场，深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)。

第六階段 綜合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

主要內(nèi)容:數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)實(shí)踐過(guò)程及注意事項(xiàng)李丰、行業(yè)分析方法論與報(bào)告撰寫苦锨、數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、BI可視化平臺(tái)搭建與實(shí)踐趴泌、機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)舟舒、團(tuán)隊(duì)合作基本原則與分工。

第七階段 就業(yè)指導(dǎo)

主要內(nèi)容:簡(jiǎn)歷撰寫基本要求嗜憔、如何挑選簡(jiǎn)歷模板秃励、如何選擇合適的職位、面試流程吉捶、面經(jīng)分享夺鲜、面試技巧皆尔、筆試題準(zhǔn)備、群面應(yīng)對(duì)技巧和注意事項(xiàng)币励、如何應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)面慷蠕、高管面和HR面、如何提升邏輯表達(dá)能力食呻、offer注意事項(xiàng)流炕。

2、名師解惑

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析如果只是自己一個(gè)人埋頭苦練仅胞，很可能是在做無(wú)用功每辟，遇到問(wèn)題不懂就死磕或者放棄，那么你怎么去進(jìn)步呢干旧？一個(gè)能夠了解你的基本情況渠欺，為你答疑解惑的老師就能讓你在數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)的過(guò)程中少走很多彎路，也能讓你在數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)上達(dá)到事半功倍的效果莱革。

3峻堰、不斷重復(fù)地操作實(shí)踐

不斷地實(shí)踐與練習(xí)，能讓你更快更好地掌握數(shù)據(jù)分析盅视，提升數(shù)據(jù)分析的速度，讓你的基礎(chǔ)更加穩(wěn)固旦万，也能讓你的數(shù)據(jù)分析技能更加熟練闹击，有利于提升今后的效率工作。

最后成艘，小編想說(shuō)轉(zhuǎn)行是每個(gè)打工人的自我覺(jué)醒和思考赏半，是每個(gè)人追求美好生活的權(quán)利。但是淆两，轉(zhuǎn)行切忌盲目隨大流断箫，只有當(dāng)你知道自己想要什么,自己能做什么,將要走一條什么樣的路的時(shí)候，你才會(huì)義無(wú)反顧地去奮斗去努力秋冰，這樣的信念才是決定你是否能夠成功的關(guān)鍵仲义。如果只是盲目隨大流，覺(jué)得哪個(gè)行業(yè)賺錢就去哪里混混剑勾，那么再好的行業(yè)再好的工作對(duì)于你來(lái)說(shuō)也會(huì)是不好的埃撵。