想做数据分析，get到这些点后，你会发现更多……
来源：数据分析师 CPDA | 时间：2019-07-12 | 作者：admin
“数据分析到底做什么？”
官方的解释是说：数据分析指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
在实际工作过程中，数据分析在不同行业、公司、岗位的工作内容和职责都是不一样的。所以想知道你做数据分析所需要的技能，有一个技巧是先去找你想去的领域和领头公司，然后看他们数据分析招聘的岗位要求，标出关键技能点然后一个个对应点亮即可。
比如看到这家公司的数据分析岗，在工作内容和岗位要求上划出重点后，你就能总结出你想拿下这份工作所需要的各大技能点。
在硬技能上：你需要掌握一些算法和软件软件，主要是R/Python、SQL，Excel，PPT。但其实，工具是次要，更重要的是业务逻辑。
所以除了上述技能，你还需要深入了解应聘岗位的业务，更重要的是能够运用数据分析结果为产品运营提供建议。
这才是一个优秀的数据分析师应该具备的关键技能。并非一堆炫技方法、数字、图表的堆砌，而是在客观公正的态度与独立思考的精神下，能够在众多数据结果中提炼出最有价值的信息，用以推动业务的发展。
所以现在有越来越多女生做数据分析师。从程序猿转为数据分析师的白白说：一组组枯燥无味的数字，在我眼中可以具象为现实；而现实中的一切，又能在我头脑中抽象成一组组有序数据。
正是这种混乱中找规律、现象中看本质的魅力与她们的兴趣相契合，所以她们才对这个行业认真且热爱。
那么除了高薪和发展前景，你是不是真的喜欢这份工作呢？
“我要如何从入门到精通”
想知道“数据分析”要学什么，随手在网上一搜就有各种推荐书籍和课程，知乎也有很多很好的答案，我就不列举了。
但是这些文章更多都是在谈要学什么，我想在学生真正去学什么之前，更重要的应该是懂得该怎么学。
合适的学习材料
虽然现在市面上有各种付费的课程，铺天盖地的各类文章，但这些信息都是别人吸收之后转化出来的二手信息，你从中吸取的又到底是精华还是废料呢？很难说清楚。
所以最好还是自己选择合适的学习材料，搭建好扎实的知识框架。在选择的时候不全信别人的推荐，可以去书店翻出同类的经典书籍，对比目录并分别试读几章，你最容易读懂的那一本就是最适合你的学习材料。
系统的学习方法
系统学习需要系统的方法。一本书比一篇文章要好，经典教材比快销书好。这也是为什么即使经典书籍历时已久，早已不合时宜，但我们依然要好好研学的原因。因为它能帮你搭出这个领域的坚实框架。
你也可以跟着一个系统学习过的老师，找到一门优质的入门系统课，跟着老师把这个领域的骨架摸清楚。打下好底子之后再在这个系统上去修补增改，形成自己的体系。
崭新的人脉关系
为什么需要崭新的人脉关系？因为学习一门新的技能，也是开始锻炼一种新的思维方式，所以你需要结识新领域的人，去学习他们的思维方式。在一群相似的人中，你也会更快地成为那样的人。
除此之外，你还能更快地进入这个圈子，除了获得学习上的帮助，在未来的职业生涯中也可能得到很多内推引荐的机会，结识到重要的职场好友。
“我可以放平心态慢慢来”
刚开始了解新领域总是很茫然，因为要学的东西多得不知从何入手；时间也紧张。其实你应该知道：学习是有阶段的，我们没办法一蹴而就，分阶段完成就好了。
- 第一阶段（一般岗位叫数据专员）
基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了。
- 第二阶段（数据专员~数据分析师）
这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。
- 第三阶段（数据分析师）
统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT和excel一定要溜。这些技术就够了，能应付大多数传统公司业务和互联网业务。
- 第四阶段（分裂）
数据分析师（数据科学家）、BI等：这部分一般是精进统计学，熟悉业务，机器学习会使用（调参+选模型+优化），取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。
可视化工程师：这部分国内比较少，其实偏重前端，会high charts，d3.js, echarts.js。技术发展路线可以独立，不在这四阶段，可能前端转行更好。
ETL工程师：顾名思义，做ETL的。
大数据工程师：熟悉大数据技术，hadoop系二代。
数据工程师（一部分和数据挖掘工程师重合）：机器学习精通级别（往往是几种，不用担心不是全部，和数据分析师侧重点不同，更需要了解组合模型，理论基础），会组合模型形成数据产品；计算机基本知识（包括linux知识、软件工程等）；各类数据库（RDBMS、NoSQL(4大类)）
数据挖掘：和上基本相同。
爬虫工程师：顾名思义，最好http协议、tcp/ip协议熟悉。技术发展路线可以独立，不在这四阶段。
看到了吗？你不用一开始就什么都掌握完全，不用一定要等到自己学成大神才能找到工作，真等你学完，黄花菜都凉了。
所以一边学习一边找工作才是正确的打开方式，到时候有需要用的时候再学比一味的啃书本学要快得多。各项能力也能在工作过程中逐渐提高，可谓是一举两得。
更何况数据分析现在在各岗位多少都有运用到，也许多年后就像是PPT一样的基础技能。都是自己学得的技能，都能成为你求职履历中一个有竞争力的亮点。
入行关键
大家都知道最好的学习方式是理论与实践相结合，所以想要在实操中检验自己能力的你，可以考虑参与相关项目。
